1、协助基于LLM的Agent方案设计，构建具备规划、记忆、工具使用和反思能力的Agent应用； 2、参与多智能体协作机制的设计和实现，协助解决复杂业务任务拆解、分发与结果聚合等问题； 3、结合RAG技术，建设业务知识库，协助优化Agent在业务领域的问答准确性和性能； 4、协助Agent工具生态（API、MCP、Skills等）的建设，实现Agent与工具的稳定对接和异常处理； 5、与业务需求方紧密合作，协助将Agent技术工程落地到实际业务场景（如材料质检、报告辅助生成等）； 6、协助跟踪AI Agent领域最新进展，探索Agent技术在证券场景的创新应用。 1、2027年毕业的国内外高校在读硕士，计算机科学、人工智能、机器学习、电子工程等相关专业； 2、深入理解Transformer、LLM的原理，熟练掌握提示词工程技巧，能够设计复杂的System Prompt。精通Python，熟悉至少一种Agent框架。 3、有较强的沟通能力，学习能力，理解能力和逻辑分析能力。