agent算法实习生

1、设计并优化 Prompt 工程 / 上下文工程，提升 Agent 在复杂任务下的稳定性与成功率； 2、探索 多智能体协作（Multi-Agent） 框架，设计 Agent 间的通信、分工与编排机制； 3、基于 skills / claw 能力驱动业务落地，将 Agent 技能沉淀为可复用的技能模块，赋能真实业务场景； 4、搭建 Agent 的 评测（Evaluation）与观测（Tracing）体系，用数据驱动效果迭代；

1、计算机、人工智能、数学、统计等相关专业硕士及以上学历； 每周到岗 ≥ 4天，可持续实习 ≥ 3 个月（能长期者优先）。 扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉 Transformer 架构及主流大模型原理； 能独立PE、熟悉skills/claw运行机制，可独立搭建Agent、基于大模型进行效果优化； 熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch 等主流深度学习框架； 了解大模型训练全流程（预训练、SFT、对齐训练等）； 良好的工程能力、问题分析能力与团队协作意识。

优先条件（加分项）： 1、具备 Agentic 系统研发经验，熟悉 Function Calling、多智能体框架、规划与推理链路者优先； 2、具备自进化 / 自我改进系统相关研究或落地经验者优先； 在顶级会议/期刊（NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、CVPR 等）发表过论文，或有知名开源项目贡献者优先；