Agent工具链服务化 (FaaS化)：设计并实现 Agent 的 Tool Server
将搜索、计算、API 调用等能力封装为独立的无服务器函数 (Serverless/FaaS)，实现按需扩缩容
负责 OpenAPI / JSON Schema 的自动生成与管理，确保 Agent 能准确理解并调用这些工具函数
代码解释器与沙箱构建 (Code Sandbox)：基于 Docker 或 MicroVM (如 Firecracker, gVisor) 构建安全的代码执行沙箱
解决 Agent 生成代码（Python/SQL）在运行时的依赖管理、资源隔离（CPU/Mem限制）和网络控制问题
模型推理服务部署 (Inference Serving)：配合算法同学，将微调后的 LLM 部署为高并发服务
优化推理引擎（如使用 vLLM, TGI, TensorRT-LLM），降低 Time-to-First-Token (TTFT) 延迟
工程化与流水线：搭建 Agent Evaluation Pipeline，让算法同学（A/B）的评测脚本能自动化运行在集群中
负责向量数据库（Milvus/Qdrant）等中间件的容器化部署与维护