1.教育背景
本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业在校学生。​
2.专业知识
深入理解人工智能基础理论，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等相关概念与算法，对大模型技术有浓厚兴趣和一定认知。
了解智能体构建过程的关键概念与技术，如RAG（检索增强生成）、提示工程、模型微调技术等，清楚其在智能体开发中的作用与实现方式。
3.技术技能
编程能力：熟悉Java后端开发框架，如SpringBoot，能够搭建简单的后端服务，实现智能体与前端交互的数据处理与接口提供。同时，对Vue有一定了解，可参与前端交互设计。
向量数据库：了解至少一种向量数据库，如Milvus等，掌握其基本操作与索引构建，能够在智能体开发中利用向量数据库进行高效的语义检索与存储，优化智能体对知识的查询与运用能力。
大模型应用：有使用大模型开发智能体应用的实践经验，能利用现有大模型搭建简单的智能体原型，熟悉模型调用接口与参数设置。例如，可通过调用API实现与GPT模型的交互，开发基础的对话智能体。
其他要求：熟悉 Python 语言，能够运用Python进行数据处理、算法实现以及脚本编写。具备使用SQL进行数据库操作的基础能力，可自行分析处理相关数据，为智能体开发提供数据支持。
4.实践经验
有相关项目实践经历者优先，如参与过Dify、Coze、LangChain等项目，熟悉其开发流程与架构设计，能将所学知识应用于实际项目场景中，解决开发过程中遇到的问题。
若有RAG系统实战案例，清晰了解如何通过检索增强生成技术提升智能体回答的准确性与相关性，优化智能体在复杂场景下的表现。
5.学习与思维能力
具备快速学习能力，能够紧跟人工智能领域技术发展趋势，自主学习新知识、新技术，并将其应用到实际工作中。例如，及时掌握新发布的大模型特性，探索其在智能体开发中的创新应用。
拥有较强的问题解决能力，在面对智能体开发过程中的技术难题时，能够独立分析问题，运用所学知识和已有经验提出有效的解决方案。
具备创新思维，敢于尝试新方法、新思路，为智能体的功能优化与性能提升提供创新性建议与方案，推动智能体产品的发展。
6.团队协作与沟通
良好的团队协作精神，能够与团队成员密切配合，共同完成智能体开发任务。在团队中积极分享自己的知识与经验，同时善于倾听他人意见，吸收团队智慧，共同攻克项目难题。
具备清晰的沟通能力，能够准确表达自己的想法与观点，在跨部门协作中，与不同专业背景的人员进行有效的沟通交流，确保项目信息的顺畅传递与理解，保障项目顺利推进。