Agent产品经理

优缺点分析

角色解读

• 在垂直领域（如自动驾驶数据智能）深耕，成为AI Agent产品领域的专家，负责更复杂、更核心的AI产品矩阵
• 向产品负责人或技术产品专家方向发展，不仅负责单一产品，还参与部门产品战略规划和AI技术路线设计
• 积累AI产品化经验后，可横向拓展至更广泛的AI应用领域（如通用AI工具、企业级AI平台等）
• 负责自动驾驶数据平台核心AI Agent产品的全生命周期管理，从需求分析到功能设计、迭代优化
• 深度设计AI与人协作的交互机制，例如如何让Agent在数据处理任务中既能自动执行又能确保关键操作有人确认
• 主导搭建一套科学的评测体系，用数据驱动产品迭代，解决Agent在实际使用中出现的各类技术问题
• 通过分析海量用户日志和Bad Case，将实际使用痛点转化为清晰的产品需求和技术优化方向
• 需要扎实的产品设计基本功，包括用户需求分析、交互设计、数据驱动决策等能力
• 必须深刻理解大语言模型的能力边界和典型缺陷（如幻觉、工具调用失败），并能将这些理解转化为产品设计策略
• 需要具备较强的逻辑思维和体系搭建能力，以设计并落地有效的评测体系和迭代流程
• 需要一定的数据分析能力和用户洞察能力，能从日志和反馈中提炼出关键信息

申请策略

• 深入研究地平线现有的数据闭环产品或公开的AI技术博客，思考其Agent产品可能的优化方向，在面试中提出有见地的问题
• 准备一个能够体现你对AI产品思考深度的案例，哪怕是一个小的Side Project，来展示你的产品思维和技术热情
• 重点突出任何与AI产品相关（尤其是LLM/Agent应用、B端工具）的经验，哪怕是概念设计或内部项目
• 详细描述曾参与的复杂系统设计、评测体系搭建或数据分析驱动产品迭代的具体案例与成果
• 展现对大模型技术的理解，可提及参与的Prompt Engineering实践或对MCP/Function Calling等概念的思考
• 如有自动驾驶、数据平台或机器学习相关背景，务必强调，这是极大的加分项
• 系统学习AI Agent的主流架构范式和设计模式（如ReAct, Tool Use），并动手尝试用Coze等平台搭建简单应用
• 深入研究1-2个主流的AI产品评测方法论，并思考如何应用于具体场景

面试指南

• 【设计类问题】按照“明确目标 -> 拆解任务流 -> 设计决策点与交互 -> 定义容错机制 -> 设计度量指标”的框架来结构化回答
• 【问题分析类问题】采用“现象描述 -> 归因分析（技术/产品/用户）-> 提出解决方案 -> 设计验证方法”的逻辑
• 【经验类问题】使用STAR原则（情境、任务、行动、结果）来清晰讲述，并突出你的产品思考和数据驱动思维
• 请设计一个AI Agent来自动化执行‘从海量视频数据中查找并标注特定危险场景’的任务，你会如何设计其交互机制和容错策略？
• 如果Agent在执行任务时出现了一次严重的幻觉错误（例如错误标记了关键数据），你会如何建立评测和监控体系来发现并防止此类问题？
• 请描述一次你通过分析用户反馈或数据日志，成功推动产品功能优化的经历
• 你认为当前的LLM技术应用在B端工具产品中，最大的三个挑战是什么？你会如何从产品角度去应对？
• 复习LLM的基本原理、能力边界（幻觉、上下文限制等）以及常见的Agent框架和工具调用模式