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商汤Agent开发实习生,量子城市

实习兼职后端开发地点:上海状态:招聘

任职要求


1. 基础素质
• 计算机、人工智能或相关专业本科及以上学历,具有扎实的编程功底。
• 精通 Python,熟悉异步编程、API开发(FastAPI/Flask)。
2. LLM应用开发经验
• 深入理解Transformer原理及LLM局限性。
• 熟练掌握至少一种主流Agent/LLM开发框架,如 LangChain, LangGraph, LlamaIndex, AutoGen 等。
• 熟悉 向量数据库(Milvus, Pinecone, Chroma等)及 RAG(检索增强生成) 技术栈。
3. 工程能力
• 有实际的Function Calling / Tool Use 开发经验,能够定义清晰的工具Schema并处理模型幻觉。
• 熟悉Docker容器化部署,有云原生开发经验者优先。
…
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工作职责


⚠️该职位需要前往上海市规资局(北京西路95号)驻场开发。

1. 智能体架构设计与开发
• 基于主流大模型(Qwen, DeepSeek, SenseNova-SI 等),设计并实现高可用的AI Agent架构。
• 负责Agent核心模块的研发,包括:任务拆解与规划(Planning)、工具/API调用(Function Calling)、长期记忆机制(Memory/RAG)以及反思与修正(Reflection)。
2. 多智能体协作 (Multi-Agent Orchestration)
• 设计多智能体协作模式(如SOP标准化流程、分层调度),利用框架(如LangGraph, AutoGen, CrewAI)实现多个Agent之间的信息流转与协同工作,解决复杂业务问题。
3. Prompt Engineering与调优
• 编写高质量的System Prompt,针对特定场景进行Prompt优化(CoT, ReAct等策略),确保模型输出的稳定性、准确性和格式化。
• 建立Agent效果评估体系(Evals),持续监控并优化Agent在真实场景下的表现。
4. 工程落地与集成
• 将Agent能力封装为标准API服务,与现有业务系统(IM、CRM、ERP等)进行深度集成。
• 优化推理成本与响应延迟,探索模型蒸馏或小模型(SLM)在特定Agent场景下的应用。
包括英文材料
学历+
Python+
FastAPI+
Flask+
大模型+
Transformer+
AI agent+
开发框架+
LangChain+
LlamaIndex+
还有更多 •••
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1. 参与 LLM / Agent 应用开发,包括 Chat Bot、意图识别、多轮对话、RAG、工具调用、工作流编排等方向,推动大模型在业务场景落地。 2. 参与 Agent 工程化建设,包括 Prompt 编排、知识库构建、向量检索、工具调用、日志分析、效果归因和链路优化。 3. 参与 Agent 评测体系建设,构建评测集、设计评测指标、分析 bad case,并持续优化准确率、召回率、任务完成率和稳定性。

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