Agent 产品经理，也是产品的实现者。

基于开源 Agent 架构接入 LLM，围绕真实销售任务设计可调用工具和 Skills。

• 以 Hermes 作为底层 Agent 架构，负责在其上规划客户调研、话术演练、真人模拟和商机复盘等销售 Skills；结合 GBrain 外置记忆和阿里百炼知识检索，组织客户事实、业务方法和下一步行动。
• 梳理销售助手与现有 CRM、企业 IM 之间的协作边界，让 LLM 通过 MCP 工具调用客户调研、话术演练和商机复盘能力，而不是另一个聊天入口。
• 使用 Claude、Codex 进行 Vibe Coding，承担约 50% 的前端实现，将信息架构、交互设计、组件结构、状态逻辑和响应式页面推进到可运行 Web 界面。

负责相关交互设计，重点完成 2025 年 MasterGo 年终报告项目，并参与 AI 商业化、私有化与官网 GEO 等产品体验建设。

• 负责 2025 年 MasterGo 年终报告项目，从内容结构、信息分层、数据叙事到页面交互与视觉呈现，完成兼具品牌表达和产品展示价值的年度项目。
• 参与 AI 商业化和私有化相关体验设计，根据不同客户与计费场景梳理模式入口、权限边界和异常状态，减少公有云逻辑直接复用造成的认知冲突。
• 参与 MasterGo 官网 GEO 项目，负责相关页面设计和前端落地，将产品信息组织为更容易被搜索引擎和答案引擎理解、收录与引用的页面结构。
• 参与年度报告和春季大促等项目，将零散反馈转化为跨页面规则、完整状态和可验收的交互方案。

用大模型自动学习与一键初始化，降低中小商家的 AI 客服开通和运营门槛。

• 面向传统客服机器人配置门槛高、中小商家缺少训练师的问题，确定“0 配置 + PLG 自助开通”方向，让大模型自动学习历史会话、生成默认话术和候选知识。
• 通过上线 14 天埋点定位初始化第二步集中流失，将欢迎语、默认问题和知识准备交给模型生成，把 3 步初始化压缩为仅选择人设的 1 步；京麦服务市场店铺自主开通率由 7.2% 提升至 37.2%，累计开通店铺超过 1 万家。
• 以 Dify 编排人设分流、知识检索、回复生成、无法应答判断与转人工流程，通过热情型 / 恬静型人设把回复范围、语气和风险偏好产品化，并定义结构化输出、异常码和兜底规则。
• 设计“历史对话挖掘 - 商家审核 - 编辑修正 - 知识生效”的人机协同流程，拆分商品知识审核与管理以控制主流程层级，并通过 AI 推荐回复降低商家手工编写成本。
• 根据埋点发现超过七成用户通过移动端进入和日常使用，推动移动端初始化、知识审核、话术配置和核心指标重构；同时上架商家后台插件，在机器人无法回答时提供 AI 辅助回复与人工接管入口。
• 参与体验版、专业版与营销版的权益结构，围绕接待流量、子账号、知识增量、AI 营销等能力设计升级路径，并建立应答率、节省人力、服务人数和销售额等价值指标。

把资料培训改造成 AI 买家多轮陪练，串联任务、评分、质检与复训闭环。

• 参与 AI 训练场产品方案，将传统“看资料、考试、师徒带教”转化为可反复练习的模拟接待任务，覆盖新人上岗、老客服能力提升、新品培训和大促并发演练。
• 围绕商品、咨询意图和买家人设生成模拟顾客，支持多轮追问、情绪变化、图片与表情消息，使客服练习从固定脚本升级为具备不确定性的真实对话。
• 对千牛、咚咚、抖音等平台接待环境进行高保真模拟，并加入核单、催付、改价等订单操作；结合 AI 评分、质检规则与优秀案例沉淀，形成“发布任务 - 模拟接待 - 评价复盘 - 再训练”的闭环。

面向海外独立站搭建 AI 导购和聚合客服对话后台，覆盖 Shopify、Lazada 等渠道与多语言场景。

• 参与面向 Shopify、Lazada 的 ShopMate AI 导购产品，规划知识配置、自动应答、情绪识别、负反馈转人工、欢迎语与线索收集等独立站开箱能力。
• 参与 LingChat 从 0 到 1 的聚合客服对话后台，将多个独立站和渠道的客户咨询聚合到统一工作界面，并规划 AI 推荐回复、紧急程度排序、会话摘要和待办生成。

从门店一线重建双端业务需求，推动汽车服务平台从首期版本升级为可持续运营产品。

• 梳理客户端洗车美容、维修保养、配件更换和道路救援，以及商家端接单、员工管理、收支报告和技师招募等核心场景，补齐历史版本缺失的需求、字段与状态。
• 通过产品团队访谈、线上业务讲解和门店走访理解真实经营流程，将商家诉求、用户决策因素与平台规则整理为双端功能清单和版本优先级。
• 重构门店查找、服务筛选、综合排序、预约下单和订单状态，明确字段极限长度、异常状态与空态，减少前端实现中的信息溢出和状态遗漏。

从驻点调研到三端协同链路，解决询盘匹配、资料隔离与复杂订单协同问题。

• 进入公司业务部门驻点 1 个月，并走访合作供应商与客户；访谈 7 家企业、200+ 一线从业者，整理 300+ 条需求与反馈，识别订单类型多样、平台强中心化和多运输方式并存三类核心问题。
• 围绕“出口 - 门到站”梳理供应商发布货盘、平台审核、客户询盘、供应商匹配、支付确认和订单生成的完整流程，明确三端职责、关键状态与异常分支。
• 将匹配结果设计为“最快速、最安全、最划算”三种决策方案，而不是只按价格罗列货盘；兼顾客户选择效率、供应商派单公平和平台调度价值。
• 针对供应商和客户需要交换资料但不能暴露彼此信息的矛盾，设计平台转发、权限隔离和双向审核机制，以统一资料区兼容普通订单及国际班列主导的多式联运订单。