博士研究员（具身智能）

1. 面向具身智能机器人的长期发展，开展具身大脑核心技术研究，构建融合多模态感知、意图理解、推理决策、任务规划、记忆学习与行动执行的智能体认知体系。
2. 负责Agent Harness核心架构设计与关键技术攻关，研究模型、工具、上下文、记忆、状态、工作流及外部环境之间的统一组织与运行机制。
3. 研究复杂任务的分解规划、动态编排、状态管理和长程执行机制，提升智能体在开放场景下持续完成任务的能力。
4. 构建智能体可信执行体系，研究工具调用校验、权限控制、执行隔离、风险识别、结果验证、行为审计及安全回退等关键技术。
5. 研究机器人业务执行中的异常检测与自主恢复机制，包括超时控制、重试熔断、幂等执行、事务补偿、断点续作和人工接管，保障关键任务安全、稳定运行。
6. 开展上下文工程、长短期记忆、知识检索、自我反思及经验学习等方向研究，提升智能体对用户、环境和历史任务的持续理解能力。
7. 研究多智能体协同机制，解决角色分工、任务调度、信息共享、冲突处理及结果一致性等问题。
8. 建设智能体训练与评测体系，围绕任务成功率、工具调用准确率、执行一致性、安全性、可解释性及系统鲁棒性开展系统评估。
9. 推动研究成果在服务机器人、金融服务机器人等产品中的应用，解决真实场景中的可靠性、实时性、安全性和可维护性问题。
10.承担核心技术路线设计和重大项目攻关，指导算法工程师完成研究成果的工程化转化，并参与高水平论文、专利和技术标准建设。