蔚来AGI超星计划-Autonomy Operating System - 企业级自主智能操作系统

课题介绍 当前企业面临系统孤岛、AI 无法自主执行、能力无法复用三大挑战。NIO Skyworks 对标微软 Fabric 和 Palantir 构建企业 AI 操作系统，本课题旨在打造平台“大脑”——Autonomy Operating System，实现感知-决策-执行-进化的完整闭环。 四大核心方向： 方向一：自主决策引擎 - 多源信息融合、因果推断与反事实推理、多目标优化、不确定性量化。适合决策智能/因果推理/优化算法方向。 方向二：多 Agent 协同编排 - 任务分解与规划、Agent 能力匹配、动态编排与容错、跨系统协同。适合多 Agent 系统/LLM Agent/任务规划方向。 方向三：企业状态感知 - 异常检测、时间序列预测、图网络分析、多模态融合。适合时间序列/异常检测/图神经网络方向。 方向四：自主学习进化 - 反馈循环设计、在线学习、知识沉淀、A/B 测试。适合强化学习/在线学习/知识工程方向。 预期产出 技术产出（优先级 P0）: - 核心模块开发：自主决策引擎原型、多 Agent 编排引擎原型、状态感知系统原型 - 技术文档：Autonomy OS 架构设计文档、核心算法技术报告、API 文档和使用指南 业务产出（优先级 P1）: - 场景验证：在 1-2 个真实业务场景（供应链风险预警/用户运营优化/智能制造决策）中验证系统能力 - 平台集成：将核心模块集成到 Skyworks 平台（AgentSight/KnowledgeSight），支持业务团队使用 【任职要求】 - 学历：2027 届博士（优先）或硕士，计算机/AI/自动化/运筹学/数学等相关专业优先 - 必备能力：扎实的数学基础（概率统计、优化、图论）；熟练 Python 及 PyTorch/TensorFlow；深入理解机器学习/深度学习/强化学习；有独立算法建模和系统开发经验；能快速阅读前沿论文并将业务问题转化为技术问题。 加分项（满足任一即可）: - 决策智能：因果推断、优化算法（线性规划/遗传算法/强化学习）、供应链优化 - 多 Agent：多 Agent 强化学习、LLM Agent 框架（LangChain / AutoGen）、任务规划 - 时间序列：预测模型（Prophet/LSTM/Transformer）、异常检测、金融风控 - 知识图谱：Neo4j、图神经网络（GCN/GAT/GraphSAGE）、知识推理 - 学术成果：顶会论文、Kaggle 获奖、GitHub 开源贡献