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我是吴昊。

一、电商开品洞察Agent（0-1架构验证）

针对家纺开品依赖主观经验与非标数据分析的痛点，规划全链路开品Agent，实现单品开发耗时降低90%，MVP方案采纳率达20%。

• Agent架构设计：将传统开品SOP重构为“数据抓取(RPA/爬虫) - 分析洞察(LLM语义理解/专家算法) - 方案生成(多Agent/RAG)”三层Agent架构，推动开品决策从“主观经验”转向“数据智能驱动”；
• 敏捷交互原型：独立完成30+功能卡片高保真原型，推动用户体验的可视化验证和客户阶段性验收；
• 跨团队协同与ROI权衡：面向多方技术团队及业务端，创建结构化协同表格，拉齐产品功能细节与数据取值逻辑；设计“数据异步更新”机制，平衡业务需求与算力成本。

二、多模态AIGC创作Agent（敏捷落地）

针对电商内容生产高成本、低覆盖的痛点，规划两款面向运营端的AIGC生产Agent，单篇文案生产耗时从60分钟降至10分钟，预估单支视频制作成本降低80%。

• 文案矩阵AI工作流：明确“品牌定制化+对标拆解”的差异化策略，构建“语气预设-拆解-生成”文案生产工作流，在零代码平台完成PoC，运用vibe 吃、oding跑通MVP，实现AI文案矩阵高质生产；
• 视频模型评测与验证：基于电商带货场景，建立200+样本测试集，评测5个主流模型的能力边界并调优3套提示词。独立搭建AI工作流完成PoC，并设计“效率优先+人工审核”的Agent前端体验。

产品定义 (0-1): 针对 AI 政策咨询中门槛高、公众认知断层的痛点，进行定性调研分析，设计“认知阶梯”模型，将抽象的 AI 治理概念转化为低门槛交互流程，提升公众参与深度与有效性。

原型与验证: 开发交互式工具包与 APP 原型；在苏格兰 AI 公众论坛进行实地测试，收集 20+ 关键用户反馈，验证产品在 AI 政策公众咨询中的有效性。

成果: 产品获选参加格拉斯哥艺术学院夏季展 (学院前 3/20)，方案被用于后续的 AI 政策公众咨询环节。

负责 3 项 HCI 研究与 1 本书籍的信息体验设计：将科研概念和成果转化为直观准确的图表及版式设计，优化信息传达和大众阅读体验。

跨部门沟通: 与 5+ 项目负责人、3 名编辑紧密沟通，确保概念的准确传达、书籍出版的交付效果。

成果: 研究登 UIST 等 HCI 顶会，个人位列《智能材料与产品创新设计》鸣谢名单前 3。

产品定义 & 原型设计：针对肿瘤中心“患者外流”问题，对多方用户 (医生、管理层、患者) 进行深度访谈，精准定位医患两端的核心痛点与需求，结合案例分析，制定“专家在线支持+本地化内容触达”产品策略，输出连接医患两端的 SaaS 需求文档、业务流程图、信息架构及高保真交互原型。

测试迭代：与医患进行的原型测试获积极反馈，为后续迭代提供了关键输入。

产品影响力：预计减少 50% 患者外流，有效支持管理层的商业决策。