主分类：Agent系统开发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "企业微信-大模型算法工程师-Agent应用（广州/北京）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "WXG",
"location": "成都",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责构建具备自主决策、协作与工具调用能力的多智能体系统（Multi-Agent System），推动大模型从\"对话式 AI\"向\"任务执行体\"演进，解决自动化经营、服务等复杂场景下的自动化问题；\r\n2.深入研究并应用 LLM 的复杂推理技术，持续优化办公场景中长链路、高难度任务的执行效果，赋予 Agent 独立探索与解决问题的能力；\r\n3.主导企微现有能力的 Agent 化改造与对外能力开放，推动 Agent 在企业对外服务、内部经营等复杂场景中的深度落地；\r\n4.运用规划、推理与上下文工程等方法，提升大模型的指令遵循能力，以及知识边界探索与抗干扰能力。",
"requirements_text": "1.计算机、机器学习等相关专业，硕士及以上学历，具备扎实的计算机与算法基础；\r\n2.对大模型和 Agent 有较深入理解：熟悉主流 Agent 架构与范式（Multi-Agent 架构，ReAct / Plan-and-Act / CodeAct 等推理-行动范式）、上下文工程与管理（Context Engineering / Management）；熟悉常见的 LLM 应用范式、提示工程、评估框架、Agent 框架与检索（RAG）框架；\r\n3.具备多智能体系统、复杂任务 Agent、办公 / 经营服务场景的落地经验，或熟悉 Post-training（SFT、RL）训练优化者优先；\r\n4.在 ACL、EMNLP、NeurIPS 等顶尖会议上发表过论文，或为优秀机器学习开源项目做出过贡献者优先。",
"skills": [AI生成
"React",
"机器学习",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "3.具备多智能体系统、复杂任务 Agent、办公 / 经营服务场景的落地经验，或熟悉 Post-training（SFT、RL）训练优化者优先；4.在 ACL、EMNLP、NeurIPS 等顶尖会议上发表过论文，或为优秀机器学习开源项目做出过贡献者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
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"posting": {
"posting_id": "1976549654753599488",
"post_date": "2026-09-11",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "企业微信-大模型算法工程师-Agent应用（广州/北京）\n1.负责构建具备自主决策、协作与工具调用能力的多智能体系统（Multi-Agent System），推动大模型从\"对话式 AI\"向\"任务执行体\"演进，解决自动化经营、服务等复杂场景下的自动化问题；\r\n2.深入研究并应用 LLM 的复杂推理技术，持续优化办公场景中长链路、高难度任务的执行效果，赋予 Agent 独立探索与解决问题的能力；\r\n3.主导企微现有能力的 Agent 化改造与对外能力开放，推动 Agent 在企业对外服务、内部经营等复杂场景中的深度落地；\r\n4.运用规划、推理与上下文工程等方法，提升大模型的指令遵循能力，以及知识边界探索与抗干扰能力。\n1.计算机、机器学习等相关专业，硕士及以上学历，具备扎实的计算机与算法基础；\r\n2.对大模型和 Agent 有较深入理解：熟悉主流 Agent 架构与范式（Multi-Agent 架构，ReAct / Plan-and-Act / CodeAct 等推理-行动范式）、上下文工程与管理（Context Engineering / Management）；熟悉常见的 LLM 应用范式、提示工程、评估框架、Agent 框架与检索（RAG）框架；\r\n3.具备多智能体系统、复杂任务 Agent、办公 / 经营服务场景的落地经验，或熟悉 Post-training（SFT、RL）训练优化者优先；\r\n4.在 ACL、EMNLP、NeurIPS 等顶尖会议上发表过论文，或为优秀机器学习开源项目做出过贡献者优先。",
"standard_classification": {
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