职位描述:关于我们MRSisallaboutAgent.从年开始,MRS以stealthmodeAILab形态存在,与Visa、BMW等跨国企业合作打造企业级AIAgent。我们认为有商业价值的AIAgent应该是执行复杂业务逻辑的Web2.0级应用,而非对话的Web1.0交互。这意味着AIAgent要能够严格按照业务逻辑稳定地与环境进行交互,包含用户、软件、API,甚至是与其他AIAgent的interoperation.这不是RAG或Promptorchestration能实现的。Pre-LLM时代,基于discriminativemodel,整个行业都无法有效实现这样的AIAgent——包括Rasa、DialogFlow等主流方案都存在Runtime天花板不够高的问题(即无法cover企业级复杂业务逻辑)。MRSAgencyFramework虽然已经稳定实现部分复杂业务逻辑,但成本和用户体验达不到我们的期望,不算商业意义上的有效。在我们年写的《人工智障2:你看到的AI与智能无关(om/s/KF4DgF9FPYW2D_M-uacNaw)和《智能客服终将被颠覆,进化为下一代智能服务(om/s/Bu0PIUDe4QxrqWw9so8wKA)中描述了我们对于现状的看法。年LLM的出现改变了这一切,MRSAgencyFramework因此基本具备了稳定执行企业级复杂业务逻辑、无幻象的AIAgent开发能力。接下来我们将Focus在Framework的迭代,提升AIAgent的interoperation的能力。岗位职责-AIAgent及混合智能产品的开发和维护:-基于MRSAgencyFramework开发AIAgent,实现复杂业务逻辑的稳定执行-分析已上线AIAgent产品的数据,识别产品表现、用户趋势及问题根因-解决已上线产品的问题-巡查已上线系统可用性,执行日常运维和性能优化-平台框架开发:参与MRSAgencyFramework的核心功能开发与优化-业务问题解决:面对业务需求,能够独立分析、设计并实现技术解决方案职位要求:-全栈开发经验:3年以上前后端开发经验,熟练使用Python/Golang后端开发,React/Vue前端开发-前端精细化开发:能够实现像素级还原设计,确保用户界面的高质量交付-部署运维经验:熟悉云基础设施运维(AWS/GCP/Azure)和容器化部署(Docker/Kubernetes)-AI辅助开发:熟练使用AI工具辅助编程-AIAgent实战经验:具备完整的AIAgent开发和落地经验,理解Agent的设计模式和实现架构-企业级开发经验:有企业级应用开发经验,熟悉高可用、高并发系统设计-英文沟通协作能力:具备良好的中英文沟通能力,能够跨团队协作
联系我时,请说是在58同城上看到的,谢谢!