Recursive Self-Improvement Agent 架构研发工程师

Job description

岗位职责

• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。

岗位要求

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：

• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。