腾讯企业微信-AI应用后台开发工程师-企业知识挖掘和应用（成都/北京）
任职要求
1.计算机、人工智能相关专业，具备1年以上AI应用开发经验； 2.精通C++，熟悉Python，拥有3年以上Linux/Unix后台开发经验； 3.理解大模型技术原理，具备RAG等应…
工作职责
1.负责个人/企业知识图谱的构建，包括NLP信息抽取、记忆压缩及图谱存储方案的设计与工程实现； 2.基于知识图谱构建Memory系统，提升大模型智能体的用户体验； 3.协助业务团队落地LLM相关功能，拓展AI应用能力矩阵； 4.负责后台分布式高可用系统的开发与性能优化。
1.负责AI agent的研发与维护工作，完成各AI agent的功能实现、性能维护； 2.与产品、算法、测试等团队紧密配合，搭建AI agent服务，打通企业自有数据和服务，丰富企业微信AI能力； 3.持续进行系统的技术架构优化与性能优化，提升产品竞争力。
1.负责企业微信AI应用后台系统的设计、开发与迭代，集成大模型能力，为企业用户提供智能对话、任务自动化等场景服务； 2.构建高可用、低延迟的模型调用与服务调度框架，优化AI请求链路的稳定性与性能； 3.与AI产品、算法团队紧密协作，推动LLM（大语言模型）功能在企微生态中的落地，扩展AI应用能力矩阵； 4.负责分布式后台服务的功能开发、容灾设计与性能调优，保障系统在高并发场景下的可靠性。
1.负责Agent开发框架的设计与实现，构建支持多智能体系统（Multi-Agent System）的协作、决策与工具调用能力，提供高效、可扩展的框架支撑复杂任务执行； 2.开发框架核心模块（如任务调度、通信协议、工具集成等），实现Agent的自主规划、推理（CoT/ToT）及上下文管理能力，优化框架的易用性与性能； 3.设计并实现标准化接口与协议（如MCP、A2A、FunctionCall），支持Agent与外部系统、工具的无缝交互，提升框架的生态兼容性； 4.集成与优化现有Agent架构（Multi-Agent、ReAct/PlanAct/CodeAct等），构建模块化、可插拔的框架体系，满足不同场景的定制化需求； 5.负责框架的性能优化与稳定性维护，通过工程手段（如异步处理、资源调度等）提升框架的吞吐量与并发能力，降低资源消耗； 6.协作算法团队落地算法成果，将研究成果转化为工程实现，推动Agent框架在业务场景中的高效部署与迭代。
1.负责评测体系建设：设计并持续优化 AI Agent 评测框架，覆盖任务完成率、多轮对话质量、工具调用准确性等核心维度 2.评测执行与分析：针对企业微信 AI Agent 场景（总结、搜索、销售、审批、日程助理等）制定测试用例，执行自动化与人工评测，输出量化分析报告 3. Benchmark 研究与构建：跟踪业界主流 Agent 评测基准（如 AgentBench、PinchBench、TAU-bench等），结合企业微信业务场景进行改造与落地 4.数据治理：推动数据标注规范制定和标注质量管控 5. 问题定位与反馈：深度分析 Agent 失败案例，精准定位规划、记忆、工具调用等模块的能力短板，与研发/产品团队闭环跟进