负责建设小红书社区原生的Agent平台
利用LLM、RAG、Multi-Agent等前沿技术，深度理解用户复杂的非结构化Query（如旅游攻略、装修避坑、穿搭建议），调度全站笔记、商品与工具资源，为用户提供能够直接解决问题的“智能方案”
Agent核心架构建设：负责通用Agent框架的设计与研发，包括意图识别（Router）、任务编排（Planning）、工具调用（Function Calling）及多轮对话状态管理（Memory），构建支持高并发、低延迟的在线智能分发系统
大模型调优与对齐：基于开源或自研基座模型，利用SFT、RL等技术进行垂直领域微调
增强模型的小红书风格化表达（社区感）、复杂指令遵循能力及工具调用准确率等
垂类智能体落地：深入旅游、美妆、装修、法律等核心垂类，设计专有的Workflow，打通笔记、商卡、POI等结构化数据，提升用户从“搜索”到“决策”的转化效率
评测与迭代体系：建设Agent自动化评测平台（LLM-as-a-Judge），制定涵盖准确性、相关性、有用性及安全性的多维评估指标，通过离线评测与在线A/B实验持续驱动效果优化