agent应用实习生-2027届

优缺点分析

角色解读

• 深入掌握大模型应用技术，成为AI Agent领域的专家
• 可向算法工程师或全栈AI工程师方向发展，参与实际产品落地
• 有机会接触前沿研究，发表论文或参与开源项目，为后续深造或就业打下坚实基础
• 设计和实现Agent核心模块，包括任务规划、工具调用与多步推理等能力
• 研发高效的多Agent协作机制，推动科研场景的自动化与智能化
• 调研和预研行业主流Agent系统，跟踪前沿技术动态
• 至少熟练掌握一门编程语言（Python/Java/C++），能使用AI工具完成复杂开发
• 深入理解AI Agent架构，包括多Agent协作和工具调用设计
• 具备Prompt Engineering实践经验，能让LLM稳定可控地完成任务
• 了解LangChain、CrewAI等常见Agent框架，熟悉AI Coding工具如Cursor

申请策略

• 在简历中附上GitHub链接或项目Demo，直观展示代码能力
• 面试前了解小米在AI和Agent领域的布局，展现对业务的关注
• 突出编程项目经验，尤其是Python相关项目
• 展示Agent相关项目或研究经历，如工具调用、多Agent协作等
• 重点描述Prompt Engineering实践案例，体现让LLM稳定输出的能力
• 如有使用LangChain、CrewAI等框架的经验，务必详细列出
• 提前学习LangChain/CrewAI等Agent框架，动手尝试搭建简单Agent
• 练习Prompt Engineering技巧，熟悉在不同场景下优化Prompt

面试指南

• 先给出清晰定义，再结合自己的实践或研究经验
• 结构化回答：提出问题 - 分析方案 - 说明效果
• 在回答中展示深度思考，比较不同方案的优劣
• 请解释什么是Agent？多Agent协作面临哪些关键挑战？
• 你如何设计一个可靠的工具调用方案？举例说明
• 请分享一次你优化Prompt使LLM稳定输出的经历
• 谈谈你对LangChain框架的理解及其优缺点
• 你认为Agent在科研自动化中能解决哪些问题？存在哪些局限？