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研究型实习生-Agent Harness-Accio Work
研究型实习生-Agent Harness-Accio Work
发布于 1 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Llm
Multi-Agent
Rag
Reasoning
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
前沿 Agent 研究实习，成长与成果空间大，现金回报与 WLB 信息有限，需现场协作。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
9.0千
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4140 个在招 · 其中人工智能 约 400 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 470 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里巴巴 Accio Agent 团队的研究型实习生，聚焦 LLM Agent 的自进化与长程任务执行能力，参与 Multi-Agent 协作框架、记忆系统与评测体系的研发
适合有 AI/Agent 背景、希望在高水平团队做前沿研究并发表顶会论文的硕博学生
最低要求
深厚的技术背景：计算机、信息科学、数学或相关专业硕士/博士学位，业界AI/Agent团队的相关实习和工作经验
有较好工程能力
有较强的自驱力、学习力、创新力和抗压能力，能够跟上正在快速变化的AI时代
工作职责
研发并优化 Agent 的核心能力模块，包括但不限于自主规划（Planning）、多步推理（Reasoning）、工具/skill调用（Tool Use）、长短期记忆（Memory）及 RAG 增强
复杂任务动态编排：设计并实现高扩展性的Multi-Agent协作框架（如Agent Swarm/Agent Team），支持将模糊的宏观目标递归拆解为原子任务
Long-horizon运行设计：构建结合"工作记忆+全局知识库"的多级存储系统，解决Agent长期运行中的信息遗忘问题，建立跨Agent的共享上下文能力，设计Agent持续进化框架
构建端到端的Agent评测体系，构建生产力场景benchmark，推动Agent在business场景落地
优先资格
有Coding/Search Agent构建、Agent记忆系统构建、Multi-agent协作设计者优先
加分项：在ICLR、CVPR、ICCV、ACL、NeurIPS等顶会上发表过高质量论文，有高质量github开源项目者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿方向：聚焦 Agent 自进化与长程执行，是当前 LLM 最热的研究赛道之一
- 高水平团队：成员来自头部大厂与名校，支持开源与顶会发表
- 成果可积累：实习期有机会产出论文和 GitHub 项目，为升学或求职加分
- 大平台资源：可接触真实业务场景与海量数据，研究可落地
- 技术难度高：Agent 长程运行、记忆与多 Agent 协作仍是开放难题，需要较强研究能力
- 转正与成果不确定：实习表现与论文产出依赖个人驱动，需主动争取
缺点 / 挑战
- 节奏快：AI 领域迭代迅速，需要持续跟进新论文与新技术，自学压力较大
角色解读
- 在顶级团队参与前沿 Agent 研究，有机会产出顶会论文与开源项目，为读博或转正积累成果
- 可向 AI 研究科学家、算法工程师、Agent 系统架构师方向发展
- 积累长程任务与 Multi-Agent 系统经验，在 LLM 应用与智能体平台领域形成稀缺竞争力
- 研发并优化 Agent 核心能力模块，包括自主规划、多步推理、工具调用、长短期记忆与 RAG 增强
- 设计高扩展性的 Multi-Agent 协作框架，把模糊的宏观目标递归拆解为可执行原子任务
- 构建'工作记忆+全局知识库'的多级存储与共享上下文系统，支撑 Agent 长程运行与持续进化
- 搭建端到端 Agent 评测体系与生产力场景 benchmark，推动 Agent 在真实业务场景落地
- 扎实的 AI/LLM 基础，计算机、信息科学、数学等相关专业硕博背景
- 较强的工程实现能力，熟悉 Agent 构建、记忆系统或 Multi-Agent 协作之一
- 理解 Planning、Reasoning、Tool Use、RAG 等 Agent 关键技术
- 较强的自驱力、学习力与科研写作能力，能跟进快速迭代的 AI 前沿
申请策略
暂无内容
面试指南
暂无内容
职位点评
薪资福利58
成长发展90
工作生活55
使命价值78
薪资福利
58较低
JD 未披露实习津贴与具体福利，研究型实习通常按日薪计酬，收益更多体现在研究平台与成果积累而非现金回报。
薪资信号未披露（AI估算：6.5千–1.2万/月）
成长发展
90较高
聚焦 Agent 自进化、长程执行等前沿方向，团队支持开源与顶会发表，技术成长与成果积累空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、LLM、Multi-Agent、RAG、Planning、Reasoning、Tool Use、Memory
成长机会支持项目开源、顶会论文发表
业务类型profit_center
工作生活
55较低
工作地点为北京或杭州、需现场协作，JD 未提及弹性或 WLB 相关信息，工作强度需与团队进一步确认。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
78中等
处于 AI Agent 快速增长赛道，研究成果可落地到真实业务场景，前沿研究与实际价值兼具。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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