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": "微信小程序-AI Agent 开发工程师-小工具",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "WXG",
"location": "广州",
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 2,
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责Agent开发框架的设计与实现，构建支持Multi-Agent的分布式架构，提供高效、可扩展的框架支撑小工具线上业务以及算法模型训练；\r\n2.负责小工具业务以及模型训练的沙箱环境、云环境、消息链路、数据存储、账号等基础建设的架构设计；\r\n3.负责框架的性能优化与稳定性维护，支持全链路质量建设，保障整体小工具线上业务以及训练架构高扩展、保障业务逻辑的高可用和高性能、保障线上数据的一致性；\r\n4.协作算法团队落地算法成果，将研究成果转化为工程实现，设计并支持算法团队进行大模型/Agent分布式训练的架构，推动Agent框架在业务场景中的高效部署与迭代。",
"requirements_text": "1.熟悉主流Agent开发框架与技术：深入理解并具备实际开发经验，包括但不限于MiniAgent、Codex、harmes等，熟悉其核心组件、开发范式及工具集成能力；\n2.精通C++/Python至少一种语言，具备扎实的工程能力，熟悉系统设计模式、模块化开发与高性能编程；\n3.对多智能体系统（Multi-Agent）有深入理解，掌握MCP、A2A、FunctionCall等交互协议，能实现Agent间的协作与通信；\n4.具备良好的团队协作与问题解决能力，能独立承担模块开发，同时推动跨团队技术对齐。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"团队协作",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "1.有完整 Agent 项目经验或 Agent 应用产品落地经验优先；\r\n2.有ACM竞赛获奖、算法竞赛、数学竞赛等获奖优先；\r\n3.具备线上分布式系统设计落地经验优先。",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
"posting_id": "2082710402210381824",
"post_date": "2026-09-09",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2082710402210381824"
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"fulltext": "微信小程序-AI Agent 开发工程师-小工具\n在腾讯，后台开发工程师不仅是“又快又稳”的问题解决专家，更是生态共创者。你将与技术团队一同沉淀优质代码，让它成为我们共有的宝贵资产。在不同的业务场景和技术发展阶段，你的架构思维也将帮助更多协作团队拓展新的思考。我们也珍视你的挑战精神，同时欢迎你一起参与团队愿景、文化和产品方向的探讨。\n1.负责Agent开发框架的设计与实现，构建支持Multi-Agent的分布式架构，提供高效、可扩展的框架支撑小工具线上业务以及算法模型训练；\r\n2.负责小工具业务以及模型训练的沙箱环境、云环境、消息链路、数据存储、账号等基础建设的架构设计；\r\n3.负责框架的性能优化与稳定性维护，支持全链路质量建设，保障整体小工具线上业务以及训练架构高扩展、保障业务逻辑的高可用和高性能、保障线上数据的一致性；\r\n4.协作算法团队落地算法成果，将研究成果转化为工程实现，设计并支持算法团队进行大模型/Agent分布式训练的架构，推动Agent框架在业务场景中的高效部署与迭代。\n1.熟悉主流Agent开发框架与技术：深入理解并具备实际开发经验，包括但不限于MiniAgent、Codex、harmes等，熟悉其核心组件、开发范式及工具集成能力；\n2.精通C++/Python至少一种语言，具备扎实的工程能力，熟悉系统设计模式、模块化开发与高性能编程；\n3.对多智能体系统（Multi-Agent）有深入理解，掌握MCP、A2A、FunctionCall等交互协议，能实现Agent间的协作与通信；\n4.具备良好的团队协作与问题解决能力，能独立承担模块开发，同时推动跨团队技术对齐。\n1.有完整 Agent 项目经验或 Agent 应用产品落地经验优先；\r\n2.有ACM竞赛获奖、算法竞赛、数学竞赛等获奖优先；\r\n3.具备线上分布式系统设计落地经验优先。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T009",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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