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1. 调研并整理新一代智能体(Agent)、Coding Agent、AI 系统基础设施(AI Infra)和智能体运行时等方向的前沿论文、开源项目和技术资料,跟踪领域最新研究进展。 2. 复现代表性 Agent 系统与开源框架,包括 Claude Code、Codex、OpenCode、Pi 等新型 Coding Agent 相关技术,完成环境搭建、基础实验和性能分析。 3. 参与面向新一代智能体的 AI 系统研究,探索长程任务执行、多轮上下文管理、工具调用、代码执行、子 Agent 协作等关键技术。 4. 协助构建和优化 Agent 原生运行环境,包括任务调度、运行时管理、上下文管理、工具链集成和系统性能分析等。 5. 参与 Coding Agent 驱动的 AI 系统优化研究,探索智能体如何辅助软件开发流程、自动优化系统和提升 AI Infra 效率。 6. 整理实验结果、技术文档和研究总结,参加课题组讨论并进行阶段性研究汇报。
1. 招募对象:高中生、本科生、硕士研究生。 2. 计算机科学、人工智能、软件工程、电子信息等相关专业背景优先。 3. 熟练掌握至少一种编程语言:Python;TypeScript;C/C++。 4. 具备基础的软件开发能力,了解以下方向者优先:大语言模型(LLM)基本原理;智能体(Agent)工作流程;软件工程、操作系统或分布式系统基础;AI 系统与基础设施相关技术。 5. 能够阅读英文技术论文、开源项目文档,并具备基础实验复现和问题分析能力。 6. 有以下经历者优先:Coding Agent、LLM Agent 相关项目经验;开源项目贡献经历;科研项目、论文复现或算法竞赛经历;AI 编程工具(Claude Code、Codex、Cursor 等)使用经验。 7. 具备较强的学习能力和探索意识,能够主动跟进智能体技术发展,并完成开放性研究任务。 8. 对新一代 AI 系统、Agent 原生基础设施、智能体自主优化和未来软件工程范式具有持续兴趣,能够稳定投入科研时间。 9. 实习安排:线上线下结合;周期3–6个月;每周投入20–30小时。



