微信搜索-Agent研究

关于这个机会

课题背景： 大模型正在从"知识对齐 (Alignment)"迈入"世界交互 (Interaction)"的新范式。仅依赖预训练知识与后训练对齐 (SFT / RLHF / DPO)，已难以满足海量真实用户在多步推理、跨系统协作、动态环境决策上的诉求。Agent 正是大模型走向物理与数字世界的关键载体：它通过工具协议 (Tool Protocol)、规划 (Planning)、反思 (Reflection) 与记忆 (Memory) 构成的闭环，把模型能力外延到真实业务链路。微信天然的内生态工具，为构建连接微信内部资源的 Agent 系统服务好海量用户需求奠定了基础，也是模型向与真实世界交互的关键一步。在这里，我们围绕工具协议标准化 (MCP / Harness)、Agentic 数据合成、Agentic RL、多轮 Tool-Use 训练、可信评测 五大支柱，系统性地把模型在真实 Agentic 任务上的能力上限推向新的 SOTA，并在微信生态中实现规模化落地。 课题挑战： 在多步、多工具 (Multi-Tool, Multi-Turn) 场景下，模型输出的 tool-call schema 必须与工具真实签名严格对齐——参数类型、必填项、命名一致性、JSON / XML / Function-Calling 格式、错误恢复策略均需鲁棒。长上下文下的 schema drift：随着工具数量线性增长，工具描述被稀释、模型出现幻觉调用。同时Tool Selection under Ambiguity：Query 意图不清时的澄清 / 探索 / 试错策略也需要探索。 Agentic RL 的研究。信用分配 (Credit Assignment)：多轮 rollout 中稀疏且延迟的奖励如何回传到早期决策。Rollout 成本爆炸：真实工具调用带来的时延、同步采样的空等，都制约了 rollout 的高效性。On-policy vs Off-policy 权衡：GSPO / Reinforce++ / VAPO 等算法在多轮 tool-use 场景的稳定性也需要验证。 评测是模型迭代的指北针。当前公开 benchmark (τ-bench、BFCL v3、AgentBench、GAIA、WebArena、ToolBench) 各有偏侧，均无法完整刻画真实业务链路。内部需要构建针对工具调用格式、效率、鲁棒性（错误调用时的纠偏）的评估。 具体工作： 负责模型 Agentic 能力的端到端提升，覆盖但不限于： 工具协议与 Harness 建设：设计并维护统一的工具封装协议 (MCP-aligned Harness)，抽象微信内异构工具 (RPC / OpenAPI / MCP Server) 为一致的调用接口。主导工具描述规范 (schema 编写指南、few-shot 范本、错误码规范) 的落地。 Agentic 数据合成与质量过滤：大规模 tool-call / response 数据的清洗、去重、质量过滤、难度分层 (curriculum)；合成数据 pipeline：基于强模型 self-play、AI Feedback (RLAIF)、反事实增广、失败案例挖掘 (hard negatives) 构建多样化训练集； Agentic 训练算法：完成 SFT、Rejection Sampling 的训练，稳定多轮 Agentic RL 在 tool-use 场景下的持久 scaling。进行 PRM、ORM 的联合训练和消融，结合 OPD 方法高效训练 RL。 评测体系与迭代闭环：构建微信 Agent 强相关任务 bench，覆盖真实用户 query 分布、单/多工具、串/并行、长/短程任务。建立离线自动评测 + 在线 A/B + 人评校准的三级评测流水线，反哺数据与算法迭代。 前沿探索：探究多 Agent 协同 (Multi-Agent Society)、在线持续学习（Continue Learning）、智能体记忆系统（Agentic Memory）的架构与训练协同。

任职要求

面向计算机科学、人工智能、机器学习、应用数学等相关专业的硕士或博士同学；在顶级学术会议（如ICML, ICLR, NeurIPS, COLM, RLC等）有相关论文发表经验者优先。 深入理解 MCP (Model Context Protocol)、Harness 等工具封装抽象，并有落地实践； 熟悉主流模型的多轮工具调用协议 (OpenAI FC、Anthropic Tool Use、Gemini FC、Qwen / DeepSeek 私有协议) 及 Interleaved Thinking (Claude 3.7 Extended Thinking / OpenAI o-series / DeepSeek-R1) 的技术细节； 熟悉 veRL / OpenRLHF / slime / Nemo-Aligner 等 RL 训练框架，有多轮 RL / GRPO / DAPO / Async RL 落地经验； 具备极强的数据直觉，有大规模 tool-call/response 数据清洗、质量过滤以及数据合成的实战经验。具备一定的工程代码能力。

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