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AI Engineer
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职位: AI Engineer | 时间段: 2 years | 工作内容: 负责交易所智能客服系统的开发，构建集链上研究、知识库问答、智能客服和文档分析于一体的 AI Agent 平台。系统通过 LangGraph 编排多步骤任务，调用链上数据、行情、账户和内部业务 API，生成带数据来源的分析结果，并在高风险场景下转交人工处理。具体职责包括： - 基于LangChain统一封装大模型、RAG、Tool Calling和结构化输出能力，使用LangGraph通过StateGraph、条件路由和子图编排意图识别、链上研究、智能客服、人工升级等多步骤Agent 流程，覆盖10类业务工具和6类用户任务。 - 使用Python web3.py和EVM RPC封装链上数据访问工具，支持查询地址原生资产、交易详情、Token持仓、代币行情及合约基本信息。 - 设计智能客服Agent，整合FAQ检索、账户状态查询、工单API和人工转接流程；对资金、提现、账户安全和无法确认的问题自动升级人工，上线后30天累计处理约12000条Agent请求，覆盖链上研究、知识库问答和智能客服场景；其中约4800条请求涉及业务工具调用，工具级调用成功率达到97.8%，任务级完成率达到94.6%。 - 增加结构化输出、工具调用参数校验、敏感内容拦截、引用完整性检查和人工确认机制，降低 Agent幻觉及错误回答风险。使用评测集验证回答相关性、引用准确率、工具调用成功率和响应延迟。从生产知识库问答中抽样800条问题建立标注集，Recall@5达到89.5%；Milvus向量检索、权限过滤、MySQL元数据回查和引用组装链路P95延迟为320ms。
