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AI Agent框架自演进研究员
AI Agent框架自演进研究员
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Llm
Meta-Learning
Reinforcement Learning
上下文工程
技能学习
值不值得投
薪资怎么样
5.0万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 690 个在招 · 其中人工智能 6 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 700 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位隶属华为2012实验室，负责openJiuwen平台在Agent自我进化方向的技术竞争力规划与核心研究，推动Agent从静态能力构建转向持续自我优化
你将主导Meta-Learning、基于反馈的强化学习、Agent反思机制、技能自主沉淀、上下文动态演进以及运行框架自演进等方向的研究与工程化落地，打造面向企业级场景的动态自主进化框架
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业优先
具备构建 Agent 从执行轨迹（Trace）中自动识别错误、归因失败根因并完成自我修正的完整经验，熟悉基于轨迹的反思机制（Reflection）、失败回放与重试策略、以及从历史交互中提炼可复用经验的方法
具备构建 Agent 技能自主发现、组合、优化与沉淀机制的经验，能够使 Agent 从执行轨迹中抽象出可复用技能，并完成技能的自动注册、版本管理与效果评估
具备设计并实现上下文动态演进机制的经验，能够使 Agent 根据任务进展、环境反馈与历史交互，自主完成上下文压缩、摘要、检索增强、记忆更新与策略调整
具备构建 Agent 运行框架（Harness）自演进能力的经验，能够使框架根据任务类型、模型能力与运行反馈，自动调整编排策略、调用链路、超参配置与资源调度
工作职责
负责openJiuwen平台Agent自我进化方向的技术竞争力规划与构建，主导核心技术研究与工程化落地，打造行业领先的Agent自我进化解决方案
负责openJiuwen平台在Agent自我进化方向的技术竞争力规划与构建，主导Meta-Learning、Self-Improvement Loops、Reinforcement Learning from Feedback、Agent Reflection、Recursive Self-Improvement等核心技术的研究与工程化落地
构建面向企业级场景的动态自主进化框架，推动Agent从静态能力构建转向持续自我优化，提升Agent在复杂业务环境中的自主进化与持续优化能力
打造行业领先的Agent自我进化解决方案，推动相关技术在openJiuwen平台中的工程化应用与业务落地，形成可持续的技术竞争优势
AI 洞察
优缺点分析
优点
暂无明确优点
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 方向前沿且具体：Agent自我进化、技能沉淀、框架自演进都是当前LLM Agent领域最受关注、最有实际应用价值的课题
- 研究与应用兼具：不仅要发论文，还要在企业级平台上落地，技术成果可验证
- 平台级资源：依托openJiuwen平台和2012实验室，算力、数据与工程配套相对完整
- 技术链路完整：从轨迹归因、反思、技能注册管理到框架编排，能建立体系化的能力
- 研究不确定性高：自我进化类方法在真实业务场景中效果波动大，需要大量实验与工程调优
- 要求复合背景：既要懂强化学习与学习方法论，又要有扎实的Agent系统工程经验，门槛较高
- 工程与研究的双重要求：既要产出方法创新，也要保证平台上的稳定性与可维护性
- 适合有LLM Agent系统实战经验、对强化学习与自我改进机制有研究兴趣，且愿意在研究与工程之间反复打磨的候选人
- 纵向可沿着Agent自进化这一前沿方向持续深耕，成长为平台级技术方向的负责人或首席研究员
- 横向可扩展到LLM训练与对齐、Agent编排框架、企业级AI平台架构等相邻方向
- 研究成果有机会直接进入产品化平台并获得专利或论文产出，形成技术影响力与行业话语权
- 负责openJiuwen平台Agent自我进化方向的技术规划与核心技术攻关，把Meta-Learning、Self-Improvement Loops、基于反馈的强化学习等研究落地到平台中
申请策略
暂无内容
面试指南
暂无内容
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