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-Agent Harness-Accio Work",
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"department": "阿里国际数字商业集团",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_description": "阿里国际数字商业业务涉及国际电商平台及跨境商品交易。"
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"requirements": {
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"degree": "深厚的技术背景：计算机、信息科学、数学或相关专业硕士/博士学位",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "团队介绍：\n团队整体负责Accio Agent构建，核心关注Agent自进化能力和长程任务执行能力，现有团队成员来自Top Tier大厂，大多毕业于清华/上交等知名院校，团队支持项目开源和顶会论文发表。\n职责描述：\n1. 研发并优化 Agent 的核心能力模块，包括但不限于自主规划（Planning）、多步推理（Reasoning）、工具/skill调用（Tool Use）、长短期记忆（Memory）及 RAG 增强；\n2. 复杂任务动态编排：设计并实现高扩展性的Multi-Agent协作框架（如Agent Swarm/Agent Team），支持将模糊的宏观目标递归拆解为原子任务；\n3. Long-horizon运行设计：构建结合\"\"工作记忆+全局知识库\"\"的多级存储系统，解决Agent长期运行中的信息遗忘问题，建立跨Agent的共享上下文能力，设计Agent持续进化框架；\n4. 构建端到端的Agent评测体系，构建生产力场景benchmark，推动Agent在business场景落地。",
"requirements_text": "1. 深厚的技术背景：计算机、信息科学、数学或相关专业硕士/博士学位，业界AI/Agent团队的相关实习和工作经验；\n2. 有较好工程能力，有Coding/Search Agent构建、Agent记忆系统构建、Multi-agent协作设计者优先；\n3. 有较强的自驱力、学习力、创新力和抗压能力，能够跟上正在快速变化的AI时代；\n4. 加分项：在ICLR、CVPR、ICCV、ACL、NeurIPS等顶会上发表过高质量论文，有高质量github开源项目者优先。",
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"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "2. 有较好工程能力，有Coding/Search Agent构建、Agent记忆系统构建、Multi-agent协作设计者优先；4. 加分项：在ICLR、CVPR、ICCV、ACL、NeurIPS等顶会上发表过高质量论文，有高质量github开源项目者优先",
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"fulltext": "研究型实习生-Agent Harness-Accio Work\n研究型实习生-Agent Harness-Accio Work\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-11-01 - 2030-12-31\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：北京 / 杭州\n\n职位描述\n团队介绍：\n团队整体负责Accio Agent构建，核心关注Agent自进化能力和长程任务执行能力，现有团队成员来自Top Tier大厂，大多毕业于清华/上交等知名院校，团队支持项目开源和顶会论文发表。\n职责描述：\n1. 研发并优化 Agent 的核心能力模块，包括但不限于自主规划（Planning）、多步推理（Reasoning）、工具/skill调用（Tool Use）、长短期记忆（Memory）及 RAG 增强；\n2. 复杂任务动态编排：设计并实现高扩展性的Multi-Agent协作框架（如Agent Swarm/Agent Team），支持将模糊的宏观目标递归拆解为原子任务；\n3. Long-horizon运行设计：构建结合\"\"工作记忆+全局知识库\"\"的多级存储系统，解决Agent长期运行中的信息遗忘问题，建立跨Agent的共享上下文能力，设计Agent持续进化框架；\n4. 构建端到端的Agent评测体系，构建生产力场景benchmark，推动Agent在business场景落地。\n\n职位要求\n1. 深厚的技术背景：计算机、信息科学、数学或相关专业硕士/博士学位，业界AI/Agent团队的相关实习和工作经验；\n2. 有较好工程能力，有Coding/Search Agent构建、Agent记忆系统构建、Multi-agent协作设计者优先；\n3. 有较强的自驱力、学习力、创新力和抗压能力，能够跟上正在快速变化的AI时代；\n4. 加分项：在ICLR、CVPR、ICCV、ACL、NeurIPS等顶会上发表过高质量论文，有高质量github开源项目者优先。\n\n在招业务\n阿里国际数字商业集团\n团队介绍：\n团队整体负责Accio Agent构建，核心关注Agent自进化能力和长程任务执行能力，现有团队成员来自Top Tier大厂，大多毕业于清华/上交等知名院校，团队支持项目开源和顶会论文发表。\n职责描述：\n1. 研发并优化 Agent 的核心能力模块，包括但不限于自主规划（Planning）、多步推理（Reasoning）、工具/skill调用（Tool Use）、长短期记忆（Memory）及 RAG 增强；\n2. 复杂任务动态编排：设计并实现高扩展性的Multi-Agent协作框架（如Agent Swarm/Agent Team），支持将模糊的宏观目标递归拆解为原子任务；\n3. Long-horizon运行设计：构建结合\"\"工作记忆+全局知识库\"\"的多级存储系统，解决Agent长期运行中的信息遗忘问题，建立跨Agent的共享上下文能力，设计Agent持续进化框架；\n4. 构建端到端的Agent评测体系，构建生产力场景benchmark，推动Agent在business场景落地。\n1. 深厚的技术背景：计算机、信息科学、数学或相关专业硕士/博士学位，业界AI/Agent团队的相关实习和工作经验；\n2. 有较好工程能力，有Coding/Search Agent构建、Agent记忆系统构建、Multi-agent协作设计者优先；\n3. 有较强的自驱力、学习力、创新力和抗压能力，能够跟上正在快速变化的AI时代；\n4. 加分项：在ICLR、CVPR、ICCV、ACL、NeurIPS等顶会上发表过高质量论文，有高质量github开源项目者优先。",
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