H01 / 企业级 AGENT

让 Agent可靠地完成工作

我是张唯文,一名聚焦企业级应用落地的 Agent 产品经理。
从真实用户任务出发,连接产品定义、工程验证与评测闭环,让 Agent 不只会回答,而是可靠地完成工作。

HANGZHOU / CHINAAI PRODUCT / FDE

A01 / AGENT HARNESS

从真实任务
到可靠系统

4 年以上 AI 产品与大模型应用经验,现负责企业级 Agent 与垂直场景落地。 我从真实任务中定义问题与自主边界,用工程原型验证关键链路,再通过运行日志、基准测试和业务结果推动产品化。

01 / 定位

让 Agent 不只会回答,
而是可靠地完成工作。

我关注的不是模型能展示什么,而是用户真正需要交付什么。从业务现场、任务链路和失败日志出发, 把模型能力组织成有权限、有预算、有证据、能恢复的工作系统,并将共性能力沉淀为 MCP、Agent API 与搭建框架。

02 / 方法

从判断任务,到验证系统

方法不是固定流程,而是一条可以被检查的责任链:先定义任务,再约束自主性,用证据验证过程,最后让结果接受业务检验。

任务约束证据结果
  1. 01

    从现场识别任务

    访谈真实用户,拆解目标、阻塞点、操作路径和交付标准,判断任务价值及 Agent 适用边界。

  2. 02

    把自主性变成规则

    明确上下文、工具、权限、预算和人工介入点,让模型决定需要判断的部分,让代码守住确定性边界。

  3. 03

    先验证最难链路

    使用 AI 辅助编码、MCP 与 API 构建可运行原型,用真实任务而不是演示脚本验证关键假设。

  4. 04

    沿失败日志迭代

    结合任务成功率、工具调用、证据充分度、响应时延和业务记录定位失败节点,再选择产品、Harness 或模型优化路径。

03 / 能力

连接产品判断、工程验证与评测闭环

01

Agent 产品策略

从用户任务、场景价值和实现成本出发,定义产品路线与自主性边界。

02

Agent Harness 与安全边界

设计 Agent 循环、工具调用、证据校验、权限预算和异常恢复机制。

03

评测与优化决策

结合基准测试、生产日志、A/B 验证和业务记录,区分产品、Harness 与模型问题。

04

工程验证与平台复用

用 AI 辅助编码快速验证关键链路,再将共性能力沉淀为 MCP、Agent API 和搭建框架。

04 / 经历

在产品判断与交付现场之间

AI 产品经理(Agent 应用方向)/PE 团队负责人

负责企业级 Agent 与大模型应用的产品规划、工程验证、上线评测及通用能力沉淀。

AI 产品经理

规划企业级大模型产品体系,推进产品从 MVP 到 1.0,并完成多项 Agent 关键技术验证与行业交付。

P01–P11 / 项目案例

项目案例

聚焦企业级 Agent 与工业 AI,把复杂业务问题转化为可验证、可交付、可持续优化的产品系统。

企业级 Agent工业 AI产品交付
P01重点案例 / 企业级 Agent

INVENTORY AGENT

库存分析 Agent

门店库存差异散落在多个业务系统中,人工分析一次需要 20–30 分钟。我把固定查询流程重构为最多 4 轮动态探索,让模型决定下一步查什么,由确定性代码控制权限、预算和关键校验。

关键决策
证据不足时不下结论;通过证据评估与结果校验处理引用错配、数值冲突和过早结束。
工程验证
5 天完成可运行原型,以 LangGraph 编排 20+ 功能节点并打通实时过程反馈。
验证结果
人工复核的 20 个有效案例中,根因判断与业务最终确认结果一致率为 100%。
75 家门店20–30 分钟 → 约 3 分钟95% 任务成功率
Agent HarnessEvidence-firstLangGraphFastAPI
P02能力方案 / 决策系统

MEDIA BUYING EXPERT

投流专家 Agent

针对投手跨平台重复操作、异常发现滞后、决策依赖个人经验的问题,设计覆盖执行、发现、求解与沉淀的多 Agent 能力方案和交互工作台。

关键决策
LLM 只生成可解释的候选动作,不直接操作广告平台;执行前必须形成结构化确认载荷。
协作链路
由调户执行、盯盘分析、策略判断、新计划生成、经验沉淀与复盘等角色分工协作。
知识飞轮
操作结果按观察窗口验证,再沉淀为案例、统计模式或可复用的操作规则。
能力方案与工作台7×24 监测设计4 层能力闭环
Multi-agentTool UseGuardrails
P032025.03–2026.03 / 平台 Owner

ENTERPRISE LLM

某国企大模型项目

原有助手过度围绕报告生成,无法承接通用问答和多任务入口。我重新定义助手定位与信息架构,并治理统一平台的需求边界和版本优先级。

平台治理
建立 35 条需求池,按用户价值、场景共性、模型可实现性和工程成本排序。
交付推进
推动底座完成 6 次大版本升级和 60+ 项功能建设,为多个业务场景提供统一能力。
风险闭环
在关键角色空缺期间主动补位,协同化解 3 项高风险与 4 项中风险问题。
35 条需求池6 次大版本60+ 项功能
战略交付Agent Platform风险治理
MORE / 项目文章
P04重点案例 / 企业协同

DIGITAL EMPLOYEE

企业数字员工

针对一线员工在多个业务系统间反复点击和搬运数据的问题,以 Agent 负责复杂任务拆解与动态规划,以 RPA 承接确定性执行。

产品边界
自然语言负责表达目标,关键节点保留人工确认,执行过程持续反馈任务状态与异常原因。
场景验证
在供应链水平评价场景中完成异常指标归因与根因定位。
业务结果
将原先约 3 天的人工分析缩短至约 1 小时。
3 天 → 1 小时Agent + RPA异常归因与根因定位
Agent PlanningRPAHuman-in-the-loop
P052025.04–2025.06 / 产品经理

EDUCATION GROUP AI

某教育集团项目

面对教育场景需求分散、优先级缺少依据的问题,访谈关键用户并分析 2,000+ 份问卷,按用户价值、满足难度、MVP 依赖和工程成本重构产品方案。

产品推进
推动 AI 志愿填报等核心功能上线,并围绕精准学习方向规划后续产品路线。
能力复用
把高频能力沉淀为原子化 MCP 工具,支持一线教师自主开发 Agent 应用。
2,000+ 份问卷核心功能上线原子化 MCP
用户研究需求优先级教育 Agent
P062023.06–至今 / 产品经理

PROCESS ANOMALY DETECTION

某卷烟厂工艺异常检测

深入生产现场梳理工艺、质量指标和异常处置路径,完成从功能矩阵、交互原型、数据边界到算法协作与上线验证的产品闭环。

产品工作
定义功能矩阵和使用动线,明确分析边界并协调第三方完成数据对接。
算法协作
提炼业务核心矛盾,确认数据来源有效性,评估算法覆盖度和业务闭环。
业务结果
异常报警准确率达到 90%;人工处置后,工艺质量优品率由 95% 提升至 98%。
90% 报警准确率优品率 +3 个百分点端到端项目闭环
Industrial AI异常检测可解释性
P07匿名项目 / 工业视觉

VEHICLE VISION

某车厂整车外观识别

担任软件部分产品经理,参与总装车间整车外观视觉防错检测项目;当前仅公开角色与交付周期。

2022.06–2022.10软件部分产品经理
Computer Vision汽车制造
P08匿名项目 / 工业能源

SMART ENERGY

某车厂涂装智慧能源

担任智能应用模块产品经理,参与涂装车间智慧能源系统建设;当前仅公开角色与交付周期。

2022.09–2022.12智能应用模块产品经理
能源管理汽车制造
P09匿名项目 / 数据产品

GRID REPORTING

某电网智能报表分析

负责大模型智能报表分析项目中的数据查询模块产品工作;当前仅公开角色与交付周期。

2023.09–2023.12数据查询模块产品经理
数据查询电力
P10匿名项目 / 快消

DATABASE QUERY POC

某快消数据库查询 POC

担任产品经理,完成企业数据库自然语言查询方向的 POC 验证;当前仅公开角色与交付周期。

2023.04–2023.06产品经理
POC数据库查询
P11匿名项目 / 制造业

FACTORY OPERATIONS

某离散制造能源与设备管理

担任项目经理,参与离散制造企业能源与设备管理系统建设;当前仅公开角色与交付周期。

2022.04–2022.09项目经理
设备管理离散制造

01/ 11

PROJECT / P01Inventory Agent

ENTERPRISE INVENTORY INTELLIGENCE / 2026

让库存差异分析
变成可信推理

面向门店仓库、盘点专员与数据分析师构建的企业级 Inventory Agent。 用户只需用自然语言描述盘点问题,系统就能跨 SIA、SAP、POS 与收货单系统完成取证、推理、校验并生成结构化报告。

75
家门店正式使用
约 3 分钟
单次分析耗时
95%
任务成功率
500+
上线首月运行
我的工作

从业务任务洞察、产品定义与自主性边界,到 Agent Harness 设计、Vibe Coding、上线评测与 Knowhow 闭环。

01 / 问题与决策

不是把查询入口放进聊天框,
而是重构完整的分析链路。

多系统割裂

一次差异分析,要在四套系统间反复切换。

通过统一工具层封装后端查询,Agent 根据已有线索自主选择工具组合。用户只需提一次问题,不再记忆查询入口、字段名与关联顺序。

结论不可信

模型会编造 SKU、数值与单据引用。

采用 Evidence-first 架构:先取证、再推理、最后逐条验证引用。证据不足就继续探索,引用无法对应原始数据就回退重推。

经验难传承

老员工知道怎么查,新员工只能从头试错。

把硬约束、标准流程、统计模式和典型案例沉淀为分层 Knowhow,按租户、仓库和门店范围匹配,在后续分析中即时复用。

让模型决定“下一步查什么”,让确定性代码决定“什么可以执行、什么结论可以被相信”。
02 / 系统架构

四层系统,
一条贯穿式硬控制线。

Inventory Agent 四层体系与贯穿式硬控制线
接入与治理、Agent 运行、业务资产、数据与审计四层分工;身份、SQL 权限、只读策略与证据引用贯穿全链路。
01

FastAPI Gateway

统一处理查询、身份认证与 SSE 进度推送;每次运行固化权限快照,支持幂等写入、连接心跳与事后审计。

02

LangGraph StateGraph

将 20+ 功能节点编排为四个阶段和两个受控循环,让共享证据只增不减,并通过条件路由决定继续探索或收尾。

03

能力与服务层

数据查询执行器负责权限注入与结果规范化,Knowhow 检索器负责经验匹配,权限适配器负责身份快照、缓存与降级。

04

数据与审计层

MySQL 承载业务数据与 Knowhow,SQLite 独立记录运行、工具调用和权限快照,企业接口提供授权范围。

Inventory Agent FastAPI、LangGraph、能力服务与数据层架构图
工作流主链路:预处理与路由 → 探索取证循环 → 推理校验循环 → 响应组装与用量记录。
03 / 可信推理

Evidence-first:
让每个结论都能回到原始数据。

01

动态探索,而不是固定工作流

规划、校验、查询、整理证据、加载 Knowhow、评估充分度,最多循环 4 轮。不同根因走不同证据路径,证据不足时再决定下一步。

02

EvidenceCritic 判断“够不够”

在推理前评估当前证据是否足以回答问题。分数不达标就继续取证,而不是让模型用猜测补齐空白。

03

ResultVerifier 判断“真不真”

逐条核对结论里的 SKU、数值和单据号是否真实存在于证据。检测到幻觉时只允许回退一次;仍不可信则明确说明证据不足。

04 / Knowhow

把个人经验,
变成可管理的业务资产。

Knowhow 不是一份静态操作手册,而是一套带层级、范围、置信度、状态和版本的知识系统。

L0

硬约束

字段口径、权限边界、库存差异公式;永远不参与普通排序竞争,必须强制执行。

L1

标准流程

常见异常的排查步骤与处理规则,作为高置信业务路径优先引用。

L2

统计模式

原因命中率、复发率和经验分布,为判断提供概率性依据。

L3

案例经验

来自单次分析与人工复盘的具体案例,可追溯并等待更多验证。

Inventory Agent Knowhow 后台的分层、范围、置信度与版本管理
业务专家可以录入、审核、发布、归档并回看版本;发布后的经验立即参与后续分析。
Inventory Agent Skill 注册表与执行约束
Skill 描述“怎么做”,Knowhow 描述“按什么判断”,Tool 描述“能查什么数据”。
05 / 实时可观测

从黑盒等待,
变成可理解、可排查的执行过程。

SSE

用户知道系统正在做什么

当前阶段、调用工具、返回行数与证据变化持续推送到前端,减少长任务的等待焦虑。

GraphEventBus

业务节点不感知传输层

节点只负责发布事件;序号、封装、推送和持久化统一收敛在事件总线中。

Audit

一次分析可以被完整复盘

运行记录、工具调用、权限快照与资源用量分别留档,为数据分析师和研发提供问题定位依据。

06 / 结果与复用

项目交付的不只是一个 Agent,
而是一套可信生产系统的方法。

75 家

覆盖全国门店,上线首月日活门店 30+

500 次

上线首月累计完成库存差异分析

约 3 分钟

由原先人工分析 20–30 分钟显著缩短

95%

完成必要查询、生成可追溯报告且无关键执行错误

100%

20 个有效案例中,根因判断与业务最终确认结果一致

三条可以迁移到其他 Agent 的设计原则

  1. 01

    关键结论必须先取证、后推理,并在出口逐条校验引用。

  2. 02

    开放问题可以给 Agent 自主探索,但权限、预算、白名单与异常必须由确定性代码控制。

  3. 03

    Skill、Knowhow、Tool 与运行审计应成为可替换的业务资产,而不是写死在单一项目里。

PROJECT / P02Media Buying Expert

AI MEDIA OPERATIONS / PRODUCT CONCEPT

把投流经验变成
可执行、可验证的数字员工

面向投手日常执行、异常盯盘、策略判断、新计划生成与经验复盘,构建一套由 Main Agent 统一编排、 多个专业 Sub-agent 分工协作的投流数字员工方案。

1
Main Agent 统一编排
6
类专业 Sub-agent
4
层组织 Knowhow
3
种显式策略风格
核心原则

模型负责理解、推理、解释与生成候选动作;平台动作必须转成结构化 ConfirmPayload,并经过权限、规则、风控与人工确认。

01 / AGENT 架构

Main Agent 负责组织任务,
Sub-agent 负责完成专业工作。

投流数字员工执行、发现、求解与经验闭环总体架构
自然语言入口连接投流服务、盯盘分析与投流策略三类主任务,所有操作与结果持续回流组织经验仓。
MAIN

Main Agent / Orchestrator

识别任务类型,组织计划、指标、品牌档案、用户偏好与经验上下文,调度专业 Agent 并生成下一步动作。

TaskPlan · Context Pack
01

投流服务 Agent

解析自然语言执行任务,在授权平台内执行已确认的创编、改价、启停与关键词出价。

ConfirmPayload · ExecutionLog
02

盯盘分析 Agent

持续扫描异常、解释指标变化并生成日报或周报。

Alert · Report · AnomalyReason
03

投流策略 Agent

判断是否需要动作、动作优先级、理由、引用经验与风险。

JudgmentCard · ActionCandidate
04

新计划生成 Agent

依据目标、预算、场景和品牌档案生成计划草案与 API 预填。

PlanDraft · Budget Allocation
05

经验沉淀与 Review Agent

从判断、执行、结果与人工反馈中提炼案例,并复盘建议质量和业务结果。

Experience · ReviewRecord
02 / 人机协同

建议不是聊天文本,
而是有状态、有责任人的业务对象。

01待分析
02生成建议
03人工确认/修改/拒绝
04执行
05待验证
06有效/无效
07沉淀/降权
DETERMINISTIC BOUNDARY

LLM 永远不直接点击平台。

候选动作先变成包含 before / after、风险等级、审批人与授权范围的 ConfirmPayload;只有通过规则校验并获得人工确认,投流服务 Agent 才能调用 API 或 RPA。

投流工作台内自然语言改价、确认卡片与人工确认执行
自然语言输入 → 结构化确认卡片 → 人工确认执行;用户关注的计划在工作台中同步高亮。
投流 Agent 生成带指标趋势与异常计划的结构化日报
盯盘分析 Agent 将指标、趋势、异常计划和数据引用组装为可继续追问的日报。
03 / 策略判断

规则先守边界,
模型再补充判断与解释。

平台硬约束→品牌红线→L1 SOP→L2 统计模式→L3 案例→LLM 解释
稳健型

小幅调整、保留计划并延长观察;适合新客户、预算敏感与样本不足场景。

中性

依据统计胜率在降价、暂停与加预算之间折中;适合成熟账户的日常优化。

激进型

快速止损或放量,允许更大调整;适合大促窗口短、预算充足且目标明确的场景。

从指标接入、盯盘异常到策略判断、人工反馈、执行验证和经验沉淀的完整流程
一次策略建议的完整路径:数据标准化 → 异常识别 → 上下文组织 → 规则与模型推理 → 人工反馈 → 执行或复盘 → 经验沉淀。
04 / KNOWHOW

经验不是一份提示词,
而是分层、分域、带证据的业务资产。

L0

平台约束

改价幅度、预算上下限、API 字段与账户权限;违规动作直接阻断。

L1

SOP 规则

经过专家共识与多次验证的高置信规则,优先进入判断上下文。

L2

统计模式

按行业、时段与投放类型统计动作胜率、收益与样本规模。

L3

案例经验

单次有效或无效案例,保留完整操作和结果证据,等待更多验证。

品牌档案

目标、客单价、ROI 红线、素材偏好、禁投词和达人档案共同限定建议边界。

用户偏好

稳健/激进/中性、常用操作和审批习惯决定追问数量与建议表达方式。

场景指纹

渠道、计划类型、目标、阶段、指标信号与风险偏好共同驱动检索。

投流经验库的数据规律卡片、有效样本与引用案例
数据规律记录触发条件、样本数、成功率、建议动作、观察窗口与引用案例。
品牌档案中的预算红线、投放平台、策略偏好和协作要求
同一个异常在不同品牌下可能得到不同建议,因此品牌上下文必须和通用经验同时进入判断。
经验库案例中的指标趋势与操作时间线
案例保留指标趋势和每次操作时间点,使后续 Agent 能判断动作与结果是否真正相关。
05 / 经验闭环

把采纳、修改、拒绝和结果,
都变成下一次判断的依据。

显式反馈

人明确表达不同意

采纳、拒绝、修改和评论被抽取为规则边界、偏好或反例。

隐式反馈

行为持续暴露偏好

反复把降价 10% 改为 5%,会逐步更新用户或品牌的稳健偏好。

结果反馈

观察窗口验证效果

6h、24h 或 72h 后回收 CPUV、ROI、消耗等指标,更新经验置信度。

单次有效案例→L3 案例→2–3 次有效→L2 模式→4+ 次且 Review 通过→L1 SOP
判断卡片经过人工反馈、执行验证后升级或降权的经验沉淀流程
有效结果进入 L3,样本累积后升级为 L2,再经人工 Review 成为 L1;无效经验则降权、归档或形成反例。
06 / REVIEW 与 KPI

评估数字员工,
最终要回到业务是否变好。

01

建议 Review

数据、规则与经验引用是否正确,建议是否可执行。

02

执行 Review

是否严格按人工批准的 before / after 执行并完整回写。

03

结果 Review

观察窗口后判断有效、无效或归因冲突,决定经验升降级。

04

经营 Review

按日、周、月评估效率、成本、ROI 与经验资产贡献。

投流服务 Agent

业务:操作耗时、自动执行占比 质量:执行成功率、字段映射准确率、日志完整率

盯盘分析 Agent

业务:异常发现提前量、人工盯盘时间 质量:异常召回率、准确率、报告数据准确率

投流策略 Agent

业务:建议采纳率、CPUV/ROI 改善 质量:可解释率、经验引用覆盖率、人工修改率

新计划生成 Agent

业务:起草耗时、草案采纳率、冷启动达标率 质量:预算与 API 预填准确率、字段完整率

给 Agent 自主判断的空间,也给每一次动作留下可确认、可回滚、可验证、可复盘的确定性边界。

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