智能体工程师岗

1、对话记录分析：从真实客户对话中读出用户真实意图，找出 AI 的失误模式与绕开点 2、工具调用与集成：Function Calling / MCP 接入内部系统（客户数据、产品库、知识库） 3、多 Agent 编排：智能体间的协作、路由、熔断与降级策略 4、效果评估与回归：建立评估集、跑回归测试 5、成本与稳定性：Token 成本控制、延迟优化、异常兜底 【任职要求】 1、Python 工程能力扎实（不需要精通，但要能独立写服务、查数据） 2、有真实上线的智能体作品——个人项目完全算数，但要有代码/演示/使用痕迹；AI 实践时长不设硬线，作品完成度说话 3、理解 LLM 的失败模式：幻觉、拒答、越狱、上下文丢失

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