上海码极客人工智能科技 聊一聊

工作职责： 1. 智能体平台产品规划与演进 负责智能体平台的整体产品规划，涵盖智能体工厂、技能市场、知识库、可视化编排器、模型服务网关等核心模块，定义产品迭代路线图与版本规划。 深入理解政务/企业服务场景，挖掘用户在智能办公、政策咨询、园区管理、应急响应等领域的核心痛点，转化为产品能力。 跟踪智能体平台前沿发展动向（如Agentic RAG、多智能体协作、自主工作流、技能自进化），推动产品持续创新与竞争力提升。 2. 需求分析与可复用能力抽象 编写高质量的产品需求文档（PRD），明确功能逻辑、交互细节、验收标准与数据埋点要求。 具备需求拆解与通用化抽象能力，能从多个业务场景中提炼共性需求，沉淀为可复用的平台能力（如通用技能基座、跨业务知识库模板、可配置工作流节点）。 设计平台级能力复用机制，确保智能体、技能、知识库等数字资产在不同租户、不同场景下的高效复用与迁移。 3. AI场景下的交互设计与用户体验 主导AI原生交互设计，包括对话式交互、流式响应展示、思考链（Chain of Thought）可视化、多模态输入输出、工具调用过程展示等，打造直观、高效的智能体操作体验。 设计可视化编排器的交互范式，支持通过拖拽方式构建智能体工作流、技能链路、知识检索流程，降低非技术用户的使用门槛。 关注低代码/零代码配置能力，让用户通过表单配置即可完成智能体人设、技能绑定、知识库挂载等操作。 4. 商业竞品分析与前沿洞察 持续跟踪国内外智能体平台竞品（如Dify、Coze、LangFlow、AutoGPT、metaGPT、CrewAI、OpenClaw等），深入分析其功能架构、交互设计、商业化模式与技术路线。 结合Gartner技术成熟度曲线、Forrester Wave等权威报告，预判智能体平台的发展趋势，为产品方向提供决策依据。 输出竞品分析报告与产品优化建议，确保产品在功能完备性、易用性、开放性等方面保持行业领先。 5. 跨团队协作与项目交付 协调设计、开发、测试、算法团队，推动产品按时高质量交付，确保功能落地与用户体验一致性。 参与客户沟通和项目汇报，收集一线用户反馈，快速迭代优化产品能力。 建立产品数据指标体系，通过用户行为数据分析驱动产品决策，持续优化关键转化指标（如智能体创建成功率、技能使用率、任务完成率）。 任职资格 基本要求 1、统招本科及以上学历，计算机、人工智能或相关专业，3年以上B端或AI产品经验。 2、熟悉产品设计全流程，熟练使用 Axure、Figma、XMind、ProcessOn 等工具，能输出高质量的原型与流程图。 3、具备优秀的逻辑思维和需求分析能力，能抽象复杂业务场景，拆解为可落地的产品功能。 4、良好的沟通能力和跨团队协作能力，能有效推动项目，平衡技术约束与用户体验。 5、对AI技术（大模型、智能体、RAG）有较深理解，能与算法、开发团队顺畅交流，理解技术边界与可能性。 6、有智能体平台的需求分析、设计与落地经验，熟悉智能体（Agent）的核心构成（规划、记忆、工具、执行）。 核心技术要求（智能体平台方向） 1. 智能体平台深度理解 深入理解智能体平台核心模块：智能体工厂（Agent Factory）、技能市场（Skills Marketplace）、知识库（Knowledge base）、工作流引擎（Workflow Engine）、模型服务网关（Model Gateway）。 熟悉Agentic RAG、多智能体协作、自主工作流、技能自进化等前沿概念，能将其转化为产品能力。 了解智能体评估体系，能定义智能体的准确性、效率、安全性、可解释性等评估指标。 2. 需求拆解与可复用能力抽象 具备需求通用化抽象能力，能从多个业务场景中提取共性，沉淀为平台级可复用能力。 有低代码平台、PaaS平台或SaaS平台的产品设计经验，理解 配置化、组件化、模板化 的设计理念。 能设计数字资产复用机制，如智能体模板、技能包、知识库模板、工作流模板的创建、发布、导入导出能力。 3. AI场景下的交互设计 熟悉对话式AI交互设计，理解对话状态管理、上下文维护、多轮交互、意图澄清等设计要点。 有可视化编排器或流程图工具的产品设计经验，理解节点、连线、分支、循环等DAG元素的交互设计。 关注AI生成内容（AIGC）的展示与交互，如流式输出、思考过程展示、多模态内容渲染、交互打断与纠错。 4. 商业竞品分析与前沿洞察 熟悉国内外主流智能体平台（Dify、Coze、LangFlow、AutoGPT、metaGPT、CrewAI、OpenClaw、RAGFlow等），能深入分析其产品定位、功能矩阵、商业模式与优劣势。 关注智能体平台前沿发展动向，如： GraphRAG vs 传统RAG的产品化路径 多智能体协作的产品形态（如OpenClaw的Mission Control） 技能市场的生态化运营 智能体可观测性（AgentOps）的产品化 能结合行业趋势，输出产品演进路线图，明确短期、中期、长期的产品目标。 5. 数据分析与产品决策 具备数据驱动产品决策能力，熟悉数据埋点设计、用户行为分析、A/B测试方法。 能定义并跟踪核心产品指标，如： 智能体创建数量与活跃度 技能使用率与复用率 任务成功率与用户满意度 模型调用成本与效率 加分项 1、有0到1产品成功落地经验，能完整讲述从需求挖掘、产品设计到上线迭代的全过程。 2、有政务、园区、企服类产品经验，理解政企客户的合规要求、审批流程与采购模式。 3、了解政府项目流程和合规要求，有国产化适配、信创生态产品设计经验。 4、具备技术背景（如计算机专业、有开发经验），能与技术团队深度对话。 5、有产品方法论输出（如博客、演讲、开源项目），在AI产品圈有一定影响力。