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1. 用户问题与产品规划:通过实际佩戴体验、用户访谈、对话和任务记录发现需求,确定Agent场景优先级,定义从用户发起到获得答案或完成任务的完整体验。 2. Agent产品架构与策略:联合研发设计意图理解、上下文组织、任务规划、状态管理、模型路由和工具编排策略;比较简单流程与自主规划的适用条件,用原型验证取舍。 3. 回答与内容质量:负责各类AI回答的准确性、相关性、有用性、表达风格和连贯性;结合眼镜语音与显示特点,定义回答长度、澄清追问、信息来源、不确定性表达及异常反馈。 4. 工具调用与任务体验:定义工具选择、参数确认、授权、进度、打断、取消、超时、重试和失败恢复规则;明确成功判据与结果回执,避免执行失败却告知用户已完成。 5. 质量评估与持续改进:建立覆盖回答和任务的场景集、验收标准与回归机制,结合真实反馈、badcase和调用链路定位根因,推动策略或能力改进,并平衡效果、时延与成本。 6. 动手验证与交付:亲自使用AI Coding工具搭建可运行Demo、接入模型和工具,组织用户试用;形成清晰需求与验收方案,协同算法、研发、设计和测试完成上线、复盘及迭代。
1. 专业背景:计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业,本科及以上学历;对智能硬件、智能眼镜行业有一定了解者优先。 2. AI 知识储备:熟悉 AI 基础技术,如自然语言处理、计算机视觉等;了解大模型原理、长期记忆机制、主动式问答技术,能够与技术团队有效沟通产品的技术实现路径。 3. 保持旺盛好奇心与行动力,愿意持续尝试AI新能力、拆解产品并验证自己的判断;能主动发现问题、动手探索和持续迭代。 4. 能独立进行vibe coding,把想法做成可运行Demo,完成模型API与工具接入、基础调试和效果验证;有真实用户或数据反馈及据此修改的记录,能够说明自己的实际贡献。 5. 是AI与Agent产品的深度用户,理解任务规划、Tool Calling、上下文管理和状态管理的基本机制,有亲手搭建经验,能解释方案为何有效、何时失效及如何恢复。 6. 有内容判断力与交互敏感度,能区分正确与有用、自然与套路、简洁与信息不足,能够把模糊体验问题转成具体规则、对比样例和可执行的验收标准。 7. 具备用户研究与数据分析能力,愿意持续阅读真实对话和调用记录;能够设计实验、分析失败分布,结合用户反馈与行为证据判断改进是否有效。 8. 具备清晰的产品逻辑、责任心和跨团队推进能力,能把复杂目标拆成可验证的阶段交付;理解模型及工程约束,能够阅读技术资料并与研发讨论架构和策略取舍。



