负责金融风控场景中AI Agent方向的架构升级，提升大模型逻辑推理和任务规划能力，构建具备自主决策、协作与工具调用能力的多智能体系统（Multi-Agent System），推动大模型从“对话式AI”向“任务执行体”演进，解决复杂场景下的自动化问题
深入研究并应用LLM的复杂推理技术（如思维链CoT、思维树ToT），并熟悉应用Prompt Cache，多工具并发调度，上下文隔离，长短期记忆管理，权限与安全收敛等Agent工程化和治理技术，赋予Agent独立探索与解决问题的能力
跟进LLM相关的算法最新技术方向，运用指令微调、强化学习等方法，提升大模型规划、推理与遵循指令的能力，从而提升模型知识边界探索和抗干扰的能力