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": "【基座大模型北斗实习】下一代Agent前沿技术研究",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"responsibilities": "简介：参与下一代 Agent 方向的前沿研究，可根据个人背景和研究兴趣选择以下方向之一深入推进：\n1、更聪明：模型训练与推理，通过 Agentic RL、自适应推理等技术，让 Agent 真正具备复杂任务的长程规划、动态工具调用与自我纠错能力——不只是执行，而是思考。\n2、好复用：Skill 体系建设，探索 Skill 的表示、组织与调度机制，让能力像积木一样可组合、可进化，面对新任务不从零开始。\n3、低成本：Agent 框架优化，攻克推理成本控制、上下文治理与长期记忆等核心难题，让Agent 也能低成本规模化落地。\n4、能应用：C 端 Agent 产品，用 Agent 重新定义人与信息的连接方式，从 0 到 1 探索 C 端 Agent 社区等产品。",
"requirements_text": "1、有好奇心，敢想敢做，学习能力强，能在复杂问题的深度思考与拆解能力；\n2、顶会论文（ACL/EMNLP/NeurIPS/ICLR/KDD 等）、开源贡献或算法竞赛成果突出者优先；\n3、有OpenClaw、Claude Code深度使用经验与产出优先；\n4、熟悉Agentic RL者优先。\n（base北京或上海）",
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"学习能力"
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"preferred_qualifications": "2、顶会论文（ACL/EMNLP/NeurIPS/ICLR/KDD 等）、开源贡献或算法竞赛成果突出者优先；3、有OpenClaw、Claude Code深度使用经验与产出优先；4、熟悉Agentic RL者优先",
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"fulltext": "【基座大模型北斗实习】下一代Agent前沿技术研究\n【基座大模型北斗实习】下一代Agent前沿技术研究\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-04-03\n\n岗位职责\n简介：参与下一代 Agent 方向的前沿研究，可根据个人背景和研究兴趣选择以下方向之一深入推进：\n1、更聪明：模型训练与推理，通过 Agentic RL、自适应推理等技术，让 Agent 真正具备复杂任务的长程规划、动态工具调用与自我纠错能力——不只是执行，而是思考。\n2、好复用：Skill 体系建设，探索 Skill 的表示、组织与调度机制，让能力像积木一样可组合、可进化，面对新任务不从零开始。\n3、低成本：Agent 框架优化，攻克推理成本控制、上下文治理与长期记忆等核心难题，让Agent 也能低成本规模化落地。\n4、能应用：C 端 Agent 产品，用 Agent 重新定义人与信息的连接方式，从 0 到 1 探索 C 端 Agent 社区等产品。\n\n岗位基本要求\n1、有好奇心，敢想敢做，学习能力强，能在复杂问题的深度思考与拆解能力；\n2、顶会论文（ACL/EMNLP/NeurIPS/ICLR/KDD 等）、开源贡献或算法竞赛成果突出者优先；\n3、有OpenClaw、Claude Code深度使用经验与产出优先；\n4、熟悉Agentic RL者优先。\n（base北京或上海）\n简介：参与下一代 Agent 方向的前沿研究，可根据个人背景和研究兴趣选择以下方向之一深入推进：\n1、更聪明：模型训练与推理，通过 Agentic RL、自适应推理等技术，让 Agent 真正具备复杂任务的长程规划、动态工具调用与自我纠错能力——不只是执行，而是思考。\n2、好复用：Skill 体系建设，探索 Skill 的表示、组织与调度机制，让能力像积木一样可组合、可进化，面对新任务不从零开始。\n3、低成本：Agent 框架优化，攻克推理成本控制、上下文治理与长期记忆等核心难题，让Agent 也能低成本规模化落地。\n4、能应用：C 端 Agent 产品，用 Agent 重新定义人与信息的连接方式，从 0 到 1 探索 C 端 Agent 社区等产品。\n1、有好奇心，敢想敢做，学习能力强，能在复杂问题的深度思考与拆解能力；\n2、顶会论文（ACL/EMNLP/NeurIPS/ICLR/KDD 等）、开源贡献或算法竞赛成果突出者优先；\n3、有OpenClaw、Claude Code深度使用经验与产出优先；\n4、熟悉Agentic RL者优先。\n（base北京或上海）",
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