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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI Agent开发工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "软件研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"max": "",
"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": "计算机科学或相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. AI Agent 功能开发与交付\n参与 AI Agent 开发平台的核心模块开发，包括 Agent 执行引擎、工具调用链路、任务编排流程等，按计划高质量交付功能\n根据技术方案完成 Agent 能力的编码实现，包括代码生成、自动化测试、代码审查等具体场景的 Agent 开发\n2. Multi-Agent 协作模块开发\n参与 Multi-Agent 协作框架的模块开发与联调，实现任务分解、上下文传递、Agent 间消息通信等具体功能\n编写可维护、可测试的代码，确保多 Agent 协同流程的稳定性与正确性\n3. 工具链与基础能力集成\n负责 Agent 工具生态的接入与适配，完成 Function Calling 封装、外部 API 集成、工具调用结果解析等开发工作\n参与代码仓库级 RAG 引擎的功能开发，包括代码检索、上下文拼装、索引构建等具体模块\n4. 质量保障与持续优化\n参与 Agent 输出质量评估与 Bad Case 分析，持续改进 Agent 效果\n参与性能调优与问题排查，保障平台在大规模代码场景下的运行稳定性",
"requirements_text": "必备条件：\n1. 计算机科学或相关专业本科及以上学历，3 年以上软件开发经验\n2. 了解 AI Agent 基本概念与常见框架（如 LangChain、LlamaIndex 或类似框架），有实际调用 LLM API 的开发经验\n3. 熟悉 LLM 应用开发的关键环节：Prompt 工程、上下文窗口管理、Agent插件开发等\n4. 具备良好的沟通协作能力，能在明确的技术方案指导下独立完成模块开发\n加分项：\n1. 有 RAG 系统开发经验，了解向量检索、文本分片、Embedding 等技术\n2. 使用过 Cursor、Copilot、Claude Code 等 AI 编码工具，并有较深的理解\n3. 有 Agent 应用（对话机器人、自动化工作流等）的开发或上线经验",
"skills": [AI生成
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"posting": {
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/m/position/7628511795221301513/detail"
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"fulltext": "AI Agent开发工程师\n职位描述\n1. AI Agent 功能开发与交付\n参与 AI Agent 开发平台的核心模块开发，包括 Agent 执行引擎、工具调用链路、任务编排流程等，按计划高质量交付功能\n根据技术方案完成 Agent 能力的编码实现，包括代码生成、自动化测试、代码审查等具体场景的 Agent 开发\n2. Multi-Agent 协作模块开发\n参与 Multi-Agent 协作框架的模块开发与联调，实现任务分解、上下文传递、Agent 间消息通信等具体功能\n编写可维护、可测试的代码，确保多 Agent 协同流程的稳定性与正确性\n3. 工具链与基础能力集成\n负责 Agent 工具生态的接入与适配，完成 Function Calling 封装、外部 API 集成、工具调用结果解析等开发工作\n参与代码仓库级 RAG 引擎的功能开发，包括代码检索、上下文拼装、索引构建等具体模块\n4. 质量保障与持续优化\n参与 Agent 输出质量评估与 Bad Case 分析，持续改进 Agent 效果\n参与性能调优与问题排查，保障平台在大规模代码场景下的运行稳定性\n\n职位要求\n必备条件：\n1. 计算机科学或相关专业本科及以上学历，3 年以上软件开发经验\n2. 了解 AI Agent 基本概念与常见框架（如 LangChain、LlamaIndex 或类似框架），有实际调用 LLM API 的开发经验\n3. 熟悉 LLM 应用开发的关键环节：Prompt 工程、上下文窗口管理、Agent插件开发等\n4. 具备良好的沟通协作能力，能在明确的技术方案指导下独立完成模块开发\n加分项：\n1. 有 RAG 系统开发经验，了解向量检索、文本分片、Embedding 等技术\n2. 使用过 Cursor、Copilot、Claude Code 等 AI 编码工具，并有较深的理解\n3. 有 Agent 应用（对话机器人、自动化工作流等）的开发或上线经验\n1. AI Agent 功能开发与交付\n参与 AI Agent 开发平台的核心模块开发，包括 Agent 执行引擎、工具调用链路、任务编排流程等，按计划高质量交付功能\n根据技术方案完成 Agent 能力的编码实现，包括代码生成、自动化测试、代码审查等具体场景的 Agent 开发\n2. Multi-Agent 协作模块开发\n参与 Multi-Agent 协作框架的模块开发与联调，实现任务分解、上下文传递、Agent 间消息通信等具体功能\n编写可维护、可测试的代码，确保多 Agent 协同流程的稳定性与正确性\n3. 工具链与基础能力集成\n负责 Agent 工具生态的接入与适配，完成 Function Calling 封装、外部 API 集成、工具调用结果解析等开发工作\n参与代码仓库级 RAG 引擎的功能开发，包括代码检索、上下文拼装、索引构建等具体模块\n4. 质量保障与持续优化\n参与 Agent 输出质量评估与 Bad Case 分析，持续改进 Agent 效果\n参与性能调优与问题排查，保障平台在大规模代码场景下的运行稳定性\n必备条件：\n1. 计算机科学或相关专业本科及以上学历，3 年以上软件开发经验\n2. 了解 AI Agent 基本概念与常见框架（如 LangChain、LlamaIndex 或类似框架），有实际调用 LLM API 的开发经验\n3. 熟悉 LLM 应用开发的关键环节：Prompt 工程、上下文窗口管理、Agent插件开发等\n4. 具备良好的沟通协作能力，能在明确的技术方案指导下独立完成模块开发\n加分项：\n1. 有 RAG 系统开发经验，了解向量检索、文本分片、Embedding 等技术\n2. 使用过 Cursor、Copilot、Claude Code 等 AI 编码工具，并有较深的理解\n3. 有 Agent 应用（对话机器人、自动化工作流等）的开发或上线经验",
"standard_classification": {
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