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高德-ToB Agent 平台产品专家-Harness 方向
高德-ToB Agent 平台产品专家-Harness 方向
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Agent平台
Ai Agent
Iot
Mcp
Sdk设计
Tob产品
上下文工程
大模型
评测体系
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
前沿AI Agent平台产品岗，技术成长性极强，但工作复杂度高，生活平衡信息不明。
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
45K
比AI产品经理中位数高
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 2300 个在招 · 其中AI产品经理 62 个
市场机会
选择面较广
北京 · AI产品经理 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个负责将AI Agent能力封装成标准化ToB产品的产品专家岗位
你需要将底层复杂的Agent技术，转化为客户三行代码即可接入的SDK与控制台，并构建能够量化评估Agent智能水平的评测体系
同时，你将作为项目推进者，确保产品从定义到交付落地的全流程顺利进行
最低要求
懂 Agent 运行时原理，有 ToB 产品交付经验，SDK、开放平台、开发者控制台任一方向，能独立写出客户看得懂的接入文档与能力边界说明
能自己动手验证假设，熟练用 Python 配合 AI 编程助手写评测脚本、解析 trace、跑 prompt 回归、搭 mock 与 record-replay 环境，不靠等别人排期
有数据品味，拿到一个 bad case 能判断根因落在哪一层：prompt 写法、工具 schema、召回数据，还是评测环境本身不可控
双向翻译能力，对工程讲清要改哪个模块，对客户讲清能力边界在哪、这个需求为什么现在做不了
计算机、人工智能或相关专业背景，3 年以上 AI 产品或平台产品经验
工作职责
定义 ToB Harness 产品：把一套底座切成客户能选的能力档位
收敛 runtime 的配置维度（模型、harness、工具、Skill、卡片样式），对外只暴露档位与少量参数，不暴露内部复杂度
设计能力分档策略：每档要给出延迟、成本、智能度的明确三角，以及哪些请求会被降级、哪些会被直接拒绝
按客户形态拆接入方案：有屏车机、无屏 AIoT 设备、第三方 App 内嵌助手，各自的接入路径与兜底逻辑要分别定义
定义对外返回结构与计费口径：卖结论、卡片与引用来源，不卖裸数据
按量阶梯计费而非包月
每份方案配一份客户视角的接入演练，包含真实 API 调用示例、失败态处理和能力边界声明
建设 Agent 平台产品：让 Agent 的生产与准入变成流水线
负责 Agent 的创建、配置装配，以及外部工具与 Skill 的引入与治理
工具与 Skill 的准入审计：schema 与实际注册实现是否同步（不同步会产出模型看得见但调不通的幻影工具）
工具返回的凭据字段在上下文裁剪后是否还在（丢了会导致同一个目标被重复召回）
第三方 Skill 的字段语义是否与本平台一致（同一个 allowed-tools 字段，在有的框架里是权限白名单，在有的框架里是增量召回清单，语义相反）
上下文工程治理：拆清单请求里 system prompt、tools schema、对话历史各占多少 token，识别哪部分是固定开销，在裁剪率与召回质量之间给出明确取舍，不靠感觉调
构建评测闭环：用任务完成率而不是格式合法率驱动迭代
设计细粒度评测集，多个指标分开看、不做加权合成，红线项单独判定
核心指标是任务完成率与任务满足率
'格式合法地终结了对话'不算完成
推动实验有效的策略固化为生产能力，并持续监控线上表现
推进项目落地：每阶段有可验收产物，卡点显性化
按三阶段节奏推进——底座打通、SDK 与控制台上线、规模化复制，每阶段的验收标准提前写死
维护 Owner 表与卡点表
周会只过两件事：本周动了什么、被谁卡住，不做进度美化
客户交付走项目制：需求分级、变更控制、上线后监控与迭代排期
并行管理 3 个以上客户与 2 个以上内部团队时，排期不失控、卡点能及时上升
优先资格
做过评测平台、harness 层或 Agent 编排框架
熟悉 Skill 与 MCP 工具生态，能判断外部能力的准入风险
有车企或 IoT 设备客户的交付经验
从 0 到 1 建过开放平台或开发者控制台，并在其中承担核心产品决策
熟悉主流开源与闭源模型的能力差异，做过多模型路由策略
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接投身于AI Agent这一前沿技术领域，参与构建底层平台产品，技术视野和产品能力能得到极大锻炼
- 岗位职责完整，覆盖产品定义、技术评测、项目管理全流程，能获得端到端的产品打造经验
- 背靠大型科技平台，有资源和场景进行大规模的产品验证和落地
- 对技术理解深度要求高，需要持续跟进AI Agent、大模型等技术的快速演进，并能转化为产品方案
- 岗位涉及多条业务线（ToB、平台、项目）并行，工作复杂度高，需要极强的多任务处理与优先级管理能力
- 作为平台产品，需要平衡内部技术实现与外部客户需求，可能面临复杂的需求取舍与协调工作
- 适合有坚实技术背景（如CS/AI专业）、热爱解决复杂产品问题、追求在AI前沿领域深度实践的3年以上经验的产品经理
- 需要具备优秀的逻辑思维、动手能力和跨团队协作精神
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 深度发展：成为AI Agent领域的顶尖产品架构师，主导复杂ToB AI产品的全链路设计与商业化
- 广度发展：转向技术管理岗，负责AI平台或相关业务线的产品团队管理与战略规划
- 将底层AI Agent技术封装成易于客户接入的标准化ToB产品（SDK与控制台）
- 设计并建设Agent生产、准入与评测的全流程平台与闭环体系
- 作为项目负责人，推动产品从定义、开发到多客户规模化交付的全周期落地
- 深度理解AI Agent运行时原理与大模型技术栈，具备扎实的ToB产品设计与交付能力
- 熟练使用Python等工具进行技术验证、评测脚本编写与数据分析，具备动手解决技术问题的能力
- 优秀的逻辑分析与数据诊断能力，能精准定位AI系统中的Bad Case根因
- 强大的跨团队沟通与项目推动能力，能够协调工程、业务与客户等多方资源
申请策略
- 仔细研读JD中的职责描述，思考你过去的经验如何与其中定义的具体挑战（如能力分档、上下文治理、评测闭环）相匹配
- 在面试中，主动展示你对Agent技术、ToB产品交付的深度思考，而不仅仅是过往的产品流程经验
- 突出任何与AI平台、开放平台、SDK或开发者工具相关的产品经验，清晰描述你定义的产品如何赋能外部开发者或企业客户
- 用具体案例展示你如何通过数据分析或技术验证（如编写脚本、分析日志）来驱动产品决策或解决Bad Case
- 强调你主导或深度参与的、从0到1或复杂迭代的项目经历，说明你如何管理排期、解决卡点并推动落地
- 如果具备Python编程能力或技术背景，请在技能部分明确列出
- 深入学习当前主流AI Agent框架（如LangChain, AutoGen等）与MCP工具生态，理解其设计取舍
- 练习使用Python编写简单的评测脚本或数据处理工具，提升技术验证的实操手感
面试指南
- 使用STAR法则，结合具体项目经验，突出你定义产品（Situation/Task）、动手验证（Action）、数据驱动决策（Result）的能力
- 阐述清晰的逻辑框架
- 例如，评测设计：先明确核心目标（任务完成），再拆解子目标，设计针对性指标，并说明如何避免指标混淆
- 展示结构化的问题解决能力：从现象到数据，再定位到具体模块或环节（如Prompt、工具Schema、数据），最后给出解决方案
- 请介绍一个你主导的ToB平台或工具产品，你是如何定义其产品能力边界和对外接口的？
- 如果需要为一个AI Agent的‘任务完成率’设计评测集，你会考虑哪些维度和指标？如何区分‘格式合法’和‘真正完成’？
- 描述一个你通过分析数据或日志（trace）来定位产品/技术问题的例子
- 你的分析思路和结论是什么？
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活45
使命价值75
薪资福利
70中等
作为大型科技平台的岗位，薪酬福利体系通常具有市场竞争力，但JD未明确薪资信息，具体待遇需进一步沟通。
薪资信号面议 (35K-55K/月)
成长发展
95较高
该职位深度涉及AI Agent、大模型应用、平台架构等前沿技术领域，且职责要求全流程参与（定义、评测、交付），能提供极强的技术深度与产品广度成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、LLM、MCP、SDK、评测体系、上下文工程
业务类型profit_center
工作生活
45较低
JD未提及工作模式、弹性办公或WLB相关信息，无法判断工作生活平衡状况。岗位职责涉及多线程推进，工作强度可能较高。
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
75中等
岗位处于AI技术浪潮前沿，致力于构建赋能企业和开发者的AI基础设施，具有明确的创新价值和行业推动意义。
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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