LLM Agent 算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 从实习生转正为正式算法工程师，深入参与核心AI项目
• 积累大模型和Agent实战经验，未来可转向AI研究员或高级算法岗
• 在游戏AI领域深耕，成为技术专家或带领团队
• 负责智能NPC的Agent设计和开发，涉及对话、决策、文案生成等AI功能
• 进行AI Agent的前沿技术调研与落地，持续优化模型效果
• 参与大模型在游戏场景中的应用，编写Prompt并调优
• 扎实的Python编程能力，熟悉Prompt Engineering
• 了解大模型（如GPT、LLaMA）和Agent框架（如LangChain）
• 具备NLP基础，能独立分析和解决问题

申请策略

• 投递时附上相关项目代码或作品链接，展示技术热情
• 关注网易游戏AI方向，了解其产品（如逆水寒）中的AI应用
• 突出Python、Prompt工程和NLP相关的项目或课程作业
• 如果有大模型或Agent开发经历（如使用LangChain、HuggingFace），务必详细描述
• 强调问题解决能力和自我驱动，例如GitHub个人项目或竞赛经历
• 提前学习LangChain、AutoGPT等Agent框架，并有动手实践
• 了解游戏AI场景，如NPC对话系统设计

面试指南

• 结合具体项目：用STAR法则描述经历，突出技术选型和优化过程
• 对比多种方案：在回答设计问题时，先分析不同方案的优缺点再给出选择
• 请解释什么是Agent，它和大模型的关系是什么？
• 设计一个NPC对话系统，你会如何选择模型和Prompt？
• 你用过哪些Agent框架？请描述一个你用Agent完成的项目
• 如何评估生成的文案质量？有哪些评估指标？
• 你的代码如何保证可维护性和可扩展性？
• 复习大模型基础（Transformer、RLHF等）和Agent概念