地平线
AI Agent 开发实习生
AI Agent 开发实习生
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
Ai Agent
Debugging
Llm
Observability
System Design
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
一线大厂前沿AI技术实习，高强度实战成长，侧重工程落地与Agent开发。
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
1.0千
与AI算法中位数基本持平
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 380 个在招
市场机会
选择不多
北京 · AI算法 · 10 个在招
职位详情
关于这个职位
地平线应用研发部招聘AI Agent开发实习生，负责维护生产环境的Agent系统（如Agent Loop、Multi-Agent编排）
你将参与工具接入、上下文工程、沙箱执行及可观测性建设，在导师指导下完成从方案设计、代码实现到线上问题修复的全流程
最低要求
计算机、人工智能、软件工程或相关专业在读，本科、硕士均可
至少掌握一门语言（Node.js / TypeScript、Golang、Python），能独立写出可运行、可调试的代码，理解异步、并发与基本数据结构
真正动手用过 LLM 或 Agent 工具（Claude Code、Cursor、LangChain、Dify 或自建 Agent 均可），能说清楚它们在哪些任务上会失败、能力边界在哪里，而不只是“用过”
有基本工程习惯：会用 Git 管理分支和提交，能在命令行里工作，会写测试
遇到报错先复现、看日志、定位，再下结论
能读英文技术文档和源码，能把问题写成别人可复现的 issue：现象、复现步骤、定位过程、结论
工作职责
我们维护的是已经在生产环境运行的 Agent 系统：Agent Loop、Multi-Agent 编排、上下文工程、工具接入、沙箱执行、可观测与评测闭环，技术栈以 Node.js / TypeScript、Golang、Python 为主
这里有真实的会话、真实的工具调用和真实的线上故障
实习期间，你会在 mentor 的设计讨论和代码评审下认领一个有明确边界的子模块，从读代码、写方案、实现、跑评测到修线上问题完整走一遍
代码经评审合入主干并随版本发布，而不是只写演示 demo
核心职责
负责 Agent Loop 中的一个子模块，例如工具调用与错误恢复、会话上下文压缩与恢复、任务规划与执行状态机
独立完成方案、实现与单元测试，并能基于真实任务 trace 说明它在哪些步骤失效、改动后好在哪里
按工具接入规范实现新的 Tool / MCP 适配器：补齐 schema、参数校验、权限边界、超时、幂等与错误返回
交付适配器代码和接入文档，保证 Agent 在异常输入下也能正确调用并恢复
参与评测建设：基于真实业务场景构造评测集与断言，编写打分与回归脚本，跑评测、读 trace，判断问题出在提示词、上下文管理、检索还是工具实现，把结论整理成可复现的用例与评测报告
参与 Multi-Agent 编排或沙箱执行中的一项：定义子 Agent 的任务拆分、调度与结果汇总，明确超时和失败重试语义
或在隔离沙箱中复现线上问题，提交最小复现脚本与修复
参与可观测与线上问题排查：读日志与链路追踪，定位会话中断、工具调用失败、上下文超限等问题
补充 trace、指标与埋点，提交修复并通过代码评审与自动化测试合入主干
优先资格
课程项目、实验室项目、开源贡献、竞赛或个人 side project 中有可演示的完整作品，能讲清自己负责的部分、做过的取舍和踩过的坑，附仓库链接更好
自己搭过 Agent、RAG 或工作流应用，处理过上下文管理、工具调用、评测中的至少一个具体问题
读过 Agent 框架源码（LangGraph、AutoGen、OpenAI Agents SDK、Claude Code 等任一），或从零写过 Agent Loop、工具调用与上下文管理
熟悉 Go 或 TypeScript 的工程化实践（构建、测试、 CI、依赖管理），或了解容器与隔离技术（Docker、bwrap、namespace）、可观测性（日志、指标、链路追踪）
在真实项目中深度使用过 AI 编程工具，能判断生成代码的正确性，说清它在哪里节省了时间、在哪里给出了看似正确实则错误的答案
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触真实的生产环境数据与线上故障，而非仅做Demo
- 拥有资深导师（Mentor）指导，代码直接合入主干，成长速度快
- 地平线行业地位高，简历含金量高
- 技术栈较新（Agent生态），需快速学习适应
- 对AI Agent方向有浓厚兴趣，具备较强动手能力、工程素养和自主解决问题能力的计算机相关专业在校生
缺点 / 挑战
- 需要处理复杂的线上问题和边缘情况（Edge Cases），对工程能力和排查问题的耐心要求较高
角色解读
- 从实习生成长为独立的AI应用工程师，未来可向AI架构师、高级算法工程师或技术专家方向发展，深耕大模型应用层与系统工程
- 负责维护和优化生产环境中的AI Agent系统，包括Agent Loop逻辑、多智能体编排及工具接入
- 熟练掌握Python、TypeScript或Go中的一种
- 深入理解LLM应用开发（如LangChain、Dify）
- 具备扎实的软件工程基础（Git、测试、调试）
申请策略
- 准备一个详细的项目案例，能够清晰阐述技术选型理由、遇到的坑及解决方案
- 展现良好的英文阅读能力，因为需阅读大量英文文档和源码
- 突出展示完整的个人项目（特别是Agent/RAG相关），强调你在项目中解决的具体技术问题、使用的技术栈及最终成果
- 复习异步编程、并发控制及常见数据结构
- 熟悉主流Agent框架（LangChain/LangGraph）的源码结构
- 练习Linux命令行操作和Git工作流
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经历
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合具体代码或场景说明，最后总结最佳实践
- 请介绍一个你搭建过的Agent或RAG应用，其中最大的挑战是什么？你是如何解决的？
- 在使用LLM工具时，你遇到过哪些典型的失败场景？如何判断生成的代码是否正确？
- 请描述一下你调试线上问题的思路，当遇到一个未知的Bug时，你会如何定位？
- 你对Agent Loop的理解是什么？如何实现工具的幂等性和错误恢复？
- 重温操作系统和网络基础知识
- 熟悉Docker等容器化技术
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
70中等
地平线作为上市大厂，实习薪资通常高于市场平均水平，但实习岗位本身不以高薪为核心吸引力，更多是积累经验和转正机会。
薪资信号未披露（AI估算：0.2–0.4千/月）
成长发展
90较高
极高的发展性动机满足度。提供Mentor指导、真实生产环境实战、完整的项目生命周期体验，技术栈前沿（Agent/LLM），非常适合学生提升工程能力和技术视野。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、LangChain、Dify、LangGraph、MCP、RAG
成长机会mentor 的设计讨论、代码评审、完整走一遍、代码经评审合入主干
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点在北京/南京，通勤可能有一定压力。虽然未明确提及加班，但涉及线上故障排查和生产环境维护，可能需要应对突发状况，WLB中等。
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
80较高
地平线致力于推动自动驾驶和边缘计算的发展，具有显著的社会价值和技术使命感。AI Agent方向也是当前科技前沿，能带来强烈的成就感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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