1. 参与智能体自动化优化框架的设计与实现，构建“感知-决策-执行-反馈”闭环系统，覆盖算子生成、图调度、内存管理等环节。
2. 开发Agent与编译工具链（编译器、性能分析器、运行时）的标准化交互接口，实现优化流程自动化。
3. 利用自动化代码生成或搜索技术，对CUDA/Triton/OpenCL等异构算子进行性能调优，探索Agent自主编写或重构高性能内核的方法。
4. 建立性能回归测试与反馈机制，持续提升算子库在多硬件（A100/H100/国产NPU）上的效率。
5. 参与计算图融合、并行调度、内存复用等Pass的自动化改造，使框架能根据输入特征和硬件状态动态调整执行计划。
6. 协助构建代价模型（Cost Model）的在线学习与校准模块。
7. 开发自动化评测与实验管理平台，支持多模型（LLM/ViT等）在多硬件上的快速验证。
8. 参与搭建CI/CD流水线，确保优化效果的稳定性和可重复性。
9. 跟踪MLSys、AutoML、代码生成等领域前沿成果，推动有效方法落地生产环境。