AI Agent开发实习生

优缺点分析

角色解读

• 从实习工程师成长为AI Agent开发工程师，深入技术细节
• 可向AI应用架构师方向发展，掌握大模型应用的完整链路
• 积累传媒行业经验，未来可转向产品、技术管理或创业
• 参与Agent应用工程的开发与迭代，负责核心功能实现与性能优化
• 快速构建Agent原型，验证技术可行性，推动创新想法落地
• 与团队协作，探索AI Agent在传媒场景中的应用
• 熟练掌握Java/Python/Go至少一种编程语言，具备扎实的编码能力
• 了解主流Agent范式（如ReAct、Multi-Agent），有实际项目经验者优先
• 熟悉LangGraph、LangChain等框架，并能运用AI Coding工具提升效率
• 具备较强的学习能力和问题解决能力，对AI新技术保持热情

申请策略

• 投递时附上个人GitHub或项目链接，展示实际能力
• 关注网易传媒事业群的技术方向，在面试中体现对业务的思考
• 突出自己的编程能力和项目经验，尤其是涉及AI或Agent的项目
• 展示对LangChain/LangGraph等框架的实际使用案例
• 强调使用AI Coding工具的经验，体现效率意识
• 如有相关竞赛、论文或开源贡献，务必列出
• 提前学习LangChain或LangGraph，并尝试构建简单Agent
• 熟悉ReAct等范式，了解上下文工程和模型调优的基本方法

面试指南

• 对于项目类问题，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来回答，突出技术和成果
• 对于概念类问题，先定义概念，再说明应用场景，最后结合实例
• 对于设计类问题，从目标、架构、关键模块、权衡点等方面展开
• 请简单介绍一下你使用LangChain或LangGraph实现过的Agent项目
• 什么是ReAct范式？它有哪些优点和局限？
• 如何设计一个多Agent协作系统？
• 你如何评估Agent的效果？有哪些评测指标？
• 使用AI Coding工具时，你遇到过哪些挑战？如何解决？