6 年 B 端产品经验。过去围绕需求分析、方案设计、灰度上线和数据迭代推动产品落地；现在更关注如何定义 Agent 的角色、任务、知识、工具、规则与人工边界，并通过 Demo 证明它能解决真实业务问题。
一个值得落地的 Agent，至少要回答四个问题：为什么做、替谁做、怎样做、如何证明有效。
任职项目展示真实业务成果与本人职责；个人独立项目展示正在建设的 Agent 架构、验证方法与技术判断。
面向小红书内容创作者，把选题、标题、正文、配图提示、发布时间、话题与复盘建议组织成一条可复用的内容生产工作流。
内容生产不是一次生成文案：Agent 既要理解账号定位、受众和内容目标，也要适配平台表达方式；如果缺少结构约束、事实校验与数据反馈，输出容易同质化，也无法支持持续运营。
接收主题、账号定位和运营数据，先判断目标受众与内容目标，再生成标题、正文、视觉提示和发布策略；发布后读取表现数据，形成复盘结论与下一轮选题建议。
品牌表达、事实判断、敏感内容与最终发布由人工确认；Agent 不直接登录账号、不自动发布，也不使用虚构数据替代真实运营结果。
通过同一主题的多轮生成与历史笔记回放，评估结构完整率、人工改写率、标题点击意愿、内容一致性和单篇制作耗时。
面向广告运营与增长团队，设计从广告简报、策略生成、跨渠道预算分配，到投放监控、异常诊断和优化建议的协作工作流，并保留人工审批与干预机制。
广告策略、受众、预算和效果数据分散在不同环节，自动化建议如果缺少规则边界、审批机制和可观测性，难以安全进入真实投放流程。
由 Supervisor 编排 Strategy、Audience、Budget 与 Analytics Agent，完成从简报理解、策略生成、受众分析到预算分配和异常诊断的协作流程。
预算上下限、渠道规则与低置信度结果进入规则校验和人工审批；当前 Demo 不连接真实账户，也不直接执行投放。
使用模拟数据与历史回放，观察任务完成率、规则违规率、人工介入率、延迟、Token 成本与模拟 ROAS。
连接客户需求、检测方法、检项、分瓶、仪器、耗材与报告生成，推动检测业务全流程数字化。
国家、地方与行业标准分散且版本混乱；检项和任务匹配依赖人工；异常发现和处置滞后，影响检测效率、报告时效与数据追溯。
解析客户的自然语言检测需求，召回适用的标准与方法版本，生成检项、分瓶、仪器、耗材与任务配置建议。
知识库与规则引擎负责版本、能力和资源约束校验；非标需求、标准冲突与关键配置交由技术负责人确认。
使用历史任务回放，对比匹配准确率、人工修订率、配置耗时与异常遗漏率。
围绕业务真实性与税务合规，构建规则硬拦截、风险评分、人工审核和多级渠道分润体系。
平台既要支撑交易规模增长，又要识别虚构业务和税务风险；不同税源地规则差异明显，多级渠道点位与结算链路也缺少统一约束。
汇总合同流、业务流、资金流与发票流，结合评分模型和相似案例，生成风险等级、证据摘要、触发原因与处置建议。
硬拦截规则继续负责确定性判断；高风险、证据冲突与规则例外场景必须由审核人员最终放行。
通过历史案件回放，评估误报率、漏报率、解释一致性、建议采纳率与单笔审核时长。
把法规文本、专家经验和人工台账中的判断，转化为覆盖员工全生命周期的规则、预警与任务。
67 个风险节点分散在 17 个业务环节，法定时限依赖人工跟踪；HR、托管专员和员工之间操作割裂，风险处置与证据留存缺乏标准。
根据员工阶段与业务事件识别风险，匹配法规、内部规则和历史案例，输出触发原因、处置步骤与文书模板。
法定时限和必办事项由规则引擎校验；争议、例外与高影响场景由 HR 或法务确认。
使用标准案例集验证风险召回率、建议正确率、人工采纳率与整体处理效率。
围绕两个个人项目，展示我如何从业务问题出发，设计 Agent 的目标、输入、工具、工作流与人工边界，并用指标验证方案是否成立。
切换查看两个 Agent 项目的问题、蓝图、工作流与验证指标。
适合使用工作流型 Agent：任务步骤清晰、输出可以结构化，同时必须保留事实校验、品牌表达和最终发布的人工边界。
小红书内容创作者、内容运营
把一个内容主题转化为可审核、可发布、可复盘的小红书笔记方案，并用真实表现数据驱动下一轮内容。
标题、正文、封面文案、配图提示、话题、投票、发布时间与复盘建议
事实、品牌表达、敏感内容与最终发布由人工确认；Agent 不直接登录账号或自动发布。
从内容主题进入，到发布前审核和发布后复盘；点击节点查看每一步的输入、动作与输出。
内容主题、账号定位、受众与目标
检查输入完整性，识别内容目标、表达限制与待补信息。
内容简报、受众假设与约束清单
Brief parsed · audience confirmed两个项目使用不同指标，既验证输出质量，也观察人工介入、安全、效率、成本与可追溯性。
当前展示两个个人项目的产品方案与模拟运行：小红书项目不直接登录账号或自动发布，AdPilot 尚未连接真实广告平台；页面指标为验证目标，不代表已经达成的生产数据。
提供 Agent 机会诊断、方案设计、Demo 构建与验证落地服务；可以单项合作，也可以共同完成从问题定义到方案验证的完整过程。
判断业务问题是否适合使用 Agent，识别目标用户、决策节点、数据条件与实施边界。
定义 Agent 的角色、任务、知识、工具、工作流、规则与人工介入机制。
使用模拟数据和典型业务场景，构建可以操作、演示和评审的 Agent 原型。
从效果、安全、效率、成本与人工介入等维度，验证 Agent 是否真正解决问题。
先用最小成本验证方向，再逐步增加方案深度和交付范围。
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