研究型实习生（Research Intern）— Agent 自进化与 Skill 迭代方向

负责 Agent 自进化、Skill 自动沉淀与迭代、Prompt 优化等前沿方向的研究与系统建设，包括但不限于： ● Agent 自迭代机制的核心技术研发，如Reflexion 反思框架、多 Agent 互纠错等算法设计与系统实现；

• Skill 全生命周期管理研究，包括从历史执行轨迹中沉淀可复用经验、在任务运行时动态检索并反哺经验库、设计 Skill 的自动生成与持续迭代机制，覆盖模式识别、抽象沉淀、效果验证、优化淘汰等完整生命周期。

• 跟踪并复现GEPA、Trace2Skill、EvoSkill、SkillOpt等Skill进化方向的代表性工作，提炼可落地的算法模块；

• 设计自动化实验管线，构建验证集门控、minibatch 反思、学习率调度等Agent自进化机制，持续迭代 Agent 配置质量；

• 将研究成果转化为论文、专利、开源代码或业务场景的落地方案。

• 计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业硕士或博士在读，扎实的 NLP / LLM 基础 ● 熟悉主流大模型 API 与 Agent 框架/范式（如 ReAct、DSPy、LangChain、AutoGen等至少其一）；

• 熟悉以下至少一个技术方向： ○ Self-Reflection / Reflexion / LATS / ReAct 等范式 ○ Skill 自动化生成与迭代 ○ Prompt Engineering、Prompt 优化与蒸馏 ○ 强化学习 ● 优秀的代码工程能力，熟练使用 Python，能独立完成算法实现、实验追踪与结果分析 ● 加分项： ○ 有 ACL / ICML / NeurIPS / ICLR / WWW 等顶会论文或投稿经历； ○ ACM / Kaggle / 天池等竞赛获奖； ○ 有开源项目贡献或技术博客。