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## 项目描述西湖大学林涛实验室近期计划招收实习生，帮助开发一个创新的基于大语言模型的多智能体基准测试框架，用于评估和优化各类AI智能体系统的性能。本项目属于科研向，并且会长期、定期转化成科研论文，参与并做出贡献的同学都可以参与论文发表；又因为每位实习生都是负责一部分模块的开发，比较适合低年级本科上手科研，表现好的同学可以作为后续项目(多智能系统优化相关)的核心贡献者或者leader。 ## 实验室介绍实验室负责人（PI）为林涛博士，于2022年11月入职西湖大学工学院，任特聘研究员、助理教授、博士生导师，入选国家海外高层次青年人才项目，入选美国斯坦福大学2024年全球前2 %顶尖科学家榜单。林涛博士分别在浙江大学获得学士学位，在瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）获得博士学位（导师：Martin Jaggi教授、Babak Falsafi 教授 IEEE/ACM Fellow）。长期致力于机器学习与优化、分布式深度学习等领域研究。近5年相关研究成果近40篇论文，主要发表于顶级机器学习会议ICML、NeurIPS、ICLR上；提出了一系列针对通信效率、学习效率及异质数据鲁棒性等问题的分布式学习算法，其中相关算法被纳入 PyTorch 官方分布式学习算法库。根据谷歌学术统计，论文引用达4900余次（截至2025年4月）。 PI之前指导的多位学生已获得顶级CS名校的博士录取offer和知名企业的实习/工作offer，如CMU、ETH、EPFL、University of Toronto、Purdue University、NUS、UCL、HKU、Google、Oracle、ByteDance、Bloomberg等。实验室自 2022 年底成立以来，所培养学生已发表10篇ICLR、4篇ICML、1篇NeurIPS、1篇ICCV、1篇CVPR、1篇 ECCV (best paper candidate)。实验室的详细情况也可以参考[官网](https://lins-lab.github.io/)。 ## 岗位职责 1. 负责多智能体系统的架构设计和实现，包括单智能体、监督式多智能体和群体智能体系统 2. 开发和优化智能体之间的通信、协调和决策机制 3. 设计和实现复杂的性能度量和监控系统 4. 优化大语言模型在多智能体系统中的应用 5. 参与基准测试框架的改进和新功能开发 6. 编写技术文档和测试用例 ## 基础要求 1. 计算机科学、人工智能或相关专业本科 2. 扎实的Python编程功底，熟悉现代Python开发实践和工具链 3. 具备大语言模型（LLM）应用开发经验，熟悉主流LLM API的使用 4. 熟练使用Git进行版本控制和协作开发 5. 具有良好的系统设计能力和问题解决能力 ## 加分项 1. 有多智能体系统或分布式系统开发经验 2. 熟悉LangChain、LangGraph等LLM开发框架 3. 优秀的英文读写能力，能流畅阅读英文技术文档 4. 有性能优化和系统监控经验 5. 有开源项目贡献经验 6. 有良好的技术写作能力和文档编写经验 7. 有技术博客或技术分享经验 ## 联系方式：邵佳琪【jshaoaj@connect.ust.hk】可抄送：路思远【s.lu@se21.qmul.ac.uk】（林老师组里的博士生，目前是北邮国院大四）简历通过后，我们会在一周之内发送面试邀请，面试时间将会安排在1周-2周之内，请注意安排时间。 --- 如果你目前并不熟悉智能体的开发，也可以通过实现相关的小项目来证明你有能力胜任： ### 1 HotpotQA多跳问答目标：实现一个高效的多智能体协作系统来处理多跳推理问题具体任务(至少1个）： - 设计专门的角色分工（如：信息检索智能体、推理智能体、验证智能体） - 实现智能体间的高效通信机制 - 设计冲突解决和共识达成机制 - 实现动态的任务分配策略 ### 2 自适应多智能体学习系统目标：实现一个能够自我改进的智能体系统具体任务：具体任务(至少1个）： - 设计智能体性能评估指标 - 实现智能体行为模式学习 - 开发动态策略调整机制 - 实现长期记忆和知识积累 ### 3 多基准融合系统目标：创建一个智能体系统，能无缝切换并处理多个基准（如math和hotpotqa）具体任务(至少1个）： - 设计一个动态灵活基准切换框架 - 实现跨基准的数据整合 - 添加资源动态分配机制（例如，根据任务类型调整智能体数量） ### 4 实时性能监控目标：构建一个群体智能系统来生成和验证代码具体任务： 1. 选择现有的适合的代码数据集，支持并行处理 2. 设计实时监控工具，追踪智能体性能（如token使用和响应时间）

【科研实习生】多智能体系统开发（有论文转化）