主分类：Agent 产品经理
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "闪购-AI产品经理",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "核心本地商业-闪购事业部",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品类"AI生成
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"company": {
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "我们在寻找一位 Agent 产品经理：挖掘场景、设计人与 Agent 的协作方式、搭评测验证它到底行不行。你不需要是大模型专家，但要做业务与 AI 之间的翻译官——如把商家的活翻译成 Agent 能干的事，再证明它真干成了。\n\n你需要做的两件事\n\n1. 定义并构建 Agent 与人的协作体验。任务怎么触发、卡住了怎么兜底、什么时候必须人来接手、成果怎么交付——从场景判断到 Tool 调用链路、记忆管理、降级与 Human-in-the-loop 的全链路设计，你负责把它做出来并推进落地，对线上任务完成率和核心业务指标负责。\n2. 以最深度的使用驱动产品迭代。把自己的 Agent 当成每天干活的家伙，通过评测与监控识别它的失败模式和断点；归因 Bad Case，把“感觉不行”变成“哪里不行、为什么、怎么修”，持续推动效果改进。",
"requirements_text": "我们希望你是\n\n1. 具备 AI 产品工作经历，同时保持动手的习惯——能做出让真实用户用起来的 Demo，而不是停在 PRD 原型。\n2. 对 Agent 有基于实践的一手理解：深度用过 Claude Code、Codex 这类 Agent 干真活，对哪里好用、哪里不行有具体判断；能独立推演一条含兜底与降级的完整工作流。\n3. 懂得在技术约束下做取舍：知道模型延迟、失败率、成本意味着什么，能把“模型在这里不行”翻译成可以落地的工程约束，而不是把它当结论。",
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"未披露"
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"job_highlights": "1. 不仅是“用 AI”，而是深度参与 Agent 演进。鼓励试错，提供充足的模型算力与真实的业务土壤。\n2.团队推崇简单直接的沟通，拒绝无效内耗。在这里，你将与懂技术、重落地的战友并肩作战。"
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"fulltext": "闪购-AI产品经理\n闪购-AI产品经理\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：核心本地商业-闪购事业部\n职位类别：产品类\n职位族群：产品\n更新时间：2026-09-16\n\n岗位职责\n我们在寻找一位 Agent 产品经理：挖掘场景、设计人与 Agent 的协作方式、搭评测验证它到底行不行。你不需要是大模型专家，但要做业务与 AI 之间的翻译官——如把商家的活翻译成 Agent 能干的事，再证明它真干成了。\n\n你需要做的两件事\n\n1. 定义并构建 Agent 与人的协作体验。任务怎么触发、卡住了怎么兜底、什么时候必须人来接手、成果怎么交付——从场景判断到 Tool 调用链路、记忆管理、降级与 Human-in-the-loop 的全链路设计，你负责把它做出来并推进落地，对线上任务完成率和核心业务指标负责。\n2. 以最深度的使用驱动产品迭代。把自己的 Agent 当成每天干活的家伙，通过评测与监控识别它的失败模式和断点；归因 Bad Case，把“感觉不行”变成“哪里不行、为什么、怎么修”，持续推动效果改进。\n\n岗位基本要求\n我们希望你是\n\n1. 具备 AI 产品工作经历，同时保持动手的习惯——能做出让真实用户用起来的 Demo，而不是停在 PRD 原型。\n2. 对 Agent 有基于实践的一手理解：深度用过 Claude Code、Codex 这类 Agent 干真活，对哪里好用、哪里不行有具体判断；能独立推演一条含兜底与降级的完整工作流。\n3. 懂得在技术约束下做取舍：知道模型延迟、失败率、成本意味着什么，能把“模型在这里不行”翻译成可以落地的工程约束，而不是把它当结论。\n\n岗位亮点\n1. 不仅是“用 AI”，而是深度参与 Agent 演进。鼓励试错，提供充足的模型算力与真实的业务土壤。\n2.团队推崇简单直接的沟通，拒绝无效内耗。在这里，你将与懂技术、重落地的战友并肩作战。\n我们在寻找一位 Agent 产品经理：挖掘场景、设计人与 Agent 的协作方式、搭评测验证它到底行不行。你不需要是大模型专家，但要做业务与 AI 之间的翻译官——如把商家的活翻译成 Agent 能干的事，再证明它真干成了。\n\n你需要做的两件事\n\n1. 定义并构建 Agent 与人的协作体验。任务怎么触发、卡住了怎么兜底、什么时候必须人来接手、成果怎么交付——从场景判断到 Tool 调用链路、记忆管理、降级与 Human-in-the-loop 的全链路设计，你负责把它做出来并推进落地，对线上任务完成率和核心业务指标负责。\n2. 以最深度的使用驱动产品迭代。把自己的 Agent 当成每天干活的家伙，通过评测与监控识别它的失败模式和断点；归因 Bad Case，把“感觉不行”变成“哪里不行、为什么、怎么修”，持续推动效果改进。\n我们希望你是\n\n1. 具备 AI 产品工作经历，同时保持动手的习惯——能做出让真实用户用起来的 Demo，而不是停在 PRD 原型。\n2. 对 Agent 有基于实践的一手理解：深度用过 Claude Code、Codex 这类 Agent 干真活，对哪里好用、哪里不行有具体判断；能独立推演一条含兜底与降级的完整工作流。\n3. 懂得在技术约束下做取舍：知道模型延迟、失败率、成本意味着什么，能把“模型在这里不行”翻译成可以落地的工程约束，而不是把它当结论。",
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