岗位职责
你会做什么 - 负责过 Agent Memory 系统的设计与落地，包括不限于：Long-term Memory、User Profiling、Memory Retrieval、Memory Consolidation / AutoDream，支持长期记忆的持续积累、动态更新与遗忘。 - 负责过 Agent 自进化（Self-improvement） 相关能力建设，包括执行轨迹采集、Experience Replay、经验抽象与策略优化。 - 建设 Evaluation 驱动的优化闭环，覆盖数据集建设、离线回放、效果归因、回归评测与版本发布。
职位要求
我们希望你 - 有扎实的 Python / Java / Go / TypeScript 等工程能力。 - 熟悉 LLM、Agent、Tool Calling、RAG、Hybrid Search、Reranking 等技术。 - 有较强的系统设计和问题拆解能力，能完成从方案、开发到评测上线的完整闭环。 - 对 Agent Memory、Personalization、Self-improvement、Continual Learning 等方向有深入兴趣。 加分项 有以下经验优先： Agent Memory、用户画像与个性化系统、Evaluation、持续学习、医疗 AI、ToC AI Agent 或相关开源项目。 我们在做什么 我们正在建设一套 Agent Memory + Personalization + Self-improvement + Evaluation 驱动的生产级医疗 AI 系统，让 AI 在长期、多轮交互中准确理解用户、有效使用记忆，并通过经验积累和效果验证持续进化。
