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AI Agent开发实习生
AI Agent开发实习生
发布于 大约 21 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Mcp
Rag
向量检索
大语言模型
提示词工程
知识库优化
记忆机制
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿AI技术实习，大厂背景，成长性高，但WLB可能一般。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
7K
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 2740 个在招 · 其中人工智能 约 290 个
市场机会
选择面较广
广州 · 人工智能 · 51 个在招
职位详情
关于这个职位
作为AI Agent开发实习生，你将参与阿里巴巴AI Agent产品的设计与开发，包括任务拆解、提示词工程、工具调用集成（如MCP、Function Call）和RAG知识库系统优化，并支持Java后端服务开发
该职位面向27届学生，要求熟悉Java技术栈和AI Agent框架，有实际项目经验，提供转正机会
最低要求
有较强学习能力、工程落地能力和 AI Agent 产品敏感度
熟悉 Java 技术栈，具备 Java 后端开发经验，理解常见 Web 服务开发、接口设计、数据库访问、异常处理和工程化实践
至少完整参与或独立构建过一个可实际使用的 AI Agent 项目，能够讲清楚 Agent 的产品设计、技术架构、关键模块和实际效果
熟悉提示词工程和上下文工程，理解短期记忆、中期压缩、长期持久化记忆等 Agent 记忆机制，有实际设计或调优经验
具备 MCP、Function Call 或类似工具调用系统的开发/集成经验，能够实现工具注册、参数处理、结果回传、异常处理和调用稳定性优化
近期有 OpenClaw、Hermas Agent 等 Agent 框架或产品的使用、调研或项目实践经历，能够理解其能力边界、适用场景和工程落地方式
熟悉主流大语言模型及其典型使用方式，如 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen 等
有 Codex、Cursor、Claude Code、Trae、Cline、ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 编程客户端或大模型客户端的实际使用经验
熟悉 RAG 基本原理，能够讲清楚 RAG 的发展、适用场景、受限场景，并具备一定的知识库优化经验
工作职责
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
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
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
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
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
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 有机会接触前沿AI技术，如LLM、Agent和RAG，提升技术栈
- 在阿里巴巴这样的大平台积累经验，为职业发展打下坚实基础
- 有明确的转正机会，实习表现好可成为正式员工
- 技术栈现代，涵盖Java和AI，有助于技能多元化
- 竞争激烈，转正要求高，需展示出色的学习和工程能力
- 适合对AI开发有热情、具备Java基础、希望在大厂快速成长的27届学生
缺点 / 挑战
- 需要快速学习新技术，如Agent框架和RAG优化，适应期可能压力大
- 实习期间可能工作强度较高，需要平衡学习与任务
角色解读
- 从实习生成长为AI工程师，专注于Agent开发和优化
- 未来可向AI架构师或技术专家方向发展，负责复杂系统设计
- 有机会参与前沿AI产品开发，积累大厂经验并可能转正
- 设计和开发AI Agent产品，包括任务拆解、流程优化和核心功能实现
- 构建和优化RAG知识库系统，提升文档处理、检索和答案生成效果
- 集成工具调用能力，如MCP和Function Call，确保调用稳定性和异常处理
- 参与Java后端服务开发，负责接口设计、业务逻辑和系统稳定性
- Java后端开发经验，熟悉Web服务、数据库和工程化实践
- AI Agent相关技能，如提示词工程、记忆机制和工具调用系统
- RAG原理和知识库优化，包括向量检索和答案生成
- 熟悉主流大模型和AI客户端，如GPT、Claude、Cursor等
申请策略
- 研究阿里巴巴的AI产品和业务方向，面试中展示相关理解
- 准备一个Agent项目的详细演示或代码仓库，以便在面试中展示
- 突出AI Agent相关项目经验，描述具体技术架构和成果，如提示词优化或RAG实施
- 展示Java开发技能，列举项目代码贡献或系统设计案例
- 强调学习能力和工程实践能力，如快速掌握新工具或框架的经历
- 列出熟悉的大模型和AI客户端使用经验，如ChatGPT、Cursor等
- 深入学习提示词工程和RAG技术，通过实践项目提升优化能力
- 练习Agent框架如OpenClaw或Hermas Agent的使用，理解其工程落地方式
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经历
- 结合具体案例说明技术细节，如提示词调整或RAG检索优化过程
- 强调实际效果和迭代经验，展示问题解决能力
- 请描述一个你构建的AI Agent项目，包括技术架构和效果评估
- 你如何优化提示词以提升Agent的性能和用户体验？
- 解释RAG的工作原理，并分享你在知识库优化方面的经验
- Java在AI Agent开发中如何集成工具调用系统？
- 你熟悉哪些Agent框架（如OpenClaw），并比较它们的优缺点
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
作为实习岗位，薪资在广州地区具有市场竞争力，但实习生通常无全职福利。
薪资信号市场水准 (5K-8K/月)
成长发展
90较高
该职位提供AI Agent开发的实战经验，涉及前沿技术，有助于技能快速成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、Java、提示词工程、RAG、MCP、Function Call、大语言模型
成长机会转正机会
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
未明确办公模式和WLB信号，可能工作强度较大，生活平衡有限。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
参与AI Agent开发有助于推动技术进步，但直接社会影响力一般，行业前景好。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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