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1. 負(fù)責(zé)**RAG Agent** 系統(tǒng)的全鏈路集成與優(yōu)化，包括檢索增強(qiáng)、知識(shí)圖譜融合、多步推理、工具調(diào)用、輸出可控性等，持續(xù)提升業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的端到端準(zhǔn)確率、召回率、響應(yīng)速度與魯棒性
2. 深度拆解B端復(fù)雜業(yè)務(wù)，將需求轉(zhuǎn)化為可被Agent高效執(zhí)行的結(jié)構(gòu)化任務(wù)分解（規(guī)劃、工具選擇、多輪交互、自我反思/糾錯(cuò)等）
3. 構(gòu)建高質(zhì)量領(lǐng)域數(shù)據(jù)集，進(jìn)行大模型**SFT/PEFT/LoRA/QLoRA** 等微調(diào)，實(shí)現(xiàn)行業(yè)適配、風(fēng)格控制與幻覺(jué)抑制
4. 設(shè)計(jì)高可靠AI服務(wù)接口（REST/gRPC）、Prompt/Chain/Graph編排、后處理邏輯、錯(cuò)誤恢復(fù)機(jī)制，確保AI能力穩(wěn)定服務(wù)化
5. 建立完整的Agent閉環(huán)體系：用戶/線上反饋采集 → **錯(cuò)誤分析與根因追蹤** → 數(shù)據(jù)/提示/模型迭代 → A/B測(cè)試與效果回歸 → 推動(dòng)產(chǎn)品與Agent持續(xù)優(yōu)化