AI Agent 研发实习生（2026届）

作为 AI Agent 研发实习生，你将深度参与企业级智能体系统的设计与实现，将尖端的大模型技术转化为可落地的自动化生产力工具。你的主要职责包括： 智能体架构设计：参与基于 LangChain、LangGraph 或相关框架的 Agent 架构设计，构建具备感知、规划、记忆和执行能力的智能体系统。 提示词与工作流优化：针对特定业务场景编写高质量 Prompt，利用 Few-shot、CoT（思维链）等技术提升模型输出的稳定性与准确性。 多模态与工具集成：开发并调试智能体的 Tool Calling（工具调用）功能，实现 LLM 与外部 API、数据库及本地代码环境的无缝对接。 RAG 方案落地：优化检索增强生成（RAG）流程，包括文档解析、向量化策略及重排序（Rerank）算法，提升 Agent 的知识获取能力。 性能评估与迭代：建立 Agent 的评估基准（Benchmarking），通过对 Bad Cases 的分析，持续迭代逻辑编排和模型参数。

1. 必要条件 (Must-have) 学历背景：计算机、人工智能、数学或自动化等相关专业 2026 届在校生。 编程功底：精通 Python 编程，具备良好的编码规范，熟悉异步编程（asyncio）及常用后端框架。 模型认知：深入理解主流大模型（如 GPT-4、Claude 3.5、Gemini、DeepSeek 等）的原理、优势及局限性。 框架经验：至少熟悉一种 Agent 开发框架（如 LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGPT 等）。 学习能力：能够快速阅读并理解最新的 AI 论文（如 ReAct, Reflexion 架构等）并完成实验复现。 2. 加分项 (Nice-to-have) 研究生优先：在 NLP、多模态或强化学习领域有深度研究者优先。 实战经验：有个人开源 AI 项目，或在 GitHub 上对相关领域主流框架有贡献。 工程能力：熟悉向量数据库（如 Pinecone, Milvus, Weaviate）及 Docker 容器化部署。 比赛经历：在主流 AI 挑战赛或 Hackathon 中获得过优异成绩。 3. 软素质要求 自驱力：对 AI Agent 领域充满好奇心，能主动发现并解决落地过程中的“幻觉”问题。 沟通协作：良好的逻辑表达能力，能与产品经理、算法工程师紧密配合。 实习信息 实习时长：每周至少出勤 3 天，持续 6 个月以上。 办公地点：[深圳-现场办公]