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_title": "【基座大模型北斗实习】下一代智能体系统与智能体自进化/持续学习能力研究",
"job_level": "实习",AI生成
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"location": "北京市 / 上海市",
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"job_category": "技术类"AI生成
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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：下一代智能体系统的构建作为 2026 年进一步实现 AGI 的发展重点，claw 的火爆也揭示了这里的丰富潜力。我们认为，训练智能体系统的核心在于训练对任意复杂的环境进行合理交互、并在复合guidance 信号下充分进行系统级长程任务解决的能力。对于启发下一代智能体系统构建的任务，我们主要拆解如下特点：\n1、长程性 ：模型需要具备可靠地进行长周期任务执行的能力，让人不需要频繁 check，i.e.，模型可以自主稳定、目标导向地无人类监管运行 x 小时，且运行时间和任务完成度 / 任务完成量正相关。\n2、系统性：模型需要能够原生地对高抽象层级的任务进行执行和拆解，不然模型只是终端工具，依然依赖大量的 human work 制订 workflow / pipeline，i.e.，模型可以通过单次运行解决人类需要工作 y 小时的任务。\n3、探索性 & 成长性：可以预期模型具备在合适的时机自发进行有意义的探索，并以恰当的可掌握、高信息密度的形态进行增量信息的提取、构建与维护的能力，并充分利用这样的反复、多次的自监督探索所带来的自进化 / 自迭代 / 持续学习潜力。\n4、多样性 & 鲁棒性：模型需要可以在复杂、多样、跨模态的任务域内做功，在高度分化的真实、可能带噪声的全模态环境下处理高度分化的任务。\n\n具体的，我们关注如下研究目标：\n1、通过 Large Scale RL Scaling 等手段，训练智能体系统能够在多样化、有噪声的真实、全模态环境下，支持多样化的 Tools、Skills、Subagents 的稳定、正确、综合、可插拔式灵活使用，并能在一定限度内进行环境的修复与可靠改造。\n2、探索在易于模型理解使用的前提下，训练智能体系统以更高信息密度的形态构建、维护和利用 memory，使模型能主动在重复性任务或封闭任务域中总结、提炼认知与经验，并进行有效复用，达到不断自进化 / 自迭代 / 持续学习的效果。\n3、训练智能体系统的系统性长程任务高效处理能力，可以自主进行合理的任务拆解、分工；探索通过 agent swarm 或其他先进的 multi-agent system 进行系统性长程任务的并行执行和提效。\n4、探索多模态推理和多模态环境交互的范式，并基于此进行增强智能体系统在复杂全模态环境下的任务完成能力。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、物理等相关专业在读； \n2、在强化学习、文本 / 多模态大模型训练、Agent、世界模型等一个或多个领域有较深入的研究和实践经验者； \n3、好奇心驱动，具有出色的分析、解决问题的能力，有自主探索解决方案的能力者； \n4、具有良好的沟通协作能力，对追求纯粹的技术有强烈热情，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术并快速试验想法，推进技术进步。",
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"强化学习",
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"fulltext": "【基座大模型北斗实习】下一代智能体系统与智能体自进化/持续学习能力研究\n【基座大模型北斗实习】下一代智能体系统与智能体自进化/持续学习能力研究\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：2026-04-07\n\n岗位职责\n简介：下一代智能体系统的构建作为 2026 年进一步实现 AGI 的发展重点，claw 的火爆也揭示了这里的丰富潜力。我们认为，训练智能体系统的核心在于训练对任意复杂的环境进行合理交互、并在复合guidance 信号下充分进行系统级长程任务解决的能力。对于启发下一代智能体系统构建的任务，我们主要拆解如下特点：\n1、长程性 ：模型需要具备可靠地进行长周期任务执行的能力，让人不需要频繁 check，i.e.，模型可以自主稳定、目标导向地无人类监管运行 x 小时，且运行时间和任务完成度 / 任务完成量正相关。\n2、系统性：模型需要能够原生地对高抽象层级的任务进行执行和拆解，不然模型只是终端工具，依然依赖大量的 human work 制订 workflow / pipeline，i.e.，模型可以通过单次运行解决人类需要工作 y 小时的任务。\n3、探索性 & 成长性：可以预期模型具备在合适的时机自发进行有意义的探索，并以恰当的可掌握、高信息密度的形态进行增量信息的提取、构建与维护的能力，并充分利用这样的反复、多次的自监督探索所带来的自进化 / 自迭代 / 持续学习潜力。\n4、多样性 & 鲁棒性：模型需要可以在复杂、多样、跨模态的任务域内做功，在高度分化的真实、可能带噪声的全模态环境下处理高度分化的任务。\n\n具体的，我们关注如下研究目标：\n1、通过 Large Scale RL Scaling 等手段，训练智能体系统能够在多样化、有噪声的真实、全模态环境下，支持多样化的 Tools、Skills、Subagents 的稳定、正确、综合、可插拔式灵活使用，并能在一定限度内进行环境的修复与可靠改造。\n2、探索在易于模型理解使用的前提下，训练智能体系统以更高信息密度的形态构建、维护和利用 memory，使模型能主动在重复性任务或封闭任务域中总结、提炼认知与经验，并进行有效复用，达到不断自进化 / 自迭代 / 持续学习的效果。\n3、训练智能体系统的系统性长程任务高效处理能力，可以自主进行合理的任务拆解、分工；探索通过 agent swarm 或其他先进的 multi-agent system 进行系统性长程任务的并行执行和提效。\n4、探索多模态推理和多模态环境交互的范式，并基于此进行增强智能体系统在复杂全模态环境下的任务完成能力。\n\n岗位基本要求\n1、本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、物理等相关专业在读； \n2、在强化学习、文本 / 多模态大模型训练、Agent、世界模型等一个或多个领域有较深入的研究和实践经验者； \n3、好奇心驱动，具有出色的分析、解决问题的能力，有自主探索解决方案的能力者； \n4、具有良好的沟通协作能力，对追求纯粹的技术有强烈热情，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术并快速试验想法，推进技术进步。\n简介：下一代智能体系统的构建作为 2026 年进一步实现 AGI 的发展重点，claw 的火爆也揭示了这里的丰富潜力。我们认为，训练智能体系统的核心在于训练对任意复杂的环境进行合理交互、并在复合guidance 信号下充分进行系统级长程任务解决的能力。对于启发下一代智能体系统构建的任务，我们主要拆解如下特点：\n1、长程性 ：模型需要具备可靠地进行长周期任务执行的能力，让人不需要频繁 check，i.e.，模型可以自主稳定、目标导向地无人类监管运行 x 小时，且运行时间和任务完成度 / 任务完成量正相关。\n2、系统性：模型需要能够原生地对高抽象层级的任务进行执行和拆解，不然模型只是终端工具，依然依赖大量的 human work 制订 workflow / pipeline，i.e.，模型可以通过单次运行解决人类需要工作 y 小时的任务。\n3、探索性 & 成长性：可以预期模型具备在合适的时机自发进行有意义的探索，并以恰当的可掌握、高信息密度的形态进行增量信息的提取、构建与维护的能力，并充分利用这样的反复、多次的自监督探索所带来的自进化 / 自迭代 / 持续学习潜力。\n4、多样性 & 鲁棒性：模型需要可以在复杂、多样、跨模态的任务域内做功，在高度分化的真实、可能带噪声的全模态环境下处理高度分化的任务。\n\n具体的，我们关注如下研究目标：\n1、通过 Large Scale RL Scaling 等手段，训练智能体系统能够在多样化、有噪声的真实、全模态环境下，支持多样化的 Tools、Skills、Subagents 的稳定、正确、综合、可插拔式灵活使用，并能在一定限度内进行环境的修复与可靠改造。\n2、探索在易于模型理解使用的前提下，训练智能体系统以更高信息密度的形态构建、维护和利用 memory，使模型能主动在重复性任务或封闭任务域中总结、提炼认知与经验，并进行有效复用，达到不断自进化 / 自迭代 / 持续学习的效果。\n3、训练智能体系统的系统性长程任务高效处理能力，可以自主进行合理的任务拆解、分工；探索通过 agent swarm 或其他先进的 multi-agent system 进行系统性长程任务的并行执行和提效。\n4、探索多模态推理和多模态环境交互的范式，并基于此进行增强智能体系统在复杂全模态环境下的任务完成能力。\n1、本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、物理等相关专业在读； \n2、在强化学习、文本 / 多模态大模型训练、Agent、世界模型等一个或多个领域有较深入的研究和实践经验者； \n3、好奇心驱动，具有出色的分析、解决问题的能力，有自主探索解决方案的能力者； \n4、具有良好的沟通协作能力，对追求纯粹的技术有强烈热情，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术并快速试验想法，推进技术进步。",
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