网易AI Agent开发实习生

1.负责 AI Agent 产品的设计与开发，参与产品架构设计、核心功能实现、工具调用链路建设和用户体验优化。 2.基于真实业务场景构建可用的 AI Agent，包括任务拆解、Agent 流程设计、提示词工程、上下文管理、记忆机制和效果迭代。 3.负责 Agent 工具调用能力建设，包括 MCP、Function Call、外部 API 集成、工具编排、异常处理和调用效果优化。 4.参与 RAG 知识库系统建设与优化，包括文档处理、切分策略、向量检索、召回排序、答案生成和效果评估。 5.负责或参与 Java 服务端开发，包括接口设计、业务逻辑实现、数据库交互和系统稳定性优化。

工作职责 1. 基于 Java / Python 语言开发 Agent 核心功能，包括但不限于任务拆解、工具集成、状态管理等模块； 2. 调试并优化 Agent 与大模型的交互链路，提升响应速度与任务完成准确率； 3. 参与技术方案讨论，输出技术文档，推动研发流程规范化； 4. 主动调研行业内优秀的 Agent 框架（如 LangChain、AutoGPT 等）及大模型能力，提炼可复用的技术经验； 5. 协助解决开发过程中的技术问题，参与代码评审，保障代码质量。

1、AI Agent 架构与开发：基于大语言模型（LLM）， 参与设计与开发智能体（AI Agent）及多智能体协同工作流（Workflow）； 2、Native AI 应用落地：结合自动驾驶台架测试、路测数据分析等业务场景，开发具备复杂任务规划、记忆管理、工具调用（Tool Calling）能力的 AI 应用； 3、自动化诊断与工具链建设：利用 Agent 技术重构或赋能现有的自动化诊断与分析工具，实现问题的快速定位、数据可视化及测试用例的自动生成； 4、系统集成与性能优化：负责大模型与现有自动驾驶平台系统、API 的对接，持续优化 Prompt，提升 Agent 的响应速度、稳定性和执行准确率。

AI Agent 架构与开发：基于大语言模型（LLM），参与设计与开发面向自动驾驶仿真的智能体（AI Agent）及多智能体协同工作流（Workflow）。 仿真场景与原生 AI 应用：结合自动驾驶仿真平台（如场景生成、车辆动力学、传感器仿真等）及仿真测试数据分析，开发具备复杂任务规划、记忆管理、工具调用（Tool Calling）能力的 AI 应用，提升仿真测试效率。 自动化诊断与工具链建设：利用 Agent 技术重构或赋能仿真自动化诊断、结果分析工具，实现仿真故障的快速定位、场景可视化及测试用例的自动生成。 系统集成与性能优化：负责大模型与仿真平台、API 的对接，持续优化 Prompt，提升 Agent 在仿真环境中的响应速度、稳定性和执行准确率。