岗位职责： ●参与梳理业务需求与流程，协助识别可用 AI/Agent 优化的环节，产出简单的 Demo 或技术验证（PoC）。 ●基于现有框架（如 LangChain / LangGraph / AutoGen /Dify 等其一）搭建基础 Agent 工作流：对话流程、任务拆解、工具调用等。 ●参与 LLM 接入与基础调优工作：Prompt 编写与迭代、输出格式约束、简单的安全与稳定性处理。 ●参与 RAG 原型构建与优化：文档清洗/切分、Embedding、向量检索召回与简单的效果验证。 ●协助接入工具与数据源（API、数据库、内部系统等），完成必要的脚本/接口对接与联调。 ●参与基础评测与问题排查：整理用例、记录并复现 bad case，协助定位问题来源（检索/提示词/工具调用/数据等）并提交修复。。 ●跟进 Agent 新技术动态，整理学习笔记与可复用代码片段。 岗位要求： ●硕士在读（优秀的本科生亦可），计算机/软件/数学/AI/生物医药 等相关专业优先。 ●熟悉 Python 基础与常用库，具备良好的代码习惯，可使用cursor工具辅助完成应用开发。 ●了解大模型基本使用方式（OpenAI/Claude/开源模型任一），有基本 Prompt 编写经验。 ●了解 RAG 基本概念（向量检索、Embedding、chunking），做过课程项目/个人项目更佳（不强制）。 ●具备基本工程素养：会用 Git，能看懂日志并定位常见错误，具备基本的 API 调用能力（requests 等）。 ●学习能力强，愿意快速试错和迭代，有良好的沟通与文档习惯。 加分项 ●用过向量数据库（Chroma/Qdrant/Weaviate/FAISS 等）任一。 ●用过 Agent 框架（LangChain/LangGraph/AutoGen/CrewAI）任一，或做过多工具调用/Function Calling/MCP 的小项目。 ●有后端基础（FastAPI/Flask）、做过简单 REST API 封装与联调。 ●有 GitHub 项目/技术博客/开源贡献/比赛经历。