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1.精通ReAct、PlanAct、CodeAct等Agent运行模式，熟悉多智能体（Multi-Agent）协作调度，理解上下文工程（ContextEngineering）和记忆（Memory）管理机制。2.熟练掌握FunctionCalling，了解MCP、A2A等Agent间交互协议。具备RAG（检索增强生成）全链路（从文档解析到检索重排）的实践经验。3.熟悉模型的Post-training（后训练）技术，能熟练运用SFT、DPO、RLHF等方法，并熟悉PyTorch等深度学习框架。4.有完整的具身Agent项目经验（从仿真到真机部署），曾在CoRL、RSS、ICRA、NeurIPS、CVPR等机器人或AI顶会发表论文者优先。
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