1. AI產(chǎn)品規(guī)劃與設(shè)計：聚焦LangGraph、大語言模型（LLM）相關(guān)AI產(chǎn)品，負(fù)責(zé)產(chǎn)品全生命周期管理，包括需求挖掘、用戶調(diào)研、產(chǎn)品定位、功能規(guī)劃，輸出清晰的產(chǎn)品PRD、原型設(shè)計及產(chǎn)品路線圖，重點覆蓋AI智能體、多智能體協(xié)作等相關(guān)產(chǎn)品場景。
2. 技術(shù)協(xié)同與落地：聯(lián)動Python+LangGraph開發(fā)團(tuán)隊、算法團(tuán)隊，精準(zhǔn)傳遞產(chǎn)品需求，理解LangGraph框架、LLM模型等核心技術(shù)邊界，推動技術(shù)方案落地，解決產(chǎn)品開發(fā)過程中的技術(shù)與產(chǎn)品適配問題，確保產(chǎn)品功能符合設(shè)計預(yù)期。
3. Prompt與產(chǎn)品體驗優(yōu)化：結(jié)合用戶場景，參與Prompt工程的需求定義與優(yōu)化，協(xié)同開發(fā)團(tuán)隊優(yōu)化AI產(chǎn)品的響應(yīng)質(zhì)量、交互流程，提升用戶使用體驗；跟蹤產(chǎn)品上線后的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，迭代優(yōu)化產(chǎn)品功能。
4. 需求與項目管理：梳理業(yè)務(wù)需求優(yōu)先級，制定合理的項目排期，協(xié)調(diào)測試、開發(fā)、運營等跨崗位資源，推進(jìn)項目高效落地；把控項目進(jìn)度與質(zhì)量，及時應(yīng)對項目風(fēng)險，確保產(chǎn)品按時上線。
5. 行業(yè)與競品調(diào)研：關(guān)注AI領(lǐng)域（尤其是LangGraph、AI智能體、LLM應(yīng)用）的行業(yè)動態(tài)、技術(shù)趨勢及競品情況，調(diào)研行業(yè)最佳實踐，挖掘產(chǎn)品創(chuàng)新點，形成調(diào)研分析報告，為產(chǎn)品迭代和戰(zhàn)略決策提供支撐。
6. 產(chǎn)品推廣與賦能：配合運營團(tuán)隊輸出產(chǎn)品推廣素材、用戶使用手冊；為內(nèi)部團(tuán)隊、外部用戶提供產(chǎn)品賦能，解答產(chǎn)品相關(guān)疑問，收集用戶反饋，形成反饋閉環(huán)。