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1. 场景与产品规划:结合模型、Agent 前沿进展,识别具身智能的高价值场景,制定 Agent 与 demo 产品规划,明确场景价值、能力目标及验证路径。 2. Demo 牵引能力建设:依托重点探索项目,推动具备技术前瞻性和商业化价值的 demo 落地;通过场景验证,牵引基模、硬件、平台能力建设,沉淀能力缺口与迭代优先级。 3. Agent 与 Harness 产品探索:进行 Agent 架构与关键机制探索,围绕任务规划、工具调用、上下文管理、执行反馈和异常恢复,定义产品能力与边界,将验证有效的机制沉淀为可复用能力。 4. 评测与迭代闭环:建立面向真实任务的验证与评测方法,结合任务完成效果、稳定性、执行成本及用户反馈分析问题,推动场景、模型和 Agent 协同迭代。 5. 跨团队推进:协同算法、机器人、平台研发与商业化团队,推动从机会识别、原型验证到场景交付的完整过程,形成下一阶段的产品判断与建设路线。
1. 基础经验:本科及以上学历,3 年及以上 AI 产品相关经验,有模型应用、Agent 或 AI 开发工具产品从探索验证到落地的完整经历。 2. 模型 / Agent / Harness 经验:理解大模型、多模态模型的能力边界,熟悉 Agent 与 Harness 的关键机制,具备工具调用、上下文管理、任务执行、评测或可观测性等相关实践;能够结合实际任务判断问题来自模型、运行机制还是场景设计。 3. 机器人经验:具备机器人、具身智能或软硬件协同项目经验,理解感知、规划、执行与数据回流的基本链路,能够将真实环境约束转化为产品需求与验证方案。 4. 产品判断与动手能力:能够从模糊需求中识别真实问题,设计原型和验证路径;具备使用模型 API、Agent 框架或脚本搭建原型、开展效果验证的能力,能与算法和研发深入讨论技术取舍。 5. 主动性:能够主动发现机会、定义问题并推动闭环,在目标与路径尚不清晰时组织验证、协调资源,并根据结果调整方向。 6. 前瞻性:持续跟踪模型、Agent 与具身智能进展,对技术成熟度、应用价值及产品化时机有独立判断,能够将前沿变化转化为可验证的产品假设与规划。



