AI PRODUCT MANAGER

关注真实业务问题,也热衷把 AI 能力变成可落地的产品。

拥有 Agent、多模态与企业智能化产品实践,擅长从业务链路梳理、方案设计到效果评测,推动算法、研发与业务团队协同交付。

东北大学硕士在读
AI 产品Agent · RAG · 多模态
开放机会产品实习 / 校招交流
杨倩坐在秋千上的个人照片
01BUSINESS × AI
PROFILE / 2026从洞察到落地

EDUCATION

教育背景

持续把传播学的用户洞察,与 AI 产品的技术理解连接起来。

2025 — 至今
01

东北大学

马克思主义学院 · 硕士 · 全日制

2025 年度一等奖学金
2021 — 2025
02

河南大学

新闻与传播学院 · 本科 · 全日制

连续四年获得校级奖学金

INTERNSHIP EXPERIENCE

实习经历

以业务结果为导向,参与企业级 AI 产品从规划、验证到落地的完整链路。

01

2026.06 — 至今

美团

AI 产品经理

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参与商管 AI 产品下商挖掘 Agent 的规划与落地,推进“线索挖掘—数据评估—商户画像—业务推流”前链路智能化重构。

多 Agent 编排

设计多源并行召回、主键实体归并与评估打标落库链路,整合企业数据、地图与 Web Search 能力。

评估与画像

搭建可信度评估模型与商户标签体系,支持差异化核验策略与高潜商户筛选。

业务试点

5 天试点沉淀 3,500 条高潜线索,外呼接通率提升 13pp,单条成本下降 78%。

02

2026.03 — 2026.06

西门子(中国)有限公司

AI 产品经理

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围绕销售意图理解、企业知识检索与会议工作流,推进模型效果、数据权限和业务流程的协同优化。

模型评测与微调

精标 3,000 条业务数据并建立 200 条真实记录基线,协同完成三轮微调,意图识别准确率由 72% 提升至 95%。

检索与鉴权

制定权限继承原则与个性化排序策略,在满足 ToB 数据安全边界的同时提升复杂信息检索可用性。

智能会议工作流

打通会议解析、行动项提取与工单自动分发,将跨部门跟进追踪从平均 2 小时缩短至秒级。

CASE 01商挖掘 Agent

MEITUAN · AI PRODUCT CASE

让招商线索从
“搜得到”走向“业务敢用”

真正的难点不是接入更多搜索工具,而是把分散、重复、互相冲突的信息,变成可验证、可排序、能直接行动的商户线索。

BEFORE

人工找商与筛商

客户经理在企业数据库、地图和公开网页中逐条搜索、核验,成本高、重复多、时效和优先级难保证。

AFTER

自动化线索生产链路

输入城市、行业与招商条件,系统自动完成多源挖掘、实体归并、可信评估、潜力分层和业务推流。

核心产出01

WORKFLOW STABILITY

让 Agent 从“能执行”变成稳定的生产链路

第一版使用单 Agent 串行调用多个工具。真实测试后,问题并不在 Prompt 写得够不够长,而在任务职责没有被合理拆分。

01 / 效率一个源超时,整条任务阻塞

串行调用让整体等待时间被最慢的数据源决定。

02 / 数据企业、门店、品牌混在一起

不同来源的组织层级不一致,直接汇总产生大量重复。

03 / 稳定性上下文膨胀,执行容易跑偏

工具返回越多,越难持续记住招商条件和停止标准。

我的方案重新拆分任务职责,而不是继续放大单个 Agent
01目标标准化城市 · 行业 · 招商条件
02多源并行召回企查查 · 高德 · Web
03实体归并强主键去重 · 字段补全
04增量深挖只补新增与缺失信息
05评估与输出分层 · 报告 · 人工确认
核心产出02

EVALUATION ITERATION

从“一个总分”迭代为完整度与置信度解耦

第一版为了快速验证,把字段齐全程度和来源可靠性放进同一个综合评分。抽样观察后,我发现这个分数无法解释业务真正关心的风险。

异常样本 A
信息很多,但不一定可信

商户填写了月流水、联系方式等大量字段,却主要来自自主填报,且半年未更新。

异常样本 B
信息不全,但已有数据可靠

工商主体、法人和经营状态来自权威来源,只因缺少联系电话就被综合分错误降级。

业务反馈
只看到低分,不知道下一步做什么

旧方案无法说明到底是字段缺失、信息过期,还是多源冲突。

01

COMPLETENESS

完整度

回答“还缺什么?” 只检查关键字段是否存在,暴露主体信息、联系方式、经营范围等信息缺口,不判断真假。
×
02

CONFIDENCE

置信度

回答“已有信息能信吗?” 字段置信度 = 来源基线 × 时效系数 × 多源交叉验证系数
评估时解耦,决策时联动

让每一个分层结果都可解释、可行动

置信度判断数据能不能信;资源、组织、意愿、能力四维画像判断商户值不值得招商,两者不再混为一谈。

置信度 ↑
优先推流完整度高 · 置信度高
重点核验完整但置信度低
优先补充不完整但已有字段可信
暂缓外呼完整度与置信度均低
完整度 →
试点周期5 天

上饶真实业务验证

高潜线索3,500

自动化挖掘并沉淀

外呼接通率38%

较人工提升 13pp

单条成本2.85 元

由 12.89 元下降 78%

CAPABILITIES

技能特长

理解技术边界,也能把复杂能力翻译成团队可执行、用户可感知的产品方案。

01

AI 产品设计

LLM 能力边界、Prompt 优化、RAG 与 Agent 基础架构,形成从场景判断到工作流设计的完整方案。

AgentRAGPrompt
02

模型评测

围绕误报率、漏报率与业务指标搭建评测集,协同业务专家完成标注、迭代和效果验收。

EvaluationSFTData
03

产品交付

从需求洞察、原型设计到项目推进,连接业务、算法和研发团队,推动复杂产品敏捷落地。

FigmaXMindJira

SELECTED WORK

项目作品

从产品概念到可交互 Demo,用快速验证让想法更早接受真实反馈。

AI WORKFLOW · PRODUCT DEMO

MeetFlow 智能会议工作流

面向团队协作的 AI 会议管理 Demo,覆盖会议创建、转写、分析、行动项提取与跨团队工单派发。

Agent WorkflowPrismaNext.js
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