主分类：Agent系统开发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "研究型实习生 - 基于智能体的数据库交互技术研究",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "阿里云",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里云",
"company_industry": "云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业在读硕士",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "职位描述：\n1、参与Agent系统的原型构建与落地，探索提升Agent自主理解、规划与执行任务能力的新思路与方法；\n2、优化Agent的对话交互机制，尝试新颖的交互方式，以提升用户体验和任务完成的流畅性与智能性；\n3、研究并实验Agent的知识整合与上下文记忆管理方案，探索更高效、智能的信息组织与检索技术，支持Agent进行更深层次的思考；\n4、探索Agent与系统工具、API的智能协同策略，参与设计和验证更鲁棒、灵活的工具调用与任务规划流程，鼓励提出创新交互方案；\n5、针对特定复杂场景，调研并实践Agent解决用户实际问题的创新路径，挑战并拓展Agent的能力边界。",
"requirements_text": "1）计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业在读硕士，博士；\n2）有相关领域顶会论文（ICML,ICLR,AAAI,NeuralPS,VLDB，SIGMOD等）发表经验；\n3）扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉Python/JAVA/C++等主流编程语言和常用设计模式，熟悉PyTorch、TensorFlow等模型训练框架；\n4）熟悉LangChain、LangGraph、LlamaIndex、RAGFlow等AI应用开发框架，深入理解强化学习、多模态大模型、Prompt优化、AIAgent等技术，了解学术界相关研究进展；\n5）优良的沟通表达能力、团队合作意识和经验；具备快速学习的能力，以及深入钻研技术问题的耐心。\n加分项：\n1）有突出的学术背景和创新研究能力，在ICLR/NIPS/ICML/SIGMOD/VLDB等顶会发表过论文；\n2）在开源社区（如Dify、OpenManus、AutoGPT、LangChain等开源项目）有代码贡献；\n3）有基于Dify、Coze、百炼等平台，开发真实场景AIAgent应用的经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"强化学习",
"模型训练",
"团队协作",
"沟通表达",
"大语言模型"
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"job_highlights": "未披露"
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
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"fulltext": "研究型实习生 - 基于智能体的数据库交互技术研究\n研究型实习生 - 基于智能体的数据库交互技术研究\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-11-01 - 2030-01-01\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴研究型实习生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n职位描述：\n1、参与Agent系统的原型构建与落地，探索提升Agent自主理解、规划与执行任务能力的新思路与方法；\n2、优化Agent的对话交互机制，尝试新颖的交互方式，以提升用户体验和任务完成的流畅性与智能性；\n3、研究并实验Agent的知识整合与上下文记忆管理方案，探索更高效、智能的信息组织与检索技术，支持Agent进行更深层次的思考；\n4、探索Agent与系统工具、API的智能协同策略，参与设计和验证更鲁棒、灵活的工具调用与任务规划流程，鼓励提出创新交互方案；\n5、针对特定复杂场景，调研并实践Agent解决用户实际问题的创新路径，挑战并拓展Agent的能力边界。\n\n职位要求\n1）计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业在读硕士，博士；\n2）有相关领域顶会论文（ICML,ICLR,AAAI,NeuralPS,VLDB，SIGMOD等）发表经验；\n3）扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉Python/JAVA/C++等主流编程语言和常用设计模式，熟悉PyTorch、TensorFlow等模型训练框架；\n4）熟悉LangChain、LangGraph、LlamaIndex、RAGFlow等AI应用开发框架，深入理解强化学习、多模态大模型、Prompt优化、AIAgent等技术，了解学术界相关研究进展；\n5）优良的沟通表达能力、团队合作意识和经验；具备快速学习的能力，以及深入钻研技术问题的耐心。\n加分项：\n1）有突出的学术背景和创新研究能力，在ICLR/NIPS/ICML/SIGMOD/VLDB等顶会发表过论文；\n2）在开源社区（如Dify、OpenManus、AutoGPT、LangChain等开源项目）有代码贡献；\n3）有基于Dify、Coze、百炼等平台，开发真实场景AIAgent应用的经验。\n\n在招业务\n阿里云\n职位描述：\n1、参与Agent系统的原型构建与落地，探索提升Agent自主理解、规划与执行任务能力的新思路与方法；\n2、优化Agent的对话交互机制，尝试新颖的交互方式，以提升用户体验和任务完成的流畅性与智能性；\n3、研究并实验Agent的知识整合与上下文记忆管理方案，探索更高效、智能的信息组织与检索技术，支持Agent进行更深层次的思考；\n4、探索Agent与系统工具、API的智能协同策略，参与设计和验证更鲁棒、灵活的工具调用与任务规划流程，鼓励提出创新交互方案；\n5、针对特定复杂场景，调研并实践Agent解决用户实际问题的创新路径，挑战并拓展Agent的能力边界。\n1）计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业在读硕士，博士；\n2）有相关领域顶会论文（ICML,ICLR,AAAI,NeuralPS,VLDB，SIGMOD等）发表经验；\n3）扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉Python/JAVA/C++等主流编程语言和常用设计模式，熟悉PyTorch、TensorFlow等模型训练框架；\n4）熟悉LangChain、LangGraph、LlamaIndex、RAGFlow等AI应用开发框架，深入理解强化学习、多模态大模型、Prompt优化、AIAgent等技术，了解学术界相关研究进展；\n5）优良的沟通表达能力、团队合作意识和经验；具备快速学习的能力，以及深入钻研技术问题的耐心。\n加分项：\n1）有突出的学术背景和创新研究能力，在ICLR/NIPS/ICML/SIGMOD/VLDB等顶会发表过论文；\n2）在开源社区（如Dify、OpenManus、AutoGPT、LangChain等开源项目）有代码贡献；\n3）有基于Dify、Coze、百炼等平台，开发真实场景AIAgent应用的经验。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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