智元机器人
Agent算法实习生-灵犀
Agent算法实习生-灵犀
发布于 1 天前实习/见习
深圳市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Langgraph
Llm-Agent
Rag
多模态
强化学习
机器人
AI 估算 · 4k–8k
深圳算法实习薪资中等偏上，结合公司B轮融资和前沿技术方向，月薪约4-8K。
职位详情
关于这个职位
作为Agent算法实习生，你将参与构建机器人自主Agent系统，包括记忆管理、任务分解、多Agent协作等核心模块
你将应用LLM-Agent框架和RAG技术，实现机器人从感知到决策的闭环
这是一个深度接触前沿AI与机器人技术、积累实战经验的绝佳机会
最低要求
计算机/人工智能/机器人相关专业
熟悉 LLM-Agent 框架与模式：ReAct/CoT/ToT/AutoGPT/Voyager/OpenDevin 等，能独立设计多步推理链
熟悉 LangGraph / LangChain / LlamaIndex / AutoGen / Dify / Coze 等其中至少两项，并有实际落地经验
至少精通一门语言：Python / C++ ，其余语言熟悉者加分
具备 RAG 实战经验：Embedding 选择、检索策略、Reranking、知识库构建与长上下文处理
工作职责
负责构建机器人的自主Agent的架构并实现，使得机器人具备记忆管理（短期/长期）与上下文理解的任务分解、工具调用的能力
负责构建机器人端的数据-认知-决策闭环的任务分解能力：
融合视觉/语音/传感器信号，完成感知-理解-规划-执行的闭环
引入RAG与知识库，提供领域知识检索与记忆召回
设计并实现多 Agent 协作协议的设计开发（可参考 MCP/A2A），支持异构模型协同、对抗与自检/反思机制
负责自主智能体的部署与工程化，以及评估体系的建立与持续调优
优先资格
加分项：具备多模态经验（视觉/语音/传感器之一）/ 强化学习 / 感知导航 等相关经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的LLM-Agent和机器人技术，学习机会丰富
- 公司处于高速发展阶段，技术氛围浓厚
- 项目实战性强，能积累完整的工程落地经验
- 技术栈复杂且更新快，需要持续学习
- 对综合能力要求高，需同时掌握多项技能
缺点 / 挑战
- 实习期可能面临较高的任务要求和快速迭代压力
- 适合对AI和机器人方向有浓厚兴趣、具备较强编程和框架基础、乐于挑战前沿技术的在校学生
角色解读
- 实习后有机会转正，成为正式算法工程师
- 向高级AI Agent专家或机器人AI架构师发展
- 可深入多模态或强化学习等子领域，拓宽技术栈
- 负责机器人自主Agent的系统架构设计，实现记忆管理和任务分解功能
- 融合视觉、语音等多模态信号，构建感知-理解-规划-执行的闭环决策系统
- 设计多Agent协作协议，支持模型间的协同与自检机制
- 部署并持续优化智能体，建立评估体系
- 熟悉LLM-Agent框架如ReAct、CoT，能独立设计推理链
- 熟练使用LangChain、LangGraph等至少两种Agent开发工具
- 精通Python或C++，具备良好的编程能力
- 具备RAG实战经验，熟悉Embedding、检索和知识库构建
申请策略
- 准备一个Agent相关的个人项目展示，体现独立思考和工程能力
- 了解公司机器人产品方向，结合岗位要求针对性准备
- 突出LLM-Agent项目经验，如使用LangChain搭建的推理系统
- 展示RAG相关实践，包括知识库构建和检索优化
- 强调Python/C++编程能力，以及相关的开源贡献或竞赛经历
- 提前学习LangChain等主流Agent框架，并动手实践小型Demo
- 复习RAG技术细节，包括Embedding模型和检索策略
面试指南
- 采用STAR法则：先讲背景，再讲任务、行动和结果
- 从问题本质出发，分析需求，提出架构方案，对比不同方法优劣
- 结合实际案例，强调遇到的问题和解决方案，展现思考深度
- 请解释ReAct模式的工作原理，并举例说明
- 如何设计一个支持多Agent协作的系统？请阐述关键考虑因素
- 你在RAG项目中是如何选择Embedding模型和检索策略的？
- 介绍一个你使用LangChain或类似框架完成的项目
- 如果机器人感知到冲突信息，Agent应如何处理？
职位点评
69
综合评分
前沿AI机器人实习，技术成长空间极大，但实习薪资一般，工作模式传统。
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。
更适合这类人
该职位最适合重视技术成长和前沿探索、愿意投入时间学习、对薪酬要求不高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利45
成长发展92
工作生活50
使命价值70
薪资福利
45较低
该岗位为实习，薪资未明确披露，通常处于中等偏低水平，福利项目未提及，对补偿性动机满足有限。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
92较高
岗位聚焦LLM-Agent、RAG等前沿技术，能快速提升AI工程化能力，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM-Agent、RAG、LangChain、Python、C++、多模态
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
要求现场办公，地点为深圳，未提及弹性工时或WLB信息，实习强度可能较大。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
机器人+AI行业属于高速增长赛道，技术创新性强，但社会意义偏中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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