百度商家经营平台部-商家智能体产品运营（J83012）
-基于商家智能体业务目标，规划和落地各类型运营活动，包括不限线上线下活动、内外部赋能培训等 -负责活动运营工作，整合内外部资源，围绕产品发展阶段的不同价值和重点，制定合理的项目目标并落地，有效推动业务指标达成 -超强的内容sense，文案撰写能力强，能结合业务挖掘相关创意选题，各类文案内容玩得转，PR稿件、Social传播文案等 -结合AI商业产品市场、客户调研和业务目标，挖掘有效的活动营销玩法，把控活动落地质量和传播渠道，扩大产品内外部影响力和提升客户粘性
1. 应对大众争议及突发舆情围观事件，设计舆情监控与梯度服务处置流程，提升作者、商家和评价消费者流程体验； 2. 建立用户和商户教育及激励体系，强化公信力心智渗透，构建平台治理共同体； 3. 搭建「信号感知-智能研判-精准处理」的风险全生命周期管理能力，设计可扩展的风险识别链路、审核产品、决策处置、触达产品； 4.主导审核工作台AI智能化升级，提升审核工具效率；
团队介绍：生活服务业务依托于抖音、抖音极速版等平台，致力于促进用户与本地服务的连接。过去一年，生活服务业务开创了全新的视频种草和交易体验，让更多用户通过抖音发现线下好去处，也帮助众多本地商家拓展了新的经营阵地。我们期待你的加入，一同为亿万用户创造更美好的生活。 课题介绍： 随着大模型技术的显著进展，智能体所能参与的场景想象力不断扩大。然而，现有智能体在面对复杂多变的实际应用场景时，仍存在诸多不足。一方面，用户对于交互的多样性和便捷性提出了更高要求，期望能够实现语音、图像、文本等多模态信息的自然交互；另一方面，面对复杂且陌生的问题，缺少泛化且置信的推理和规划能力，难以提供全面且精准的解答。同时，在知识获取方面，挖掘优质内容或主动咨询用户以满足用户的多样化需求，也成为亟待解决的问题。因此，开展对多模态交互、深度思考、规划调度、降低幻觉以及内容挖掘方向的研究，对于提升智能体的性能和用户体验具有重要的现实意义。 1、多模态交互方向：深入研究语音、图像、文本等多模态信息的融合与交互技术，使智能体能够准确理解不同模态输入的含义，并根据用户需求以不同模态进行输出，实现自然流畅的交互体验； 2、深度思考方向：利用大模型的深度推理机制，提升智能体的逻辑推理、反思和问题解决能力。引入知识图谱等技术，增强智能体对知识的理解和运用能力，使其能够在面对复杂问题时，进行深度思考和分析，挖掘问题的本质，提供更具逻辑性和准确性的回答； 3、规划调度方向：构建智能工具调度系统，使智能体能够根据用户问题的类型和需求，自动识别并调用合适的内外部MCP工具，并自行设计工具调度的串并行顺序； 4、降低幻觉方向：大模型的幻觉会带来指令遵循能力差、回复生成质量低、执行流程错误等致命问题，严重影响用户对于智能体的信赖程度，需要被系统性地通过模型、架构、解决方案等多个层面去解决； 5、优质内容挖掘方向：研发高效的内容挖掘算法，从字节跳动站内外的海量的文本、图像、视频等数据中筛选出优质、有价值的信息。对内容进行分类、标注和评估，建立优质内容数据库。通过与智能体的交互，根据用户的兴趣和需求，定向挖掘优质内容，满足用户对高质量信息的获取需求。
团队介绍：生活服务业务依托于抖音、抖音极速版等平台，致力于促进用户与本地服务的连接。过去一年，生活服务业务开创了全新的视频种草和交易体验，让更多用户通过抖音发现线下好去处，也帮助众多本地商家拓展了新的经营阵地。我们期待你的加入，一同为亿万用户创造更美好的生活。 课题介绍： 随着大模型技术的显著进展，智能体所能参与的场景想象力不断扩大。然而，现有智能体在面对复杂多变的实际应用场景时，仍存在诸多不足。一方面，用户对于交互的多样性和便捷性提出了更高要求，期望能够实现语音、图像、文本等多模态信息的自然交互；另一方面，面对复杂且陌生的问题，缺少泛化且置信的推理和规划能力，难以提供全面且精准的解答。同时，在知识获取方面，挖掘优质内容或主动咨询用户以满足用户的多样化需求，也成为亟待解决的问题。因此，开展对多模态交互、深度思考、规划调度、降低幻觉以及内容挖掘方向的研究，对于提升智能体的性能和用户体验具有重要的现实意义。 1、多模态交互方向：深入研究语音、图像、文本等多模态信息的融合与交互技术，使智能体能够准确理解不同模态输入的含义，并根据用户需求以不同模态进行输出，实现自然流畅的交互体验； 2、深度思考方向：利用大模型的深度推理机制，提升智能体的逻辑推理、反思和问题解决能力。引入知识图谱等技术，增强智能体对知识的理解和运用能力，使其能够在面对复杂问题时，进行深度思考和分析，挖掘问题的本质，提供更具逻辑性和准确性的回答； 3、规划调度方向：构建智能工具调度系统，使智能体能够根据用户问题的类型和需求，自动识别并调用合适的内外部MCP工具，并自行设计工具调度的串并行顺序； 4、降低幻觉方向：大模型的幻觉会带来指令遵循能力差、回复生成质量低、执行流程错误等致命问题，严重影响用户对于智能体的信赖程度，需要被系统性地通过模型、架构、解决方案等多个层面去解决； 5、优质内容挖掘方向：研发高效的内容挖掘算法，从字节跳动站内外的海量的文本、图像、视频等数据中筛选出优质、有价值的信息。对内容进行分类、标注和评估，建立优质内容数据库。通过与智能体的交互，根据用户的兴趣和需求，定向挖掘优质内容，满足用户对高质量信息的获取需求。