高级Agentic产品经理

岗位职责

Agent产品架构与核心能力定义

负责ToB场景下Agent产品的整体设计，主导任务规划、长期/分层记忆体系、复杂工具链集成（Tool Use / MCP / A2A）的产品方案。

定义Agent的推理与行动边界：何时自主决策、何时请求人工介入（Human-in-the-Loop），设计可解释的决策链路。

构建Agent产品的可观测性与安全治理体系，包括行为审计、权限控制、幻觉监测与回滚机制。

客户业务需求挖掘与商业闭环

深入客户业务场景，识别高价值Agent落地机会，输出包含效率增益与成本节省的量化ROI模型。

主导从POC到规模化交付的全流程，对产品可用性、客户满意度与续费率负责。

将行业know-how沉淀为可复用的垂直领域Agent模板或技能包，加速规模化复制。

技术趋势追踪与产品路线图制定

紧密追踪Agentic AI前沿：多Agent协作（MAS）、Code-Agent、Computer Use、流式推理等方向，判断技术成熟度并转化为产品迭代计划。

根据模型能力演进（如推理能力提升、长上下文窗口扩展、多模态融合），动态调整产品策略，平衡"模型原生能力"与"工程补强"的边界。

任职要求

3-5年以上产品经验，其中至少1.5年以上LLM/Agent产品实战经验，有ToB Agent产品或复杂AI系统成功落地案例。

对Agentic AI有系统性认知：理解ReAct、Plan-and-Execute、CoT/ToT等推理范式；熟悉主流Agent框架的设计理念及其适用边界；了解MCP、A2A等Agent互联协议的价值与应用场景。

具备企业级思维：理解Agent落地中的安全、合规、权限、审计需求，能将技术能力转化为企业客户可信任的产品方案。

强业务推演能力：能将客户模糊的"提效"需求，拆解为Agent可执行的自动化链路，并量化其商业价值。

跨团队领导力：有协调算法、工程、交付、销售等多角色的实战经验，能推动复杂项目按时高质量交付。

持续的AI敏锐度：日常深度使用和研究前沿Agent产品，能快速将新技术趋势转化为可落地的产品动作。

加分项

有多Agent协作（MAS）或Agent-to-Agent通信相关产品设计经验。

熟悉MCP协议及其生态，有工具/插件市场的设计与运营经验。

有Agent安全、对齐与治理方向的产品实践。

具备垂直行业（如金融、供应链、客服、法律等）的深度领域知识，能直接与业务专家对话。

主导过从单Agent到多Agent协同的产品架构演进。

英语可作为工作语言