阿里巴巴日常实习生-业务技术-AI Agent应用算法实习生

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1. 探索移动终端场景下及企业级效能产品下的Agent应用工程技术，创新研发实现Agent相关主流框架； 2. 开发大模型相关的知识图谱应用、思维框架等与大模型进行有效交互的模块，特别是在自主决策、任务规划上的探索； 3. 开展对通用Agent、个性化Agent的开发应用，应用的MCP 化改造，解决移动终端场景下的工程师体验问题、效率问题，提升工程师日常开发效率； 4. 协同业务、产品团队，实现从需求分析到技术方案设计落地等关键环节，实现Agent能力与业务场景的深度融合； 5. 持续关注AI领域最新进展，研究Agent领域的前沿技术（如ReAct、COT、MCP等多智能体协作），并推动工程场景落地与性能优化。

1. 探索移动终端场景下及企业级效能产品下的Agent 应用工程技术，创新研发实现Agent 相关主流思维框架； 2. 开发大模型相关的数据知识图谱应用、CodeWiki、MCP等与大模型进行有效交互的数据模块，特别是在有利于大模型进行有效经验吸收的知识； 3. 开展对通用Agent、个性化Agent的开发应用及能力评估，不断增强领域Agent的能力，解决移动终端编码辅助场景下的研发效率问题，提升淘宝终端需求交付效率； 4. 协同业务、产品团队，实现从需求分析到技术方案设计落地等关键环节，实现Agent能力与业务场景的深度融合； 5. 持续关注AI领域最新进展，研究Agent领域的前沿技术（如ReAct、COT、A2A等多智能体协作和交互模式），并推动工程场景落地与性能优化。

1. 负责企业级智能办公助手AI Agent的架构设计与核心功能开发，打造智能化、自动化的办公体验； 2. 参与大模型微调、强化学习（RLHF）与Agent行为调优，优化Agent任务执行效率与响应质量，提升任务执行准确率与用户体验； 3. 负责Agent系统关键技术攻关，包括但不限于：多轮对话管理与上下文理解、复杂任务分解与规划、多模态交互与工具调用、智能体协同决策机制； 4. 与业务团队紧密协作，深入分析场景需求，设计端到端解决方案，实现Agent能力与业务流程的深度融合； 5. 建立Agent系统的性能和效果的评估体系，包括准确率、实时性、可靠性等关键指标的量化监控； 6. 持续跟踪AI前沿技术(如ReAct、CoT、MCP、A2A)，推动新技术在工程场景落地与性能优化。