快手
Agent 开发实习生（AI工具方向）—【主站】
Agent 开发实习生（AI工具方向）—【主站】
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Agent开发
大模型应用
工作流编排
提示词工程
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
主站前沿AI工具实习岗，技术栈新、成长空间大，适合渴望在Agent与D2C领域深耕的技术极客。
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
5千
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 2910 个在招 · 其中人工智能 44 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 630 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是快手主站的Agent开发实习生，主要参与AI Agent核心能力建设及多模态UI理解与生成，探索Design to Code（D2C）及企业设计系统接入
你将结合大模型技术，面向设计与研发场景落地智能设计辅助与自动化出码能力，并持续优化生成效果
最低要求
计算机、人工智能、软件工程、工业设计、交互设计、视觉设计或相关专业在校生，能够保证稳定的实习时间
对大模型应用和 Agent 开发有实践或深入理解，了解提示词工程、上下文工程、工具调用及工作流编排等核心概念
熟悉 Figma，了解图层、Frame、组件、Auto Layout、变量与样式等基础概念，能够使用 Figma 完成日常设计或协作任务
具备基础前端工程能力，熟悉 TypeScript / JavaScript 或 Python 中至少一种语言
对组件化开发、样式方案与代码质量有基本认知
能够将设计或研发流程抽象为可复用的 Skills / Tools，并通过 Agent 完成不同能力之间的组织与调用
对 AI 设计工具、智能设计辅助与自动化出码有持续兴趣，愿意探索新型生产方式
具备较强的学习、分析和动手能力，能够主动拆解问题、验证方案并持续迭代
具备良好的沟通与协作意识，能够与设计、产品及研发同学共同推进项目
工作职责
参与 Agent 核心能力建设，围绕 Agent 架构、提示词工程、上下文工程、Skills / Tools 设计、多 Agent 协作与工作流编排开展探索与实践
参与多模态 UI 理解与生成能力建设，融合参考图、Figma 节点树、Auto Layout、布局约束、组件信息与 Design Token，产出高质量、结构化、可编辑的原型稿与设计稿
参与 D2C（Design to Code） 能力建设，将设计稿转换为语义清晰、复用团队组件库与 Design Token、可直接进入研发流程的前端代码，并持续提升还原度、结构质量与可维护性
参与企业设计系统与工程资产接入，探索组件库、设计规范、历史设计资产、代码仓库约定及业务知识在生成、编辑与出码流程中的检索、约束与复用
面向设计与研发同学的真实工作场景，参与设计稿生成、视觉物料生产、对话式画布编辑、组件复用、规范校验与代码交付等能力落地
建设生成效果的评测与反馈机制，结合真实业务案例分析瓶颈，持续优化链路各环节在质量、一致性、可控性与稳定性上的表现
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触大模型与Agent开发的最前沿技术，参与D2C和智能设计辅助等创新项目，技术视野开阔
- 主站核心业务团队，能够接触到真实且庞大的设计与研发场景，项目落地价值高
- 跨学科融合（AI+设计+前端），有助于培养复合型技术能力，提升职场核心竞争力
- 涉及AI、前端、设计等多个领域的知识，学习曲线较陡，需要快速掌握跨领域技能
- 适合对AI大模型应用、智能设计工具及前端工程化有浓厚兴趣，具备较强学习能力和跨学科探索精神的在校生
缺点 / 挑战
- 大模型应用和Agent开发仍处于快速迭代期，技术挑战大，需要不断试错与优化生成效果
角色解读
- 在AI与大模型应用前沿领域积累实战经验，成长为AI工具链或Agent开发领域的专家
- 向AI产品经理、全栈工程师或AI架构师方向发展，掌握从设计到代码的端到端智能化落地能力
- 参与AI Agent核心能力建设，包括架构设计、提示词与上下文工程、多Agent协作及工作流编排
- 探索多模态UI理解与生成，结合Figma等工具实现Design to Code（D2C），将设计稿转化为高质量前端代码
- 面向设计与研发场景，落地智能设计辅助、自动化出码能力，并建立生成效果的评测与反馈机制
- 熟悉大模型应用与Agent开发，掌握提示词工程、工具调用及工作流编排等核心概念
- 具备前端工程能力，熟悉TypeScript/JavaScript或Python，了解组件化开发与Figma设计工具
- 能够将设计与研发流程抽象为可复用的Skills/Tools，具备较强的问题分析与动手实践能力
申请策略
- 在简历或作品集中附上自己开发的AI工具、Agent应用或Figma插件的链接，直观展示动手能力
- 突出在大模型应用、Agent开发或提示词工程方面的项目经验或实践成果
- 展示前端工程能力（TypeScript/Python）以及对Figma等设计工具的理解，如有D2C或组件化开发经验更佳
- 强调跨领域协作能力与解决复杂问题的动手能力，体现对AI设计工具的创新思考
- 深入学习Agent架构、多Agent协作及工作流编排，尝试使用主流框架搭建简单的Agent应用
- 熟悉Figma API及插件开发，了解Design Token与组件库规范，提升设计到代码的转化能力
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，从情境、任务、行动、结果四个维度清晰阐述，突出个人贡献与技术难点解决
- 结构化思维：回答技术设计问题时，按照‘需求分析-架构设计-核心实现-评测优化’的逻辑展开
- 请介绍一个你参与过的Agent开发或大模型应用项目，你是如何设计提示词和工作流的？
- 在D2C（Design to Code）过程中，如何处理设计稿中的复杂布局约束和组件复用？
- 如果Agent生成的代码或设计稿质量不稳定，你会如何设计评测机制和反馈链路来优化它？
- 你如何理解上下文工程？在长文本或多轮对话中如何保证Agent的上下文一致性？
- 复习大模型应用开发基础，了解主流Agent框架及提示词工程最佳实践
- 准备一个完整的跨领域项目案例（如结合Figma与前端代码生成），能够深入讲解技术细节与踩坑经验
职位点评
薪资福利65
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
65中等
作为实习岗位，实习津贴符合互联网行业实习生市场水准，但相比正式员工薪资仍有差距。
薪资信号市场水准 (4.35–6.53千/月)
成长发展
95较高
岗位涉及大模型、Agent开发、D2C等前沿技术，技术栈非常新，且能接触核心业务场景，对个人技术成长和能力跃迁有极大帮助。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent开发、提示词工程、上下文工程、多模态UI、D2C、Figma、TypeScript、Python、大模型应用
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与加班情况，实习生通常需要保证稳定实习时间，WLB情况无法准确判断。
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
80较高
人工智能与AI工具是当前高速增长赛道，探索新型生产方式具有较高的行业前瞻性和创新价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号探索新型生产方式
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs