京东多智能体联合训练与协同推理探索

1. 基座模型能力建设 • 主导代码大模型（Code LLM）的预训练与优化，涵盖代码生成、补全、理解、翻译、调试等核心能力； • 设计高效的多语言代码表征架构（如Python、Java、C++等），支持长上下文学习（Long Context）与复杂逻辑推理； • 探索代码语料（GitHub、Stack Overflow等）与自然语言的高效对齐技术，提升模型对开发者意图的理解能力。 2. Agent协同与系统化落地 • 构建代码智能体（Code Agent）协作框架，整合代码解释器、测试框架、知识检索模块，实现多工具联合推理； • 开发动态任务调度策略，支持多智能体分工解决复杂编程问题（如系统设计、全栈开发、自动化测试）； • 推动模型在类似Cursor的代码工具中落地，实现代码生成、智能补全、错误诊断、跨语言迁移等核心功能。 3. 多智能体代码系统 • 设计多智能体协同架构，支持代码生成、评审、迭代优化的闭环流程； • 探索智能体自主协作机制（如分工协商、结果校验、知识共享），提升复杂工程问题的解决效率； • 结合业务场景（如企业级代码库重构、自动化运维），打造端到端代码解决方案。

基础算法研究 一、推理思考 1.开发链式思考、思维树等推理增强技术，优化模型对复杂业务逻辑推理、策略规划等任务的深度理解。 2.探索通过大规模强化学习持续提升模型推理能力。 3. 构建业务逻辑推理评测基准，推动模型思维链的可解释性研究。 二、多模态端到端 1.研发语音-文本跨模态对齐与联合表示学习算法，解决语义鸿沟问题，提升模型对语音指令理解、语音到文本生成的鲁棒性。 2.探索语音交互场景下的多模态增强技术（如语音情感分析、端到端语音对话生成），推动模型在智能客服、语音助手的应用落地。 三、生活服务领域增强 1.大模型基座知识能力增强，打造生活服务领域基座，赋能美团各类大模型应用场景； 2.探索预训练增强阶段的大规模高质量数据自动合成、Scaling Law、长链条复杂推理反思能力增强； 3.建设生活服务chat模型与智能体，通过强化学习等方式增强模型推理反思、复杂指令遵循、高情商交互等能力。 应用算法研究 一、深度推理、规划与决策能力强化 1.优化大模型在逻辑推理、多步规划、复杂决策、多轮多步工具调用等任务上的表现，探索如RL scaling、Test-time scaling等前沿技术。 2.构建能够处理模糊与不完全信息、进行自主假设与验证的推理框架。赋能大模型实现精准的工具调用与智能体协同。 二、高度拟人化交互与专业沟通能力构建 1.赋予模型深度理解与分析专业领域问题的能力，包括隐性需求挖掘和复杂语境下的语义理解。 2.探索多轮对话中的上下文记忆、情绪感知、共情表达与高情商交互技巧，实现稳定人设、知识遵循与高度自然的对话风格。 3.研究模型主动感知用户全面信息、进行预判性服务与信息推送的策略，而非被动响应，打造能真正吸引用户持续对话的自主交互。 三、多智能体协作研发范式与前沿技术应用 1.设计和研究多智能体间的动态协调、知识/记忆共享与冲突解决机制，实现“1+1>>2”的协同效应。 2.推动面向智能体的大模型研发新范式，探索大模型智能体在环境感知、记忆与知识库管理、复杂指令遵循等基础能力的统一建模与提升路径。 四、BA Agent 核心能力构建 1.定义并主导包括自助取数、多维分析、归因洞察、智能可视化等关键模块的技术路径。 2.研究和改进现有的强化学习算法，实现端到端Agent性能优化，提升Agent鲁棒性与泛化能力。 3.构建面向领域任务的DeepResearch能力，提升Agent在多步骤信息检索、工具调用、推理规划等任务中的表现。

团队介绍：国际电商是以TikTok为载体的电商业务（也称为TikTok Shop），致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商、货架电商等多场景下，国际电商希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，为商家提供稳定可靠的平台服务，致力于新奇好物畅销全球，美好生活触手可得的使命。 Data-电商团队是国际电商的核心算法技术力量，专注于电商领域的算法创新，帮助用户高效发现感兴趣的商品，保障用户的购物安全，提升交易各环节的智能化水平。在这里，你将与一流的产品和技术团队合作、钻研，一起应对技术和业务上的挑战，推动技术在电商场景的深度落地。 课题介绍： 国际电商生态中沉淀了用户行为、商品图文、多媒体内容、商品销量与物流时序等海量异构数据，但传统模型在长周期预测、跨模态理解及复杂决策推理上仍存在明显瓶颈。 本课题拟以大模型为基础，联合构建面向国际电商场景的基础大模型，将用户、商品、内容、物流与库存等关键信息统一建模，并在其之上设计可插拔的Agent框架，系统整合任务规划、工具调用、多轮交互与环境感知等能力，从而在需求预测、流量分发与个性化推荐等链路中实现端到端的智能决策。 课题挑战： 1、异构融合与对齐：统一建模用户行为序列、商品销量时序信号与多模态商品内容，完成高维时序与图文表征的深度语义对齐； 2、推荐大模型与世界模型协同：把推荐问题定义还原为用户推荐列表的生成问题，基于大模型的技术完成端到端推荐建模； 3、推荐物品的Tokenizor：如何把亿级别的物品进行多模态和特征语义编码，支撑后续训练和生成任务，处理几十TB级别的用户行为Tokens的预训练，通过模型结构和训练方式拉高Scaling Law曲线，把各类推荐任务重构为后训练任务，以RLVR的思路进行推荐任务建模，最大化GMV和体验价值，训练推理优化，基于SGLang 等大模型推理套件定制构建高性能的推荐服务； 4、电商多模态大模型：构建面向电商领域的多语言多模态大模型，在核心电商场景达到SOTA性能，并以此为基础打造电商智能体基座，广泛支撑各类电商场景下的Agent应用落地； 5、Agent评测与安全合规：构建贴合实际业务的Agent评测指标与基准，保障在强约束、强对抗环境下的稳定性、安全性与合规性。 课题价值： 1、技术价值：打造通用多模态基座，以模型、数据、算力迭代实现幂律增长，夯实规模化技术底座； 2、业务价值：搭建国际电商大模型底座，以生成式推荐、时序大模型、Agent等驱动GMV与留存，打造高杠杆营收引擎。

团队介绍：国际电商是以TikTok为载体的电商业务（也称为TikTok Shop），致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商、货架电商等多场景下，国际电商希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，为商家提供稳定可靠的平台服务，致力于新奇好物畅销全球，美好生活触手可得的使命。 Data-电商团队是国际电商的核心算法技术力量，专注于电商领域的算法创新，帮助用户高效发现感兴趣的商品，保障用户的购物安全，提升交易各环节的智能化水平。在这里，你将与一流的产品和技术团队合作、钻研，一起应对技术和业务上的挑战，推动技术在电商场景的深度落地。 课题介绍： 国际电商生态中沉淀了用户行为、商品图文、多媒体内容、商品销量与物流时序等海量异构数据，但传统模型在长周期预测、跨模态理解及复杂决策推理上仍存在明显瓶颈。 本课题拟以大模型为基础，联合构建面向国际电商场景的基础大模型，将用户、商品、内容、物流与库存等关键信息统一建模，并在其之上设计可插拔的Agent框架，系统整合任务规划、工具调用、多轮交互与环境感知等能力，从而在需求预测、流量分发与个性化推荐等链路中实现端到端的智能决策。 课题挑战： 1、异构融合与对齐：统一建模用户行为序列、商品销量时序信号与多模态商品内容，完成高维时序与图文表征的深度语义对齐； 2、推荐大模型与世界模型协同：把推荐问题定义还原为用户推荐列表的生成问题，基于大模型的技术完成端到端推荐建模； 3、推荐物品的Tokenizor：如何把亿级别的物品进行多模态和特征语义编码，支撑后续训练和生成任务，处理几十TB级别的用户行为Tokens的预训练，通过模型结构和训练方式拉高Scaling Law曲线，把各类推荐任务重构为后训练任务，以RLVR的思路进行推荐任务建模，最大化GMV和体验价值，训练推理优化，基于SGLang 等大模型推理套件定制构建高性能的推荐服务； 4、电商多模态大模型：构建面向电商领域的多语言多模态大模型，在核心电商场景达到SOTA性能，并以此为基础打造电商智能体基座，广泛支撑各类电商场景下的Agent应用落地； 5、Agent评测与安全合规：构建贴合实际业务的Agent评测指标与基准，保障在强约束、强对抗环境下的稳定性、安全性与合规性。 课题价值： 1、技术价值：打造通用多模态基座，以模型、数据、算力迭代实现幂律增长，夯实规模化技术底座； 2、业务价值：搭建国际电商大模型底座，以生成式推荐、时序大模型、Agent等驱动GMV与留存，打造高杠杆营收引擎。