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1. 负责 AI 视频生成方向 Agent 产品的策略设计与落地,明确 Agent 能力边界、任务编排方案,搭建可回归的 Agent 评测体系,推动 Agent 在内容创作、视频生产流程中从演示 demo 走向可交付、可度量、可持续迭代的线上能力。 2. 梳理视频创作业务场景,定义 Agent 的任务拆解、规划路径、工具调用、记忆与上下文管理、多轮对话澄清、失败自动恢复等核心策略。 3. 联合算法、研发团队,设计、迭代 Prompt、工作流以及 Agent 编排逻辑,持续提升视频创作任务的完成率、输出稳定性与视频产出质量。 4. 搭建完善的 Agent 评测体系,设计任务成功率、工具调用正确率、输出一致性、可编辑成功率、失败率、推理耗时、调用成本等量化回归指标,支撑版本效果评估。 5. 基于埋点数据与用户反馈做数据分析,对 Badcase 进行闭环治理;归类失败根因(规划逻辑问题、工具调用异常、上下文丢失、底层模型能力局限等),输出优化策略并上线验证效果。 6. 持续调研海内外 Agent 产品、AIGC 视频创作平台、画布类智能工具的策略方案,跟踪行业前沿,输出可落地的产品策略优化建议。 7. 跨算法、工程、设计、运营团队协同推进,负责 Agent 策略方案落地、灰度上线、效果复盘,保障策略稳定上线。
1. 拥有 大厂 2 年及以上视频 Agent 策略相关产品经验,深度参与过 AIGC Agent 产品从 0 到 1 或策略迭代落地。 2. 理解 LLM Agent 基础原理,熟悉任务规划、工具调用、记忆机制、多轮上下文等 Agent 核心模块的策略设计。 3. 具备搭建 Agent 量化评测体系的经验,能够设计指标、组织评测、通过数据和 Badcase 驱动策略迭代。 4. 具备良好的逻辑拆解能力,能够把复杂视频创作需求拆解成 Agent 可执行的工作流与任务链路。 5. 具备跨团队协同推进能力,可以和算法、后端工程师高效对齐方案,推动策略落地验证。 ⭐ 加分项(优先考虑) 1. 熟悉 AI 视频生成、文生视频、视频画布、数字人等 AIGC 视频业务场景,懂视频内容生产流程。 2. 有 Prompt 工程、工作流编排、多 Agent 协作方案设计落地经验。 3. 熟悉各类主流大模型特性,了解模型能力边界、幻觉、稳定性等常见问题。 4. 能够看懂基础数据分析,会使用 SQL、埋点工具,独立完成效果复盘。
-Must:大厂 2 年 + 视频 Agent 策略经验;懂 Agent 核心模块策略设计;有 Agent 评测体系搭建经验;强任务拆解逻辑;跨团队推动落地能力 - 加分项:熟悉 AI 视频生成业务;Prompt / 工作流编排经验;熟悉主流大模型;



