Recursive Self-Improvement Agent 架构研发工程师

1. 01

   负责递归自改进（Recursive Self-Improvement）智能体的整体架构设计与核心模块研发，构建具备自我迭代、自我优化能力的 Agent 系统。

2. 02

   探索智能体的自我反思、代码自生成、能力自举（Bootstrapping）机制，设计闭环迭代的学习与进化范式。

3. 03

   研发 Agent 的规划、记忆、工具调用、任务分解与执行监控等核心能力，支撑复杂长周期任务的自主完成。

4. 04

   设计自改进过程中的安全性约束与对齐机制，保障迭代过程中目标一致性与行为可控性。

5. 05

   跟踪世界模型、元学习、AutoML、自治智能体等前沿方向，将新技术融入自改进 Agent 架构

学历专业：硕士及以上学历，计算机、人工智能等相关专业 知识技能：

1. 01

   深入理解大语言模型 Agent 的工作机制，具备基于 LLM 的智能体开发与调优经验，熟悉 ReAct、Reflexion、ToT 等主流范式。

2. 02

   对递归自改进、自我迭代、能力涌现等方向有浓厚兴趣与深入思考，了解相关前沿研究进展。

3. 03

   熟悉强化学习、元学习、自动机器学习中的至少一个方向，能将学习算法与 Agent 架构结合设计自改进机制。

4. 04

   具备扎实的工程实现能力，熟练使用 Python 与主流 LLM 开发框架，能独立完成系统原型设计与开发。

5. 05

   具备良好的系统思维与抽象能力，能够进行复杂系统的模块划分与接口设计。 工作经验：1-2 年 Agent 系统或大模型应用研发经验 其他： • 有 AutoGen、LangGraph、MetaGPT、AutoGPT 等 Agent 框架的深度使用或二次开发经验。

• 研究过程序合成、代码自修改、自我调试相关方向，有代码类 Agent 研发经验。

• 具备世界模型、内在动机、开放式学习（Open-Ended Learning）相关研究或项目背景