智能互联阿里云智能-技术专家-通义晓蜜

1. 通义晓蜜对话机器人技术方案设计 （1）充分了解对话机器人的底层技术原理，设计有技术竞争力的方案。 （2）收集、识别、分析客户需求，并进行合理的抽象，设计具备通用性的标准方案。 （3）基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合理的技术方案。 2. 通义晓蜜对话机器人技术实现 （1）基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现。 （2）对编码进行阶段性的讨论和CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署并进行线上服务的维护工作。 3. 前沿技术跟踪和技术规划 （1）充分了解行业技术动态，并输出中长期技术规划，保证负责的能力具备行业领先性。 4. 重点项目支持 （1）充分了解客户需求，并以标准化产品的思路支持客户需求落地。 （2）可承担复杂项目的技术支持工作。

1. 核心架构设计：参与通义晓蜜下一代企业级对话Agent的技术架构设计，在准确率、响应延迟、成本控制之间寻找最优解，制定具备行业竞争力的技术方案。 2. 对话Agent工程化落地：负责对话Agent运行时的架构设计与开发，包括但不限于提示词工程、记忆、规划、工具调用以及复杂任务编排。 3. 高可用系统建设：针对大模型应用特有的长尾延迟和高并发挑战，优化系统吞吐与稳定性；主导代码Review，通过全链路调试与优化，确保线上服务的高可靠性。 4. 数据闭环建设：参与构建“人机协作”的数据反馈机制，通过线上数据回流反哺Agent能力的持续迭代。 5. 前沿技术跟踪与ConvAI规划，持续追踪业界ConvAI、Agentic Workflow、Multi-modal Interaction（多模态交互）等前沿技术动态。

1. 核心架构设计：参与通义晓蜜下一代企业级对话Agent的技术架构设计，在准确率、响应延迟、成本控制之间寻找最优解，制定具备行业竞争力的技术方案。 2. 对话Agent工程化落地：负责对话Agent运行时的架构设计与开发，包括但不限于提示词工程、记忆、规划、工具调用以及复杂任务编排。 3. 高可用系统建设：针对大模型应用特有的长尾延迟和高并发挑战，优化系统吞吐与稳定性；主导代码Review，通过全链路调试与优化，确保线上服务的高可靠性。 4. 数据闭环建设：参与构建“人机协作”的数据反馈机制，通过线上数据回流反哺Agent能力的持续迭代。 5. 前沿技术跟踪与ConvAI规划，持续追踪业界ConvAI、Agentic Workflow、Multi-modal Interaction（多模态交互）等前沿技术动态。

1. 系统架构与工程落地 ● 开发LLM应用基础设施，包括RAG 技术、Agent开发框架、 MCP 协议、Agent评测机制等 ● 负责agent与工具调用的优化、promot调优、上下文工程及相关场景下大模型的优化，将ai agent框架、工具、大模型有效结合，为通用ai agent效果提供最佳的使用体验。 ○ 负责AI领域相关算法研究及算法的工程化实现，以提升Agent能力（推理、规划、记忆、工具使用）； ● 参与设计多智能体协作架构，实现复杂编程任务拆解与分布式执行，构建高可用、低延迟的AI Agent生产环境，支持百万级以上用户量的应用、部署平台 ● 持续跟踪AI Agent、大模型、代码生成等前沿技术发展，推动团队AI相关技术水平提升。 2. 业务场景适配与创新 ● 推动AI Agent在建站、营销、服务、DevOps运维等领域的落地 ● 设计符合行业需求的解决方案，如应用导购助理、客服助手、营销助手等 ● 负责技术预研、架构设计、业务模型抽象及功能开发保持对业务场景的敏锐洞察，快速熟悉业务流程并理解业务痛点，沟通并分析产品需求，制定技术方案，设计与研发核心系统及模块，推动产品快速迭代。