腾讯｜微信视频号-直播的人机协同创作智能体的构建与优化研究实习

课题背景： 直播是实时生产、实时消费的内容体裁，主播需同步完成脚本执行、弹幕互动、节奏把控等多线程任务，临场决策容易超载。近年来大语言模型（LLM）涌现出来的智能，为破解上述困境提供了全新路径：通过AI Agent进行人机协作、降低创作负荷。但是，如何设计合理的多智能体架构，使得 AI Agent 能够高效地发挥 LLM 的智能、自动地演进、自主地提供有价值的辅助？这些是我们亟待解决的前沿问题。 课题挑战： 1、实现智能体多元能力的自演进与偏好对齐：在人机协作场景下，智能体不仅需要具备任务本身的能力，还需要掌握沟通时机、用户需求识别、信任建立等协作能力。 2、利用多源且稀疏的奖励信号驱动过程级监督：人机协作中的奖励信号来源多元但极为稀疏、归因困难，充分利用稀疏的多源奖励信号，提升智能程度。 3、设计合理且高效的记忆构建与运用机制：智能体需要在反复的人机协作中积累记忆，维护提升任务表现和用户信任度两方面的知识。 4、设计合理且高效的多智能体服务架构：确保输出效果的前提下大幅提升推理速度，并实现动态可扩展、充分发挥 agent 智能度和自主性的架构。 具体工作： 你将参与构建基于大语言模型的智能体（AI Agent）系统，帮助主播更高效地完成选题策划、脚本生成、内容优化等创作环节。项目涉及多智能体协作架构设计、上下文工程、记忆机制、智能体自主决策等前沿方向，同时也会深入模型层面，通过微调、对齐、蒸馏等训练手段持续优化模型在特定创作场景下的表现。这是一个将 AI Agent 最新技术落地到亿级用户产品的实战机会。

岗位职责 1、参与视频号内容创作场景下 AI Agent 系统的设计与开发，包括多智能体架构的搭建与调优； 2、设计和实现智能体的上下文工程方案，优化 Agent 在长对话、多轮交互中的信息利用效率； 3、探索和落地智能体记忆机制，使 Agent 能够积累和利用历史创作经验，提供个性化的创作辅助； 4、研究智能体自主性相关技术，提升 Agent 在复杂创作任务中的规划与执行能力； 5、参与模型层面的优化工作（如 SFT、强化学习对齐、知识蒸馏、Continue Pre-Training 等），针对内容创作场景持续提升模型能力； 6、跟进 AI Agent 领域的前沿论文和开源项目，将有价值的技术方案引入实际业务。 招聘要求 1、2027 年毕业的在校硕士或博士生，计算机、人工智能等相关专业； 2、熟悉 Python 编程，有良好的工程能力和代码习惯； 3、了解大语言模型（LLM）的基本原理，有使用或微调 LLM 的实际经验优先； 4、对 AI Agent、多智能体系统、RAG、Tool Use 等技术方向有了解或实践经验； 5、熟悉主流深度学习框架（PyTorch 等），有模型训练或微调经验者优先； 6、对 AI 前沿技术有热情，有较强的自驱力和学习能力，能够快速上手新领域； 7、具备良好的沟通能力和团队协作意识，能保证每周至少 4 天的实习时间。