国际电商Agent应用与ToolRL探索

1、 国际电商场景 Agent 需求与方案设计：深度拆解国际电商全链路业务场景（跨境商品运营、多语种客服、供应链履约、海外营销、合规风控、采销决策等），梳理业务痛点与自动化需求，设计适配跨境场景的智能 Agent 架构、任务流程、工具生态，输出可落地的产品与技术方案； 2、 Agent 体系研发与落地迭代：负责国际电商场景 Agent 的全流程开发，包括多语种意图理解、任务规划、记忆管理（Memory）、Skill / 工具编排、多步复杂任务执行、异常容错机制建设；联动产品、业务、前端团队，完成 Agent 功能落地、线上验证与持续优化，保障业务可用、稳定、高效； 3、 ToolRL 技术探索与工程落地：针对国际电商 Agent 的工具调用、任务决策、多步执行链路，开展 Tool Reinforcement Learning 相关技术探索，优化 Agent 工具选择、调用顺序、执行轨迹的决策能力；解决跨境场景下多语种、多工具、多规则约束下的 Agent 决策不稳定、 hallucination、工具调用失败等核心问题，提升 Agent 任务成功率与业务适配性； 4、 数据体系建设与模型能力迭代：负责国际电商 Agent 场景的埋点体系、行为数据采集、标注与治理，搭建场景专属数据集；基于线上真实交互数据，通过 ToolRL、微调、上下文工程、轨迹优化等方式，持续迭代 Agent 底层模型能力，搭建业务数据飞轮，实现模型能力的持续闭环提升； 5、 业务价值对齐与方案落地管控：深度对齐国际电商业务目标与商业化诉求，在 Agent 功能设计、技术方案迭代时，充分评估对业务效率、成本管控、海外合规、用户体验的影响；联动技术、业务、产品团队，推进技术方案与业务目标深度对齐，保障 AI 能力切实落地产生业务价值； 6、 行业前沿跟踪与技术沉淀：跟踪国际电商、智能 Agent、ToolRL、多语种大模型领域的前沿技术与业界最佳实践，结合公司跨境业务特点，完成技术预研、方案选型与落地复用；沉淀场景化技术方案、规范与组件，支撑团队 AI 能力体系化建设。

1、 获得本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化等相关专业； 2、 具备深厚的数学与算法功底，精通LLM预训练或后训练流程，深刻理解多智能体系统(MAS)或强化学习(RL)的基本原理； 3、 具备优秀的工程代码实现能力，熟练掌握PyTorch、DeepSpeed或Megatron-LM等框架，能够处理复杂的多模态数据流； 4、 熟悉AgentGym、MetaGPT、AutoGen等智能体系统框架，并具备深度开发经验； 5、 在大模型、智能体领域有扎实的项目落地经验，或在相关顶级学术会议有高质量论文成果记录； 6、 具备极强的学习与沟通能力，有担当且具备优秀的团队合作精神。