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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 9 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
Aiot
Mcp
Sdk
Tob产品
上下文工程
评测体系
车机
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
高薪、前沿技术栈、成长空间大，但工作强度可能较高。
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
48K
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 260 个在招 · 其中AI产品经理 2 个
市场机会
选择面较广
北京 · AI产品经理 · 约 100 个在招
职位详情
关于这个职位
作为高德ToB Agent平台产品专家，你将负责定义和建设面向企业客户的Agent Harness产品，将底层能力封装成易于集成的SDK与控制台，并构建评测闭环以驱动Agent智能水平的持续提升
你将主导从产品定义、平台建设到项目落地的全流程，与工程、算法和客户紧密协作，是连接技术与商业的关键角色
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（不同步会产生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（丢失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
- 高德地图作为大型互联网公司，平台稳定，业务前景广阔，在AI领域投入大
- 该岗位处于AI Agent前沿领域，技术含量高，能快速积累核心技能
- 产品职责范围广，从产品定义到项目推进，能全面锻炼产品能力
- 岗位要求高，需要同时具备技术理解、产品设计和项目管理能力，对综合能力要求高
- ToB产品交付周期长，客户需求复杂，需要较强的沟通和协调能力
- AI领域技术迭代快，需要持续学习，保持技术敏感度
- 适合对AI Agent领域有浓厚兴趣，具备ToB产品经验，且能快速学习、动手能力强、善于跨团队协作的产品经理
缺点 / 挑战
- 薪资水平较高，福利待遇完善
角色解读
- 在AI Agent领域深耕，成为Agent平台或Harness方向的专家
- 向产品管理或产品总监方向发展，负责更大规模的平台产品
- 向AI技术专家转型，深入Agent底层技术，成为技术型产品经理
- 负责定义ToB Agent Harness产品，将底层Agent能力封装成客户可快速接入的SDK和配置档位，并设计能力分档、接入方案和计费策略
- 建设Agent平台产品，管理Agent的创建、配置、工具与Skill的引入和治理，并优化上下文工程
- 构建评测闭环，设计细粒度评测集，以任务完成率驱动Agent的迭代优化
- 作为项目推进人，负责排期、卡点管理、验收，并协调多个客户和内部团队，确保项目落地
- 深入理解Agent运行时原理，包括模型、工具调用、上下文管理等
- 具备ToB产品交付经验，熟悉SDK、开放平台或开发者控制台的设计
- 熟练使用Python进行脚本编写，能够独立进行评测、trace解析和回归测试
- 具备优秀的数据分析能力，能够定位bad case的根因
申请策略
- 在面试中，可以准备一个完整的Agent产品案例，展示从定义到落地的全过程
- 关注高德地图在AI领域的布局和动态，了解其业务方向
- 突出ToB产品经验，特别是SDK、开放平台或开发者控制台的设计与交付案例
- 强调对Agent原理的理解，以及使用Python进行评测脚本、trace分析等实操经验
- 展示数据驱动决策的能力，例如如何通过评测指标推动产品迭代
- 体现项目管理能力，如并行管理多个项目、协调多方资源并保证交付
- 深入学习Agent相关技术，如LangChain、MCP、Function Calling等
- 熟悉主流大模型（如GPT-4、Claude 3）的能力差异和评测方法
面试指南
- 回答问题时，可以结合具体案例，展示你的思考过程和决策逻辑
- 强调数据驱动和结果导向，用数据和事实支撑你的观点
- 突出你的双向翻译能力，既能与工程师沟通技术细节，又能向客户清晰解释产品价值
- 请描述你如何设计一个Agent能力分档策略，并说明各档位的延迟、成本和智能度如何平衡？
- 如何设计一个评测集来评估Agent的任务完成率？请举例说明
- 当客户反馈Agent效果不佳时，你会如何定位问题？
- 如何管理多个客户和内部团队的项目排期？
- 你如何理解Agent平台中工具和Skill的准入审计？
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
该职位为资深产品专家，薪资水平较高，且高德作为大型上市公司，福利待遇稳定，补偿性动机满足度较好。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
90较高
该职位处于AI Agent前沿领域，技术含量高，能深度参与平台建设，成长空间大，发展性动机强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、Harness、SDK、MCP、LLM、Python
业务类型profit_center
工作生活
50较低
该岗位需要现场办公，且涉及多项目并行管理，工作强度可能较高，生活化动机满足程度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
该岗位属于AI Agent领域，行业前景广阔，但具体社会价值导向不明显，意义感动机中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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