岗位描述（节选）
我们在建设淘宝下全场景统一的多轮需求预测Agent，定位是：在淘宝购物过程中（搜前、搜中、搜后、购后），能够及时捕捉用户的兴趣偏好，通过query的方式对用户进行引导。该能力是淘宝搜索导购的一个重要能力，每天影响亿级别用户的消费决策。主要的工作包含不仅限于以下：
1、需求预测Agent的长程多轮推理与系统自进化：面向需求预测Agent在被动交互、隐式非稳态反馈与毫秒级延迟下的三重挑战，我们探索如何实现Session内多轮长程信用分配、如何构建预算感知的 Harness自进化机制、以及如何在毫秒预算内完成多层异质决策的单次高效推理，支撑端到端优化闭环。
2、电商场景下的基于用户多模态复杂行为的Memory系统设计：面向电商Agent在高频隐式多模态信号、意图非稳态耦合与工业级RT约束下的三重挑战，我们探索如何构建无显式边界 Session 的层级化记忆组织体系、如何实现基于信息增量驱动与规则……
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