产品经理（D110930）

Agent 产品经理
我们为什么招这个人
大模型让产品逻辑发生了范式级变化：过去的产品是"人工拼装能力"（意图分类 + 垂类模块），现在的产品是"调度一个通用智能的有限注意力"。我们需要一个人，他的产品直觉建立在新范式上，而不是把旧时代的功能型思维套在 agent外壳里。
这个角色不是"写 PRD 的人"，是 agent 行为的设计师：定义 agent 在什么场景下该自己干、该派子任务、该调用什么知识、该停下来问人。
你将深度参与
1. Agent 能力边界设计：定义主 agent 与子 agent 的分工原则
2. 知识供给体系：决定哪些知识做成 skill（程序性、人工精写、完整自洽），哪些进检索库（陈述性、海量、碎片化），并建立 skill的撰写规范与版本治理。
3. 工具与权限设计：agent 可以调用哪些工具、哪些动作需要人类确认，设计"自治程度"的产品化分级。
4. 评估体系：为不确定性产品建立评估方法——不是测"功能是否正确"，而是测"行为是否得体"：该问不问、该停不停、简报写不清，都是缺陷。
5. 失败模式管理：建立 agent 产品特有的 failure taxonomy（失败分类法）——上下文溢出、委托简报失真、知识过时、过度自信，并为每类设计产品级护栏。
硬性要求
- 至少 6个月深度使用并构建过 agent 类产品（不是"用过 ChatGPT"，是设计过工具调用、多步任务、上下文管理的产品）。
- 能不借助工程师，独立讲清以下三组区别，并举出真实设计案例：
- 子 agent vs 传统垂类 bot
- skill vs RAG
- 上下文窗口作为稀缺资源的产品含义
- 亲手写过 prompt/系统提示词并迭代过至少一个完整版本周期，对"自然语言即接口"有肌肉记忆。
- 能读懂 agent 的执行轨迹（trace）并从中定位产品问题，而不是只看最终输出。

加分项
- 写过被他人实际使用的 skill / 工具定义 / agent 配置。
- 有传统 NLP 对话系统（意图+槽位）的经验且能清晰说出自己哪些旧直觉被推翻了——经历过范式迁移并完成认知更新的人，比只有新范式经验的人更稀缺。
- 有评估集（eval set）建设经验。