AI Agent 开发实习生（通用智能仿真方向）

招聘部门：算法 【岗位职责】 职位描述 AI Agent 架构与开发：基于大语言模型（LLM），参与设计与开发面向自动驾驶仿真的智能体（AI Agent）及多智能体协同工作流（Workflow）。 仿真场景与原生 AI 应用：结合自动驾驶仿真平台（如场景生成、车辆动力学、传感器仿真等）及仿真测试数据分析，开发具备复杂任务规划、记忆管理、工具调用（Tool Calling）能力的 AI 应用，提升仿真测试效率。 自动化诊断与工具链建设：利用 Agent 技术重构或赋能仿真自动化诊断、结果分析工具，实现仿真故障的快速定位、场景可视化及测试用例的自动生成。 系统集成与性能优化：负责大模型与仿真平台、API 的对接，持续优化 Prompt，提升 Agent 在仿真环境中的响应速度、稳定性和执行准确率。 职位要求 教育背景：计算机、人工智能或相关专业，具备扎实的专业基础。 编程能力：熟练掌握 Python 开发（熟悉 C++ 为加分项），熟悉异步编程，具有良好的代码规范和工程化落地能力。 AI Agent 经验（核心）：具备 AI Agent 或大模型应用开发经验，深入理解 Agent 的核心组件（如 Planning、Memory、Tools），熟练使用 LangChain、LangGraph、AutoGen 等至少一种主流框架。 大模型基础：熟悉 Prompt Engineering 技巧，了解 RAG（检索增强生成）架构及向量数据库的使用，有实际的 API 接入和 Function Calling 经验。 学习与自驱力：耐心细致，具备快速学习新技术的能力，对 AI 充满热情，且日常熟练使用 AI 工具（如 Claude、Copilot 等）辅助开发。 加分项 实战经验：有完整的 AI Agent、RAG 或复杂 AI 智能体工作流在自动驾驶仿真或虚拟测试领域的落地项目经验者优先。 开源贡献：拥有独立的 GitHub AI/Agent 相关开源项目，或对 LangChain 等开源社区有 PR 贡献者优先。 业务背景：了解自动驾驶仿真平台（如 CARLA、VTD、SUMO 等）、仿真测试框架（如场景描述语言、OpenSCENARIO）或具有仿真测试诊断工具开发经验者优先 【任职要求】