AI记忆系统研发专家/工程师（上海/深圳）

1.设计研发Agent记忆系统，涵盖多种记忆类型（如core memory、episodic memory、semantic memory、procedural memory等等），理解不同记忆类型的适用场景和交互方式； 2.构建记忆的写入、整合与检索 pipeline：从原始对话或多模态输入中提取关键信息，进行去重、合并、冲突消解，并以高效方式存储和索引； 3.实现记忆的生命周期管理机制，包括记忆衰减、过期淘汰、重要性排序，以及基于使用频率或时间的动态权重调整； 4.搭建混合检索系统，结合向量和文本检索，支持对话上下文感知的记忆召回； 5.设计多智能体协作架构，让不同的memory agent各司其职（如用户画像agent、事件记录agent、知识图谱agent），通过 meta-agent 进行统一调度； 6.支持多模态记忆输入，处理文本、图像、公式等类型信息，并统一编码进记忆系统； 7.构建记忆系统的评估体系 —— 如何衡量记忆的准确性、召回率、时效性以及对下游任务的提升效果。