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腾讯营销-AI Agent 架构师
腾讯营销-AI Agent 架构师
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公架构师
架构师
Ai Agent
多智能体协同
大模型
智能体编排
架构设计
知识库
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿大模型Agent架构岗，技术成长空间极大，业务核心度高，但工作强度与挑战并存。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
比架构师中位数高
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 · 其中架构师 9 个
市场机会
选择适中
深圳 · 架构师 · 49 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责搭建腾讯营销平台级商家智能经营统一Agent超级中枢，构建全域经营核心调度底座和商家AI自主经营操作系统
你需要主导多子Agent集群编排与智能调度体系，设计跨层全局记忆与上下文机制，落地大模型工程与工具链，实现跨场景技能编排与全链路自主经营闭环
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业，3年以上大模型智能体（Agent）平台落地实战经验
深度理解企业级B端智能体架构，精通智能体编排、长期记忆管理、自动化任务调度、工具链调用核心技术体系，具备完整的AI系统落地经验
具备复杂多场景 AI 系统架构设计能力，可独立搭建统一智能体中台、多智能体协同调度、对话管理、行业知识库体系，具备从0到1搭建 AI 业务平台的完整经历
具备极强的跨团队推进、复杂方案设计、技术风险预判能力，可在平台生态约束、数据合规风控约束下，设计可落地、可分阶段迭代的最优技术方案
工作职责
负责搭建平台级商家智能经营统一Agent 超级中枢（超级大脑），作为全域经营核心调度底座，围绕用户意图理解、经营任务智能拆解、自主决策能力建设，统一收口全场景智能体的调度、治理与能力规范，构建商家AI自主经营操作系统
主导多子 Agent 集群编排与智能调度体系，针对私域客服、线索转化、直播、小店交易、线下到店等场景搭建垂直场景智能体，通过中枢大脑实现跨场景技能编排、任务调度与协同作业，打破场景孤岛，形成全域协同经营范式
搭建跨层全局记忆与上下文体系，构建 B 端商家经营记忆、C 端用户交互记忆双引擎，实现跨对话、跨场景、跨周期的记忆复用与上下文连贯，解决传统AI服务碎片化、认知不连续的痛点
设计 B/C 端资产双向共享与复用机制，依托大模型构建经营知识库、商家资产库、用户行为资产库，沉淀经营经验与用户偏好，双向赋能智能体意图识别、个性化经营、智能诊断与自动化执行
落地大模型工程与智能体工具链体系，统一封装投放、分析、转化等工具能力，标准化 Toolcall 调用与技能编排，形成「意图识别-任务拆解-工具执行-复盘沉淀」的全链路自主经营闭环
优先资格
有中大型平台级AI产品架构设计经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Agent和大模型应用的最前沿，能够主导平台级AI操作系统的从0到1建设，技术含金量极高
- 依托庞大的商家生态和海量业务场景（私域、直播、交易等），拥有极佳的落地土壤和数据资源
- 作为核心调度底座的建设者，能够积累深厚的企业级B端智能体架构经验，提升个人在AI领域的行业影响力
- 多智能体协同、全局记忆与跨场景调度属于行业前沿难题，技术探索难度大，缺乏成熟的开源方案可直接复用
- 需要拉通多个业务团队和场景，跨团队沟通与推进成本高，对复杂项目的管理和落地能力要求极高
- 适合具备扎实大模型底层技术功底、拥有丰富AI系统架构经验，且渴望在AI Agent商业化落地中发挥核心作用的资深技术专家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向可向AI技术总监、首席架构师等更高阶的技术管理或技术专家方向发展
- 横向可拓展至AI商业化落地、大模型产品负责人等兼具技术与业务视角的复合型角色
- 负责搭建商家智能经营统一Agent超级中枢，构建全域经营核心调度底座和商家AI自主经营操作系统
- 主导多子Agent集群编排与智能调度，针对私域客服、直播、交易等场景搭建垂直智能体，实现跨场景协同
- 设计全局记忆与上下文体系及B/C端资产共享机制，落地大模型工程与工具链，形成全链路自主经营闭环
- 精通大模型智能体（Agent）架构设计，包括智能体编排、长期记忆管理、自动化任务调度和工具链调用
- 具备复杂多场景AI系统架构能力，能独立搭建统一智能体中台和多智能体协同调度系统
- 拥有极强的跨团队推进与复杂方案设计能力，能在合规与生态约束下设计可落地的技术方案
申请策略
- 在求职信或面试中，展现对“商家AI自主经营操作系统”这一宏观愿景的深刻理解，体现业务全局观
- 重点突出大模型智能体（Agent）平台的从0到1架构设计与落地实战经验，尤其是多智能体协同和工具链调用
- 展示在复杂业务场景（如电商、客服、营销等）中应用AI技术解决实际业务痛点、提升业务指标的具体案例
- 强调跨团队推进大型技术项目的经验，以及如何平衡技术前瞻性与工程落地可行性
- 深入研究多智能体编排框架（如AutoGen、CrewAI等）及长期记忆管理机制，补充前沿的Agent工程化知识
- 加强对营销生态（如微信私域、视频号直播、小程序交易）的业务理解，以便更好地设计贴合场景的Agent方案
面试指南
- STAR法则结合架构图：在回答架构设计问题时，先阐述业务背景与痛点，再结合系统架构图讲解核心模块设计，最后用具体的数据指标或业务收益证明结果
- 权衡与迭代思维：在回答复杂约束下的方案设计时，强调“MVP先行、分阶段迭代”的工程思维，以及如何通过技术手段规避合规风险
- 请详细描述你从0到1搭建大模型智能体平台的架构设计思路，特别是多子Agent协同调度的实现方案
- 在构建跨层全局记忆与上下文体系时，你是如何解决长文本记忆丢失和上下文不连贯问题的？
- 面对私域客服、直播、交易等不同场景，如何设计统一的Agent中枢来打破场景孤岛？
- 在平台生态约束和数据合规风控下，你如何设计可落地且能分阶段迭代的技术方案？
- 准备1-2个自己主导的复杂AI系统架构案例，梳理其中的技术难点、解决方案及最终收益，做到对细节了如指掌
- 提前体验并研究相关的商家产品（如腾讯广告、企微等），思考AI Agent如何赋能这些现有业务
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
大模型架构师属于市场稀缺的高阶技术岗位，深圳同类岗位市场价处于高位，结合大模型领域的高溢价，该职位在薪资方面具备较强竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：4千–7万/月）
成长发展
95较高
岗位处于AI Agent和大模型应用的最前沿，主导平台级AI操作系统的建设，技术成长空间与行业视野极佳。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、大模型、智能体编排、多智能体协同、Toolcall、长期记忆管理
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，无法准确评估该职位的生活化动机满足程度。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
构建商家AI自主经营操作系统，推动B端商家经营智能化，具有较高的行业创新价值与商业意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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