一、怎么找Agent开发工作/实习？（精准渠道+投递策略）
1. 核心招聘渠道（按优先级排序）
校招/实习平台：实习僧、BOSS直聘（筛选“Agent开发”“大模型应用开发”“LLM落地”关键词）、智联招聘（企业校招专区）；
技术社区：GitHub（关注Agent相关开源项目的招聘帖）、掘金/CSDN招聘板块、V2EX（“工作机会”分区）；
企业官网：大厂（字节、阿里、腾讯、百度）AI实验室/智能终端部门、AI创业公司（如科大讯飞、商汤科技、MiniMax）、海外企业（OpenAI、Anthropic的远程实习机会）；
内推：通过学长学姐、LinkedIn人脉、开源项目贡献（如给LangChain、AutoGPT提PR）获取内推，跳过简历初筛。
 2. 投递策略
 简历关键词对齐：围绕“LLM”“Agent框架（LangChain/LLaMA Index）”“工具调用（Function Call）”“Prompt Engineering”“多智能体协作”“知识库构建”等核心技能；
 投递时间：实习提前2-3个月投递（如暑期实习3-4月集中投递），校招秋招（9-11月）为主、春招（3-5月）补录；
针对性投递：优先选择“大模型应用落地”“智能助手开发”“企业级Agent解决方案”相关岗位，避开纯算法研究岗（竞争激烈且门槛高）。
 二、Agent开发实习具体在做什么？（真实工作场景）
1. 基础层工作：
 基于LangChain/LLaMA Index等框架搭建Agent基础架构，实现“指令解析→工具调用→结果反馈”的闭环；
 优化Prompt模板，提升Agent对复杂指令的理解准确率，调试Function Call参数（如温度系数、最大 tokens）；
 构建知识库（如向量数据库Milvus/Pinecone的使用），实现Agent的知识检索与问答功能。
2. 应用层工作：
  开发垂直场景Agent（如电商客服Agent、科研辅助Agent、代码生成Agent），对接业务需求（如对接企业ERP系统、API接口）；
  多智能体协作开发（如拆分任务给不同子Agent，设计Agent间通信机制）；
   测试与优化：通过用户反馈迭代Agent功能，解决“指令误解”“工具调用错误”“结果不准确”等问题。
3. 辅助性工作：
撰写技术文档（如Agent使用手册、接口说明文档）；
参与需求评审，和产品、算法团队沟通Agent的落地可行性。
三、简历上如何包装Agent开发经历？（STAR法则+量化成果）
1. 无相关实习？突出“项目经历”（核心加分项）
模板：项目名称+技术栈+核心职责+量化成果
示例1：“基于LangChain的学术科研Agent开发”  
技术栈：Python、LangChain、OpenAI API、Pinecone、Streamlit  
 职责：设计“文献检索→摘要生成→公式解析→参考文献整理”的Agent工作流；优化Prompt工程，提升摘要准确率；搭建可视化界面。  
成果：Agent处理文献效率提升60%，支持3种学术格式输出，获校内科创竞赛二等奖。
示例2:“多智能体协作的电商客服系统”  
  技术栈：LLaMA 2、Function Call、Redis、FastAPI  
  职责：拆分“咨询应答→订单查询→售后处理”子Agent，设计Agent通信协议；对接电商平台API，实现实时数据查询。  
  成果：客服响应时间缩短40%，问题解决率提升55%，支持日均1000+用户咨询。
2. 有相关实习？强化“业务落地”与“技术难点”
示例：“XX公司Agent开发实习生”  
  职责：参与企业级智能办公Agent开发，负责工具调用模块优化；解决复杂指令拆解、跨工具数据同步问题；对接OA系统API。  
  成果：优化后Agent工具调用成功率从82%提升至95%，落地3个部门的日常办公场景，降低人工操作成本30%。
四、怎么判断Agent开发实习的好坏？（4个核心维度）
1. 项目落地性：是否有明确的业务场景（如To B企业解决方案、C端产品功能），而非纯理论研究；是否能接触到完整的Agent开发流程（从需求到上线）。
2. 技术成长空间：是否能使用主流框架（LangChain、LLaMA Index）和工具（大模型API、向量数据库）；是否有资深工程师带教，能指导技术难点（如多智能体协作、复杂任务拆解）。
3. 资源支持：公司是否提供充足的算力（GPU资源）、数据支持；是否允许参与开源项目或技术分享。
4. 团队与氛围：团队是否以AI落地为核心目标，而非“蹭热点”；是否有明确的实习考核标准和反馈机制，而非打杂（如仅做数据标注、文档整理）。
五、你有自己动手做过Agent吗？
有！比如基于LangChain+ChatGLM开发的“大学生科创竞赛辅助Agent”，核心功能包括：竞赛选题推荐（结合行业热点+数据支撑）、方案框架生成、技术难点查询、参考文献整理，已开源至GitHub（含完整代码和部署教程），适合作为简历项目经历。