AI Agent 开发工程师（有效期至2025年11月30日）

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#人工智能 #深度学习 #java

于 2025-09-29 10:24:02 首次发布

Base 成都软件园，组内直招，快速入职！XDJM 我又来捞后端（AI Agent 方向）。。。 WLB、福利拉满！！！！
##划重点，Java 后端开发（3年以上） + 大模型应用开发经验（2年左右）##

硬性要求：本科及其以上学历
薪资：20-35k ，年终奖另算
加分项：英语读写能力强，口语优秀
福利：上班不打卡，餐补，电话补贴，企业年金，单边公积金10%（工资全额）等

详细岗位信息：私我。

联系方式：honor_stone@163.com

AI 应用开发工程师（Agent方向）：打造未来的智能体架构！
AI手套的博客
03-13 9067
在 AI 领域，AI Agent（智能体） 正在成为最热门的方向之一。从 智能客服 到 自动化办公助手，再到 企业知识管理，AI Agent 正在改变人与机器的交互方式。那么，AI 应用开发工程师（Agent方向） 是做什么的？需要掌握哪些技能？如何通过实战项目提升能力？今天，我们就来深度解析这个高薪热门岗位！🔥AI Agent，简单来说，就是一个具备 自主决策、任务执行、知识检索、推理优化 的智能体。它可以帮助企业 自动化日常任务、优化决策、提升办公效率，甚至成为企业的“AI大脑”。
怎么成为一个 ai agent 工程师？
HUANGXIN9898的博客
09-18 688
有了项目经验，你还得有“上线”的意识。这部分又是你的强项。1、成本和延迟意识你得知道，LLM API 是按 token 烧钱的。一个设计不好的 Agent 链条，一个请求进来可能要来回调用 LLM 十几次，成本直接爆炸。你怎么设计缓存策略？怎么通过更小的模型（比如 fine-tune 一个本地模型）来处理某些固定任务？怎么优化 Prompt 来减少 token 消耗？这些都是 P7 级别需要考虑的问题。2、可观测性（Observability）一个 Agent 的执行过程是个复杂的黑盒。你需要引入像。
2025年AI Agent智能体深度分析报告
专注于各行业领域AI最新进展及前沿技术探索
07-01 1526
2025年AIAgent发展报告摘要 2025年，AIAgent（智能体）技术从实验性原型演进为企业战略核心，市场规模预计从2024年的50亿美元增长至2030年的500亿美元，年均复合增长率达45%。 核心进展： 市场动能：企业转向垂直领域Agentic解决方案，ROI显著高于通用AI工具。 技术成熟：LangChain、AutoGen等框架支持复杂Agent系统开发；推理、记忆和多模态交互能力突破。 商业化加速：Salesforce、Google等推出企业级平台，Agent在销售、客服等领域规模化部署。
2025年11月11日全球AI前沿动态
ld326的专栏
11-11 5475
AI领域近期迎来技术爆发与商业应用双轮驱动。大模型方面，国内外企业密集发布升级版本：国内月之暗面Kimi K2、阿里Qwen3等万亿参数模型展现强大推理能力；国外OpenAI的GPT-5.1系列和xAI的Grok 4在长文本处理方面取得突破。多模态技术显著进步，如谷歌Nano Banana 2实现复杂UI生成，字节跳动InfinityStar提升视频生成效率。垂直应用方面，AI医疗（RFdiffusion设计抗体）、金融（Google Finance深度分析）及自动驾驶（特斯拉FSD语言理解）等场景加速落地
AI日报 - 2025年04月30日
訾博（ZiBo）的博客
04-29 1349
🌟▎🤖| 扎克伯格预言通用智能将超越个体，Neuralink助ALS患者思维交流▎💼| 阿里巴巴发布Qwen3，xAI推Grok 3 Mini/3.5，Axiom获1500万美元融资▎📜| 英国公众支持国安机构数据处理，Duolingo转向AI优先战略引关注▎🔍| 去中心化推理兴起，MoE模型受关注，高效推理与稀疏注意力成研究热点▎💡| AI替代动物实验，极简架构支撑高并发，AI驱动智能电网。
【收藏必看】2025年Python AI Agent开发全攻略：四大框架对比+实战教程+企业级应用指南
qq_46094651的博客
11-17 1537
2025年Python AI Agent开发指南：实战教程与企业级应用 本文提供AI Agent开发的完整技术路线，涵盖四大主流框架深度对比、实战开发教程和企业级部署方案。通过60分钟阅读，开发者将掌握： 框架选型指南 分析LangChain、AutoGen等框架的适用场景 提供技术选型决策树 对比性能指标与学习曲线 实战开发流程 环境搭建与依赖管理 核心代码实现示例 调试与优化技巧 企业级解决方案 生产环境部署方案 ROI分析与成本控制 团队技能发展规划 适合Python开发者、技术决策者和AI爱好者，帮
2025三掌柜赠书活动第二十期 MCP极简开发：轻松打造高效智能体
热门推荐
全沾软贱开发攻城狮
06-06 7万+
2024年11月，MCP横空出世，以破竹之势重新定义了AI与外部世界的交互方式。自Anthropic公司推出MCP以来，它迅速成为科技界的焦点，并在2025年一跃成为AI应用开发的新宠，引领了人机协作的新风尚。Anthropic的创始团队由GPT系列产品的早期开发者组成。2020年6月，OpenAI发布了第三代大语言模型GPT-3。半年后，OpenAI的研究副总裁达里奥·阿莫迪和安全政策副总裁丹妮拉·阿莫迪决定离职，创立了Anthropic，这是一家与OpenAI有着不同价值观的人工智能公司。
2025年AI Agent深度解析：技术突破、行业应用与未来趋势
分享大数据、人工智能领域原创文章
09-07 1895
多模态融合技术正经历从实验室突破到产业规模化应用的关键跃迁，其核心演进路径可概括为感知维度扩展-语义统一-任务协同的三阶发展模型。这一技术通过整合文本、图像、音频、视频等异构数据，不仅突破了单一模态的认知局限，更重构了AI系统理解世界与执行任务的底层逻辑，推动智能体从符号处理向类人感知理解迈进。多模态融合的技术根基在于实现跨模态数据的统一语义编码。GPT-5通过共享标记化技术，将文本、图像、音频等不同模态数据编码为统一语义向量空间，构建起类人"通感"能力。其核心原理是通过10亿组图像文本对于1.8亿视频片段
2025大模型学习全攻略：从“百模大战“到AI Agent崛起，程序员必看指南
HJS123456780的博客
08-30 1241
同时课程详细介绍了。
主要科技公司与新创公司 AI Agent 进展调研
一枚菜鸟的学习笔记
07-23 2606
AI 智能体（Agent） 正在成为新一代人工智能应用范式，能自主理解意图、规划步骤、调用工具并执行复杂任务[1][2]。当前，国内外多家科技巨头和创业公司都在开发通用型以及垂直领域的 AI Agent 产品。本文将按公司/产品逐一介绍其代理产品的名称定位、主要功能、技术架构、使用方式、应用场景与商业模式，并对比不同策略（如开源 vs. 商业闭源、自主模型 vs. 第三方模型等）的差异。最后附上一个表格对比各产品要点。产品定位：OpenAI 于 2025 年7月推出 ChatGPT Agent，是 Chat
MTSC2025参会感悟：抖音性能 LLM 分析体系
旦莫的博客
07-22 340
在移动互联网竞争白热化的今天，性能优化已成为产品核心竞争力的关键组成。用户对应用响应速度的容忍阈值不断降低，加载延迟 1 秒可能导致高达 20% 的用户流失率。抖音作为日活超 6 亿的超级 App，其性能表现直接影响数亿用户的体验感知与业务增长曲线。字节跳动团队在MTSC2025 大会上分享的《抖音性能 LLM 分析体系建设》，揭示了如何利用大模型技术破解性能优化难题，构建从智能诊断到决策推荐的全链路解决方案。本文将深入解析这一体系的技术架构、核心创新与实践价值，为行业性能优化提供全新思路。
AI算力网络与通信：优化网络的关键技术
AI天才研究院
07-05 934
在人工智能与云计算飞速发展的今天，算力已成为如同水、电一样的关键基础设施。然而，算力的高效利用不仅取决于计算能力本身，更依赖于连接这些算力资源的通信网络。本文深入探讨AI算力网络的核心概念、关键技术挑战及创新解决方案，揭示如何通过智能算法与先进网络技术的融合，构建低延迟、高带宽、高可靠的下一代算力网络。我们将从理论到实践，解析AI如何重塑网络优化策略，探讨智能路由、流量调度、边缘计算协同等关键技术，并通过实际案例展示这些技术如何在自动驾驶、智慧城市等前沿领域发挥作用。
2025年AI应用架构师核心KPI：用AI把成本控制做到极致
AI 领航者的博客
08-22 1008
在AI技术迅猛发展的今天，企业对AI的投入已从"不计成本的创新"转向"精打细算的价值创造"。2025年，AI应用架构师的核心使命不再仅仅是构建强大的AI系统，而是要成为"技术成本的智能管家"，通过AI技术本身实现成本的极致优化。本文将深入探讨AI应用架构师如何将成本控制融入AI系统设计的每一个环节，从计算资源优化、数据生命周期管理到自动化运维，构建一套完整的AI驱动成本控制体系。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
最新发布
ouliten的博客
12-02 486
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
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11-28 1857
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1413
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1617
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 1339
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
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