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WorkBuddy-Agent Harness 研发工程师
WorkBuddy-Agent Harness 研发工程师
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai工具
Llm
Mcp
Multi-Agent
上下文工程
评测体系
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿AI Agent研发岗位，技术深度强，腾讯平台资源好，薪资待遇优，但工作模式未明。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
30K
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2020 个在招 · 其中人工智能 13 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 人工智能 · 70 个在招
职位详情
关于这个职位
负责腾讯WorkBuddy-Agent Harness的研发工作，涉及Agent自进化、上下文工程、多智能体协调等前沿AI研究方向与工程实现，旨在优化智能体在真实业务场景下的任务表现
岗位为研究和工程复合型，需要驱动从想法提出到落地实现的完整链路
最低要求
计算机相关专业本科及以上学历
对 AI 行业有极大的热情，我们相信兴趣是最好的老师
熟悉 LLM 与 Agent 的底层机制与技术原理，涵盖 Transformer、Model Inference、Prefix Cache、Programmatic Tool Calling、Context Compaction、Skills、MCP、Agent Memory、Multi-Agent 等
深度使用过一种或多种 Agent 工具，例如 Codex、Claude Code、Cursor、Manus 等
可借助 AI 工具快速学习陌生领域知识，敢于承接未知技术挑战
既有研究品味，又能实践落地
技术上既有深度，也有广度
具备英文文献阅读能力
工作职责
负责 WorkBuddy Harness 的整体效果与能力优化，协同内部团队，以用户真实任务表现为反馈，不断优化迭代 Harness 效果
岗位为研究和工程复合型，可以偏向其中一个方向，但需要对另一个方向有所了解，更倾向于两者兼顾
独立解决问题，提出原创性想法，从 0 到 1 驱动研究探索
同时拥有扎实的工程落地能力，打通从想法提出到落地实现的完整链路
可针对全新问题定义合理的评测与验证标准，搭建配套评测数据集
立足真实业务场景，保证智能体能力在现实环境下有效可用
包括但不限于以下研究方向：1）Harness Self‑Evolution 方向：研究 Harness 闭环自进化机制，自主迭代工具集、执行架构与多智能体协作范式，适配模型能力与业务场景演进
）Context Engineering 方向：探索复杂场景下的上下文组织与编排，在模型窗口和 token efficiency 约束下引导模型聚焦关键信息，提升 Agent 任务表现
）Multi‑Agent Coordination 方向：研究大规模分布式智能体协作，构建 Agent 集群化协作能力
）Long‑term Memory 方向：研究 Agent 长期记忆、经验内化与自我迭代机制，形成稳定的行为模式与长期决策准则
）Long‑Horizon 方向：研究长链路、稀疏反馈任务下的持续决策机制，降低长周期执行中的能力衰减
包括但不限于以下工程方向：1）Harness Self‑Evolution 方向：搭建 Agent 自进化 SDK 与平台，实现智能体自主迭代与持续能力升级
）Context Engineering 方向：优化 Agent 上下文与提示工程，提升复杂场景下的适配能力与任务表现
）Evaluation 方向：建设 Agent 多维度评测体系、数据集与基准，支撑 Agent 效果迭代和自进化
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 腾讯平台资源丰富，技术社区活跃，能接触大规模真实业务场景
- 岗位涉及LLM、Agent等前沿AI技术，有深度研究方向和工程落地机会
- 复合型岗位兼顾研究和工程，利于全面发展技术能力
- 项目可能涉及长链路、多智能体协作等难题，需平衡研究探索与工程落地
- 大公司内部协作流程可能复杂，需适应跨团队合作
缺点 / 挑战
- 技术挑战大，需快速学习未知领域并解决复杂问题
- 适合对AI Agent技术有热情，具备研究品味和工程能力，喜欢挑战前沿问题并追求技术深度的求职者
角色解读
- 在AI Agent领域深耕，成为技术专家或高级研究员
- 向技术管理或架构师方向发展，带领团队攻克复杂挑战
- 参与行业前沿研究，推动技术商业化并影响产品策略
- 优化WorkBuddy-Agent Harness的整体效果，提升智能体在真实任务中的表现
- 独立驱动从研究探索到工程落地的完整链路，包括问题定义、评测标准搭建和实现
- 探索Agent自进化、上下文工程、多智能体协调等前沿AI研究方向
- 熟悉LLM和Agent底层原理，如Transformer、MCP、Multi-Agent等技术
- 深度使用Agent工具（如Codex、Cursor）并具备英文文献阅读能力
- 兼具研究品味和工程实践能力，能快速学习陌生领域知识
申请策略
- 研究腾讯AI产品动态和WorkBuddy Harness相关技术，面试时展示了解
- 准备面试中展示研究思路和工程落地案例，强调个人贡献
- 突出AI相关项目经验，尤其是Agent、LLM应用或评测体系搭建
- 展示独立解决问题和从0到1研究探索的能力，附具体案例
- 强调使用AI工具（如Codex、Cursor）的经验和快速学习能力
- 提供英文文献阅读、技术博客或开源贡献等证明技术深度
- 深入学习Agent架构、上下文工程和提示工程等核心技术
- 练习在真实业务场景下设计评测标准和数据集
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出技术决策和影响
- 结合具体案例说明问题分析和解决过程，强调研究与工程的结合
- 展示对技术趋势的理解，提出个人见解并联系岗位方向
- 如何优化Agent在长链路任务中的表现？
- 你如何定义Agent的评测标准和搭建评测数据集？
- 介绍一个你独立解决的复杂技术问题，从想法到落地的过程
- 你对Agent自进化机制有什么想法？
- 如何平衡研究探索和工程落地的优先级？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
80较高
腾讯作为已上市巨头，通常提供有竞争力的薪酬和福利体系，但JD未明确薪资细节，补偿性动机满足程度较高。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及LLM、Agent等前沿AI技术，有深度研究方向和工程落地机会，利于技能成长和职业发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、Transformer、MCP、Multi-Agent
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及工作模式和WLB相关信息，无法判断办公灵活性和工作强度，生活化动机满足程度有限。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
AI Agent是高速增长的新兴领域，技术引领变革，具有创新性和行业影响力，意义感动机满足较好。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号用技术引领新的变革
创新程度积极采用新技术
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