Agent 架构设计与实现:基于主流框架（如 LangChain, AutoGPT, CrewAI 或自研架构）设计并实现具备规划（Planning）、记忆（Memory）和工具使用（Tool Use）能力的 Agent 系统
复杂任务编排:处理多步骤、长链路的任务拆解
优化 ReAct、Plan-and-Solve 等提示词策略，提升 Agent 在模糊指令下的鲁棒性
工具链（Tools/Plugins）集成:设计 Agent 与外部 API、数据库及企业私有软件的接口，实现可靠的函数调用（Function Calling）
记忆与知识库管理:构建基于 RAG（检索增强生成）的知识库体系，优化向量数据库检索精度，解决 Agent 的长短期记忆同步问题