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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "Agent工程日常实习生",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "千问事业部",
"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": "阿里巴巴集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "计算机相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、参与优化多模态对话框架，构建支持超长上下文的对话系统。利用长短期记忆机制（Long/Short-term Memory）实现用户画像与历史意图的精准召回，结合物理环境感知（如位置、设备状态）增强智能体的情境理解能力，打造具备“类人”记忆与情感交互能力的行业领先助手；\n2、参与AI穿戴设备（如智能手表、眼镜）的云端网关建设。通过端云协同（Edge-Cloud Synergy）策略，优化弱网、断网场景下的服务可用性，保障高并发下的低延迟与高稳定性；\n3、追踪多模态大模型及Agent技术的最新进展，探索RAG、MCP在业务中的落地，探索Agentic技术在业务中的落地。结合硬件形态创新，推动从“指令执行”到“主动智能”的技术产品化转型。",
"requirements_text": "1、计算机相关专业本科及以上学历，熟练掌握 Java/Python，掌握计算机网络、操作系统基本知识，具备良好的数据结构与算法基础；\n2、熟悉 LangChain/LangGragh 等主流框架，理解 ReAct、CoT 等提示工程范式；\n3、深入理解 Function Calling / Tool Use 机制，有实际的 Prompt/Contex/Harness Engineering 经验及大模型应用开发项目。\n加分项：\n1、理解多模态交互系统相关技术，熟悉语音识别、语音合成、视觉理解的实现方案，有建设相关算法服务的实际经验；\n2、在 GitHub 上有高质量的 AI Agent 开源项目/个人 Demo。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"React",
"数据结构",
"大语言模型",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199905260003?deptCodes="
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"fulltext": "Agent工程日常实习生\nAgent工程日常实习生\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2029-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴日常实习生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1、参与优化多模态对话框架，构建支持超长上下文的对话系统。利用长短期记忆机制（Long/Short-term Memory）实现用户画像与历史意图的精准召回，结合物理环境感知（如位置、设备状态）增强智能体的情境理解能力，打造具备“类人”记忆与情感交互能力的行业领先助手；\n2、参与AI穿戴设备（如智能手表、眼镜）的云端网关建设。通过端云协同（Edge-Cloud Synergy）策略，优化弱网、断网场景下的服务可用性，保障高并发下的低延迟与高稳定性；\n3、追踪多模态大模型及Agent技术的最新进展，探索RAG、MCP在业务中的落地，探索Agentic技术在业务中的落地。结合硬件形态创新，推动从“指令执行”到“主动智能”的技术产品化转型。\n\n职位要求\n1、计算机相关专业本科及以上学历，熟练掌握 Java/Python，掌握计算机网络、操作系统基本知识，具备良好的数据结构与算法基础；\n2、熟悉 LangChain/LangGragh 等主流框架，理解 ReAct、CoT 等提示工程范式；\n3、深入理解 Function Calling / Tool Use 机制，有实际的 Prompt/Contex/Harness Engineering 经验及大模型应用开发项目。\n加分项：\n1、理解多模态交互系统相关技术，熟悉语音识别、语音合成、视觉理解的实现方案，有建设相关算法服务的实际经验；\n2、在 GitHub 上有高质量的 AI Agent 开源项目/个人 Demo。\n\n在招业务\n千问事业部\n1、参与优化多模态对话框架，构建支持超长上下文的对话系统。利用长短期记忆机制（Long/Short-term Memory）实现用户画像与历史意图的精准召回，结合物理环境感知（如位置、设备状态）增强智能体的情境理解能力，打造具备“类人”记忆与情感交互能力的行业领先助手；\n2、参与AI穿戴设备（如智能手表、眼镜）的云端网关建设。通过端云协同（Edge-Cloud Synergy）策略，优化弱网、断网场景下的服务可用性，保障高并发下的低延迟与高稳定性；\n3、追踪多模态大模型及Agent技术的最新进展，探索RAG、MCP在业务中的落地，探索Agentic技术在业务中的落地。结合硬件形态创新，推动从“指令执行”到“主动智能”的技术产品化转型。\n1、计算机相关专业本科及以上学历，熟练掌握 Java/Python，掌握计算机网络、操作系统基本知识，具备良好的数据结构与算法基础；\n2、熟悉 LangChain/LangGragh 等主流框架，理解 ReAct、CoT 等提示工程范式；\n3、深入理解 Function Calling / Tool Use 机制，有实际的 Prompt/Contex/Harness Engineering 经验及大模型应用开发项目。\n加分项：\n1、理解多模态交互系统相关技术，熟悉语音识别、语音合成、视觉理解的实现方案，有建设相关算法服务的实际经验；\n2、在 GitHub 上有高质量的 AI Agent 开源项目/个人 Demo。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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