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1. 调研与复现智能体研究方法:阅读并整理长程智能体、多智能体协作、大模型 Agent 等方向前沿论文,复现代表性方法,分析智能体在复杂任务执行中的关键挑战。 2. 构建长程任务数据与训练流程:整理软件工程、科学发现等场景中的任务轨迹,包括任务目标、中间状态、工具反馈和错误修复过程,参与高质量训练数据筛选与模型后训练实验。 3. 开发多智能体协作机制:参与智能体协作模块设计,探索上下文共享、证据复用、任务规划与调度机制,提升多个智能体协同完成复杂任务的能力。 4. 开展实验评估与优化分析:设计对比实验,评估智能体任务完成效果、稳定性、推理效率和资源消耗,分析失败案例并验证优化方法有效性。 5. 参与科研工程与成果整理:维护实验代码、记录实验过程,整理技术文档和阶段性研究报告,参与组内讨论、成果撰写及开源模块建设。
1. 招募对象:本科生。 2. 计算机、人工智能、软件工程、数学、统计等相关专业背景优先;欢迎具备编程基础、希望开展 AI 交叉研究的理工科学生申请。 3. 具备 Python 编程基础,能够完成基础编程项目或实验,了解机器学习基本概念。 4. 具备较强的学习能力,愿意通过论文阅读和实践快速掌握大模型、智能体等相关技术。 5. 能够阅读英文论文和技术资料,具备良好的实验记录、问题分析和沟通协作能力。 6. 有大模型应用、Agent 项目、软件开发、论文复现、开源贡献或相关科研实践经历者优先。 7. 具备较强的问题拆解能力,能够针对复杂任务设计实验方案并推进实现。 8. 不要求已有论文或正式科研经历,更关注持续研究兴趣、工程实践能力和解决问题能力。 9. 实习安排:线下科研实习;周期6个月以上;每周投入30小时以上。



