岗位职责
*岗位可招募实习生 • 设计并实现面向医学场景的大模型智能体系统，使模型能够围绕复杂医学或科研任务进行任务理解、拆解、规划、执行和结果验证。 • 研究智能体任务规划与决策算法，包括动态规划、分层规划、搜索、反思、重规划和基于环境反馈的策略调整。 • 建设医学智能体工具调用能力，接入医学搜索、知识库、临床指南、医学数据库、代码执行、数据分析和专业模型等工具。 • 研究智能体的上下文管理、长期记忆、状态管理、反思与自我纠错机制，提升长时程任务的执行稳定性和失败恢复能力。 • 建设临床医学智能体 benchmark，从任务成功率、规划合理性、工具调用准确性、执行成本、结果可信度和安全性等维度评估系统。
职位要求
• 计算机、人工智能、软件工程、自动化、机器学习等相关专业，硕士或博士优先。 • 具备扎实的机器学习、深度学习和大语言模型基础，熟悉大模型推理、上下文学习和工具调用机制。 • 熟悉 Agent、函数调用、任务规划、工作流编排、搜索算法或强化学习中的一种或多种技术。 在以下至少一个方向有较深入的项目经验： • 大模型 Agent、函数调用、工具调用或复杂任务执行系统； • Agent harness、智能体平台或工作流编排框架； • 任务规划、搜索、长期记忆、上下文管理或失败恢复机制； • 科研智能体、代码智能体、数据分析智能体或多智能体系统。 具备以下经验者优先： • 在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、AAAI 等顶会或顶刊发表过一作论文； • 有医学智能体、科研智能体或复杂工作流系统开发经验； • 有 Agentic Training、强化学习、搜索规划或多智能体相关经验； • 有高质量开源 Agent 框架、工具平台或智能体项目核心贡献经验。
