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獵頭資訊
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獵頭視角：AI Agent產(chǎn)品人才需求分析
AI Agent（人工智能智能體）隨著生成式AI、自動化工作流和智能決策系統(tǒng)的發(fā)展，逐漸從實驗階段走向?qū)嶋H應(yīng)用。AI Agent 產(chǎn)品已在企業(yè)服務(wù)、智能客服、辦公自動化、金融、醫(yī)療等行業(yè)落地，催生了大量跨學(xué)科人才需求。
以下是對 AI Agent 產(chǎn)品方向人才的需求分析，適用于獵頭、招聘、組織崗位設(shè)置等場景。
?? 一、AI Agent 產(chǎn)品人才的核心特點
AI Agent 產(chǎn)品不是傳統(tǒng)軟件產(chǎn)品，它往往融合了：
- 大模型 / 多模態(tài) AI 能力（如 GPT-4、Claude、Sora）
- 智能體調(diào)度邏輯（Planning / Memory / Tool Use）
- 自動化工作流（RPA、API 調(diào)用、插件生態(tài)）
- 人機協(xié)同交互（NLUI、智能提示、上下文感知）
因此，它對產(chǎn)品人才提出了 復(fù)合型、創(chuàng)新性、高協(xié)同 的要求。
?? 二、AI Agent 產(chǎn)品相關(guān)崗位及職責(zé)分析
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崗位 |
主要職責(zé) |
技能要求 |
市場供需現(xiàn)狀 |
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AI 產(chǎn)品經(jīng)理（Agent方向） |
定義智能體功能、Agent調(diào)度邏輯、提示詞工程設(shè)計 |
AI產(chǎn)品經(jīng)驗、大模型理解、Prompt設(shè)計 |
??緊缺，跨界能力要求高 |
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產(chǎn)品架構(gòu)師 / 智能體系統(tǒng)設(shè)計師 |
設(shè)計Agent框架、Tool調(diào)用、上下文結(jié)構(gòu) |
多Agent調(diào)度框架、LangChain/RAG經(jīng)驗 |
??極度稀缺，需技術(shù)背景 |
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AI UX 產(chǎn)品設(shè)計師 |
設(shè)計人機交互流程、智能反饋、嵌入式體驗 |
NLP交互設(shè)計、認(rèn)知科學(xué)、用戶研究 |
??新興崗位，人才短缺 |
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垂類解決方案產(chǎn)品經(jīng)理（金融/客服等） |
將Agent落地于特定行業(yè)，如客服、財務(wù)助手等 |
行業(yè)know-how + AI集成經(jīng)驗 |
??懂行業(yè)又懂AI的人才稀少 |
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Prompt/Instruction Engineer |
設(shè)計高效提示語，調(diào)試模型行為 |
強文字邏輯 + A/B實驗?zāi)芰?span> |
??部分企業(yè)已轉(zhuǎn)入產(chǎn)品職能 |
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Agent Workflow 產(chǎn)品經(jīng)理 |
設(shè)計多步驟Agent執(zhí)行流程與任務(wù)規(guī)劃 |
多工具集成、狀態(tài)機邏輯 |
??工程與產(chǎn)品復(fù)合背景需求高 |
?? 三、當(dāng)前招聘市場中的挑戰(zhàn)
1. 跨界能力稀缺
- 大部分產(chǎn)品經(jīng)理不具備 LLM、AI Agent 基礎(chǔ)，難以勝任多模態(tài)智能體的設(shè)計。
- 技術(shù)人員轉(zhuǎn)產(chǎn)品的比例增加，但缺乏用戶視角。
2. 崗位定義模糊
- 許多企業(yè)內(nèi)部尚未厘清 Agent 產(chǎn)品職責(zé)邊界，導(dǎo)致 JD 模糊；
- 崗位往往混合“模型調(diào)用+Agent框架+業(yè)務(wù)理解”，要求不現(xiàn)實。
3. 實際項目經(jīng)驗缺乏
- 市場大部分候選人僅了解 Agent 概念，缺少真正參與過構(gòu)建/調(diào)優(yōu) Agent 系統(tǒng)的實戰(zhàn)經(jīng)驗。
4. 薪資上升迅猛，倒掛現(xiàn)象普遍
- AI產(chǎn)品經(jīng)理崗位薪資遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)產(chǎn)品線；
- 同等年限候選人在 Agent 方向的報價可能高出 30～50%。
?? 四、獵頭與企業(yè)如何應(yīng)對人才缺口？
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策略 |
建議 |
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?? 明確崗位畫像 |
將“AI產(chǎn)品經(jīng)理”細(xì)分為Agent、模型、數(shù)據(jù)產(chǎn)品等方向 |
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?? 拓展候選池 |
考慮從NLP工程師、RPA產(chǎn)品、知識圖譜從業(yè)者轉(zhuǎn)型產(chǎn)品 |
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?? 重視潛力候選人 |
選擇學(xué)習(xí)能力強、具備Prompt或AI項目經(jīng)驗的人才培養(yǎng) |
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?? 提前構(gòu)建人才池 |
特別是熟悉OpenAI/Anthropic、LangChain、AutoGPT等方向 |
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?? 合理調(diào)整激勵機制 |
包含期權(quán)、技術(shù)成就感、專利/研究發(fā)表等非薪酬激勵 |
?? 五、未來1-3年緊缺趨勢預(yù)測
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熱點方向 |
人才緊缺度 |
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多Agent協(xié)同與調(diào)度產(chǎn)品設(shè)計 |
?????????? |
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企業(yè)級Agent平臺產(chǎn)品經(jīng)理（AI Copilot） |
???????? |
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垂直場景Agent解決方案專家（如財稅/合規(guī)） |
???????? |
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自監(jiān)督/學(xué)習(xí)型Agent產(chǎn)品設(shè)計師 |
?????? |
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Prompt調(diào)優(yōu)/評估工具產(chǎn)品經(jīng)理 |
???? |
? 補充建議（獵頭 / 招聘適用）
- JD編寫建議：寫明“熟悉LangChain、AutoGPT、OpenAI工具鏈優(yōu)先”、“具備多Agent流程設(shè)計經(jīng)驗優(yōu)先”；
- 人才源頭建議：可重點關(guān)注字節(jié)跳動、百度智能云、騰訊混元、AI初創(chuàng)公司、海歸人才；
- 面試建議：設(shè)置實操題，例如“設(shè)計一個可自動完成報銷流程的Agent產(chǎn)品方案”。
