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Agent应用开发实习（J105397）
Agent应用开发实习（J105397）
发布于 1 天前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Ai知识库
大模型
工作流搭建
数据库
数据清洗
评估体系
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
百度AI Agent开发实习，技术前沿、成长性强，是进入大模型领域的优质跳板，但WLB与薪资信息需进一步确认。
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
6K
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1100 个在招 · 其中人工智能 11 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 260 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个在百度参与Agent应用开发的实习岗位
你将深度参与提效Agent、领域Agent的开发全流程，并从AI知识库建设、效果评估体系搭建到自动化工作流的设计与优化，获得从需求到落地的完整项目经验
这是深入探索大模型应用与智能体开发的绝佳机会
最低要求
计算机基础扎实
熟悉计算机基础知识，了解数据结构、操作系统、网络、数据库等基本概念
了解常用的大模型相关技术
熟悉langchain，大模型原理，agent实践开发
工作职责
工作内容：
参与各类提效Agent开发
需求、研发、测试各类领域agent开发
AI知识库建设
AI知识库前后端开发，设计数据存储模式等
对接业务参与数据清洗、治理、策略编写，收集用户问题等
参与效果评估体系搭建
协助设计和实现自动化评估能力，包括工作流执行结果评估、节点质量评估、模型输出质量评估、人工反馈采集等
支持构建评估样本、Golden Sample、评分规则和评估报告，提升框架可量化分析能力
参与工作流搭建与优化
协助设计、配置和调试自动化工作流，包括质量扫描、自动评估、问题归因、报告生成、回归验证等流程
支持工作流节点编排、上下文传递、异常处理、状态追踪和执行结果归档
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 实习内容覆盖面广，从知识库、开发到评估、工作流，能获得AI应用全链路的实践经验
- 在顶级AI公司的实习经历将为简历增添显著亮点，对未来求职有很大帮助
- 作为实习岗位，可能需要快速学习新技术栈（如LangChain），对自驱力和学习能力要求高
- 工作涉及多个模块（开发、评估、工作流），需要快速理解业务和技术逻辑并投入产出
- 适合计算机相关专业、对人工智能和大模型应用开发有浓厚兴趣、具备扎实编程基础并渴望获得一线大厂技术实践的在校生或应届生
缺点 / 挑战
- 能够接触到百度在AI和Agent领域的前沿实践与技术积累，项目具有挑战性
角色解读
- 短期可通过本实习深入掌握大模型应用开发、Agent框架（如LangChain）及AI系统工程化实践
- 长期可向AI算法工程师、AI应用架构师或全栈AI工程师方向发展，专注于构建更复杂的智能系统
- 参与设计和开发提升业务效率的智能体（Agent）应用，解决实际工作场景中的问题
- 负责AI知识库的构建，包括前后端开发与数据存储设计，为智能体提供知识支撑
- 设计与实现自动化评估体系与工作流，通过技术手段量化AI模型及工作流的效果，并进行优化
- 扎实的计算机科学基础，对数据结构、操作系统、网络、数据库有清晰的理解
- 了解并实践过大模型相关技术，熟悉LangChain框架，理解Agent的核心概念与开发流程
- 具备一定的前后端开发能力，能够参与数据处理、清洗以及系统设计工作
申请策略
- 仔细研读JD，确保你的简历和项目经历与“Agent开发”、“知识库建设”、“效果评估”等关键词高度相关
- 了解百度在AI领域的产品（如文心一言）和开源项目，展现你对公司的兴趣和了解
- 重点突出与AI、大模型、智能体相关的课程项目或个人项目，特别是使用LangChain或类似框架的经历
- 清晰展示在数据结构、数据库、网络编程等方面的课程成绩或项目应用
- 如有参与过软件开发、系统设计或数据分析相关实践，可详细描述具体工作和成果
- 深入学习LangChain框架的官方文档和示例，理解其核心概念如Chain、Agent、Tool等
- 实践搭建一个简单的知识库问答系统或基于LLM的自动化工作流，将理论转化为动手能力
- 复习操作系统、计算机网络和数据库（如SQL）的基础知识，以备技术笔试或面试
面试指南
- 对于概念题（如Agent理解），采用“定义+特点+与传统对比”的结构回答，体现你的思考深度
- 对于实践题（如LangChain），遵循“项目背景→技术选型→具体实现→效果/反思”的STAR法则进行描述
- 对于设计题（如知识库设计），从需求分析、技术选型（向量数据库？图数据库？）、系统架构、可扩展性等多个角度进行阐述
- 请介绍一下你对智能体（Agent）的理解，以及它与传统软件程序有什么区别？
- 你有使用过LangChain吗？请描述一个你用它构建的简单应用或你对它核心组件的理解
- 如何设计一个AI知识库？需要考虑哪些关键技术点（如数据存储、检索、更新）？
- 如果要评估一个工作流或Agent的效果，你会设计哪些评估维度和指标？
- 请分享一个你解决过的复杂技术问题或项目经历，你是如何分析和解决的？
职位点评
薪资福利65
成长发展95
工作生活55
使命价值80
薪资福利
65中等
实习薪资处于市场中等水平，作为顶级科技公司的实习机会，能提供不错的简历背书，但实习属性意味着在薪资和稳定性上不如正式岗位。
薪资信号市场水准 (4K-7K/月)
成长发展
95较高
该职位是绝佳的技术发展机会，能深入接触大模型、Agent、AI系统工程化等前沿技术，并参与从开发到评估的全流程，技能成长路径清晰且高价值。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、LangChain、AI知识库、工作流
成长机会参与各类提效Agent开发、参与效果评估体系搭建、参与工作流搭建与优化
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD未明确提及工作模式和时间，作为现场办公的实习岗位，通勤和在岗时间是需要考虑的因素，工作灵活性信息不足。
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
参与人工智能与智能体这一高速增长领域的技术实践，能为提升企业效率创造直接价值，具有明确的技术使命感和发展前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号参与各类提效Agent开发、提升框架可量化分析能力
创新程度积极采用新技术
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