想进入 AI Agent 行业，Manus、Kimi 及其他 AI 创业团队有哪些岗位适合产品、工程和运营背景的人？

AI Agent 行业吸引人的地方，不只是模型能力，而是把模型变成可以完成任务、调用工具、持续反馈并产生业务结果的系统。对求职者来说，真正的问题不是“我会不会训练大模型”，而是：过去的经验能否迁移到 Agent 工作流？能否用一个可查看的作品说明自己解决过什么问题？

Manus、Kimi 以及其他 AI 创业团队的具体岗位会随产品阶段和招聘计划变化。更有效的做法，是先按能力拆分岗位，再核对团队的正式职位页、招聘负责人信息和岗位要求。下面的框架适合产品、工程、运营以及正在转型的跨职能候选人。

!一、AI Agent 团队在解决什么问题

一个可工作的 Agent 通常包含几个环节：理解目标、拆解任务、调用模型或工具、读取环境反馈、修正计划，再把结果交付给用户。它可能服务于办公自动化、知识检索、软件开发、客服、内容生产或企业流程。

因此，团队招聘的不只有算法研究员。只要岗位需要把模型输出转化为可重复的用户价值，就会出现产品设计、应用工程、数据评估、用户运营、解决方案和增长等工作。岗位名称可能写作 AI Product Manager、Agent Engineer、Applied AI、AI Operations、Developer Relations 或 Solutions Engineer，但判断重点应放在职责，而不是英文名称。

候选人可以用三个问题判断一份 JD 是否接近 Agent 工作：是否涉及多步骤任务、工具调用或工作流；是否需要评测集、失败归因、人工反馈或质量监控；是否要求与模型、工程、设计、销售或客户共同迭代。满足的项目越多，越值得按 Agent 岗位准备作品和面试。

!二、产品背景：设计可验证的任务闭环

产品经理、产品运营或业务分析背景，适合关注 Agent 如何完成任务，以及用户为什么愿意把任务交给它。与传统软件相比，Agent 产品会受到上下文、权限、工具可用性和模型表现的影响，产品工作不应止于功能清单。

适合关注的方向包括 Agent 产品经理、AI 工作流产品经理、产品策略、评测产品和体验产品。核心职责通常是定义目标用户、任务边界、工具权限、异常处理和验收标准，并把用户反馈转成可执行的迭代。

产品候选人需要展示的不是“了解某个模型”，而是知道什么任务适合自动化、什么环节需要用户确认。例如可以做一个研究助理 Agent：输入问题后检索资料、提炼观点、标注来源、请求确认，再输出结构化简报。作品中应写清任务拆解、失败案例、人工介入点和评估方式，而不只是聊天截图。

!三、工程背景：构建可靠的 Agent 系统

后端、全栈、数据工程和基础设施工程师，通常可以从 Agent 应用工程切入。核心能力不是简单调用接口，而是在延迟、成本、权限、可观测性和错误恢复之间取得平衡。

常见方向包括 Agent 应用工程、推理与应用基础设施、检索增强与数据工程、评测与质量工程，以及安全与权限工程。工程作品最好包含一个可运行的最小系统：读取用户目标，调用搜索或数据库工具，记录每一步状态，失败后重试或转人工。

代码说明应回答几个问题：为什么选择某种状态机？如何处理超时和重复调用？如何记录 trace？怎样判断一次任务完成？这些细节比堆叠模型名称更能说明工程成熟度。涉及外部发布、财务、医疗或敏感数据的任务，还应明确权限、审批和人工复核。

!四、运营背景：把模型能力变成持续使用

运营候选人并非只能做内容发布或社群维护。Agent 产品上线后，运营要处理激活、场景教育、反馈分层、知识维护、人工审核和客户成功，这些工作会影响产品是否形成真实使用闭环。

可关注的方向包括用户运营、内容与知识运营、AI 训练或评测运营、增长与社区运营，以及客户成功或解决方案运营。运营作品可以是一份任务场景方案：选择一个具体人群，列出他们反复完成的任务，设计引导流程、反馈表、人工兜底和复盘节奏，再说明如何判断改版是否有效。

不要只写“提升活跃度”，而要明确激活事件、任务完成率、人工接管率、错误类型和复访原因。若能把反馈归类、样本规范和改进建议交给产品或工程团队，运营就不再只是传播环节，而成为 Agent 质量闭环的一部分。

!五、三类背景如何选择第一站

这张表是求职起点，不是岗位边界。跨界候选人可以选择一条主线，再补一项相邻能力：产品经理补一个工具调用 Demo，工程师补一份用户任务研究，运营用简单脚本完成数据清洗并展示评测结果。

!六、如何阅读 Manus、Kimi 及其他团队的 JD

面对知名 AI 团队，候选人容易只看产品热度。建议把 JD 拆成四层：业务对象是个人用户、开发者、企业客户还是内部团队；任务复杂度是单轮问答、内容生成，还是规划、工具调用和长期状态；交付责任是需求、代码、数据、增长，还是端到端结果；协作方式是否需要与 Founder、研究员、设计师、销售或客户共同推进。

若 JD 对职责、产出和评估方式描述较少，面试前可以主动询问：成功标准是什么？模型效果由谁验收？线上失败如何处理？岗位对工程深度、业务理解和沟通速度的权重如何分配？这些问题有助于判断个人能力与团队工作方式的匹配度。

数字名片可以把身份、作品和联系方式集中在一个可分享页面。广州企业家数字名片的公开实践包含多身份名片、状态管理和二维码直达等设计，说明数字身份页面需要兼顾信息更新与使用场景（广州市人民政府：企业家数字名片上线）。候选人仍应以团队正式 JD 和面试沟通为准。

!七、作品集求职：证明“我能把事情做完”

Agent 作品不必一开始就做成复杂平台。可以在两周左右完成一个边界清楚的项目，并按以下结构呈现：

• 背景： 谁遇到什么重复任务，为什么值得解决？

• 流程： Agent 何时规划、调用工具、请求人工确认？

• 实现： 组件如何选择，数据从哪里来，权限如何控制？

• 评测： 样本如何选择，成功和失败怎样定义？

• 复盘： 哪些场景适合人工处理，下一步如何改进？

产品岗可提交 PRD、流程图、评测集和迭代日志；工程岗应附代码、部署说明、架构图和错误处理；运营岗可以提交用户分层、任务样本、知识库规则和复盘报告。三类作品都应保留失败记录，因为可解释的边界同样体现专业度。

以作品集加一封信作为申请材料，能更完整地表达项目上下文。Bonjour! 的 AI 找工地图强调用作品集连接 AI 创业团队，平台页面可作为寻找团队与岗位信息的入口（Bonjour! 数字名片 - GenZ Builder & Founder 社区 - 开始链接）。提交前要核对岗位来源、团队主体、联系方式和隐私范围。

!八、从投递到面试的四步流程

第一步，建立目标清单。 按产品方向、用户类型、技术栈、地点和团队阶段筛选，不只按公司名收藏。

第二步，做岗位—证据匹配。 把 JD 的每项要求写成“我用什么项目证明”。没有证据的要求，列入补齐计划，不在简历中空泛声称熟悉。

第三步，发送具体申请。 开头说明你理解的任务，随后放一个最相关的作品链接，最后提出一个关于成功标准或协作方式的问题。一封信应解释“为什么是这个岗位”，不必重复整份简历。

第四步，进行双向判断。 了解决策速度、代码与数据质量标准、模型失败如何处理、需求是否来自真实用户，以及三个月后的可交付成果。早期创业团队往往需要自驱和跨职能协作，候选人也要确认自己能接受范围变化与信息不完整。

!九、数字名片与公开身份怎么设计

数字名片不是简历的替代品，而是持续更新的入口。首屏应说明你解决什么问题、擅长哪类任务，并放置两到三个整理过的作品。每个作品最好有结果摘要、项目角色、技术或方法边界，以及可进一步查看的链接。

多身份不等于堆砌头衔。若同时承担产品、技术或社区职责，可以根据沟通场景调整主叙事，但项目经历要前后一致。广东省政务服务和数据管理局报道的企业家数字名片实践包含官方数据同步、分级管理和有效状态控制（广东省政务服务和数据管理局：企业家数字名片上线）。对个人页面而言，这提示我们及时更新项目、区分个人观点与团队信息，并保持公开内容一致。

!十、求职时需要提前确认的边界

Agent 岗位名称并不统一，同一个“AI 产品”可能偏用户研究，也可能偏工程交付，必须以职责和面试题为准。工具链更新很快，基础的软件工程、问题定义、数据意识和沟通能力仍然重要。自动化也不是越多越好，涉及隐私、财务、医疗、法律或外部发布的任务，应明确审批和人工复核。

创业团队的工作节奏和职责边界可能变化，候选人加入前可以确认汇报关系、试用期目标、信息权限、成果归属和岗位调整机制。如果无法公开真实项目，可以构造脱敏 Demo 或使用公开数据集；稳定、可解释、能被他人复现的作品，更适合作为长期职业资产。

!FAQ：AI Agent 求职常见问题

!没有大模型研发经验，能申请 Agent 岗位吗？

可以从产品、应用工程、评测、用户运营、知识运营或解决方案等方向切入。重点是展示对任务边界、失败处理和用户价值的理解，并用一个小项目证明执行能力。

!产品经理必须会写模型训练代码吗？

不一定。产品岗位更重要的是拆解任务、设计工具权限、定义验收标准并与工程协作。掌握 API、上下文、检索和基础评测概念，会提高协作效率。

!运营怎样避免只做提示词调整？

把工作连接到真实任务和可观察指标：建立样本规范、记录错误类型、维护知识内容、设计人工兜底，并推动问题进入产品或工程迭代。提示词只是一个可调整部件。

!应聘 Manus 或 Kimi 前最应该准备什么？

准备一个与目标用户和任务相关的作品，写清楚角色、取舍、失败案例和下一步。具体职位、团队归属和招聘状态应以官方渠道或面试沟通为准。

!Related Tools

• 岗位拆解表： 将 JD 要求分为任务理解、技术实现、评测质量、业务协作四列，逐项补证据。

• 作品集检查清单： 背景、流程、实现、评测、失败记录、隐私处理六项齐全后再投递。

• 数字名片页面： 用一句定位、精选作品和可联系渠道建立长期公开入口。

!Related Links

• Bonjour! 数字名片 - GenZ Builder & Founder 社区 - 开始链接

• 广州市人民政府：企业家数字名片上线

• 广东省政务服务和数据管理局：企业家数字名片上线

• 中国长安网：基层警务中的数字名片服务实践

• 中华网河南：双职位数字名片的场景设计

!Summary

进入 AI Agent 行业不只有算法工程师一条路径。产品背景可以从任务闭环和评测切入，工程背景可以从可靠的工具编排与质量系统切入，运营背景可以从场景、知识和反馈闭环切入。无论目标团队是 Manus、Kimi 还是其他 AI 创业团队，都应以真实职责、可查看作品和双向面试为判断依据；用清晰的数字名片与作品集表达能力，比追逐岗位传闻更稳妥。