大模型应用能力建设：面向AI审核、创意生成、场景化选品等业务场景，设计并落地LLM/VLM在Agent中的核心能力，包括任务分解与规划、工具调用、结构化输出与校验、检索增强（RAG）与知识冲突处理
AIGC技术能力建设：负责AIGC技术在营销全链路的深度应用，覆盖图文素材智能生成、营销视频生产等，构建营销内容智能生产引擎，实现从创意策略理解→素材智能生成→效果预测优化→批量生产的闭环，显著提升营销素材产出效率与转化效果
技术架构与规划：负责应用级Agent的整体技术架构设计，包括大模型技术栈的选型与演进，支撑Multi-Agent 协同的底层架构设计
确保系统的高可扩展性与稳定性，实现 Agent 与企业内部系统的深度集成
Agent编排与运行：设计并实现基于 DAG / State Graph 的复杂工作流引擎，研发高可靠的方案，解决 Agent 在处理多步任务中的逻辑一致性与长路径依赖问题
模型评估体系构建：搭建对齐业务目标的评估框架，制定针对 AI 审核漏过率、素材可用率、选品转化率等维度的 Benchmark
建立自动化评测流与人工反馈回路，确保模型迭代具备明确的业务增长指向
业务赋能：深入理解电商广告、营销创意、内容安全、市场投放、流量分发等业务
抽象通用 AI 能力组件，快速赋能业务部门，对业务效率和交付质量负责