AI PRODUCT MANAGER · PORTFOLIO

邵志成 ZHICHENG SHAO

北大区域国别研究博士,用人类学的田野AI 产品—— 把对人的理解写进 Agent 的架构里

北京大学博士在读 AI Agent / RAG 方向 北京 · 可实习可到岗
邵志成 · 个人照片
照片待放置
建议 800×1000
半身 · 浅色背景
FIG.00 — SELF PORTRAIT · BEIJING

HELLO — 自我介绍

先懂人,再做产品。 这是我做 AI 的顺序。

我是邵志成,北京大学区域国别研究博士生,在印尼做过 6 个月田野调研, 访谈过 30+ 出海企业负责人。我发现企业出海最缺的不是数据,而是 「可溯源的判断」——于是把它做成了一款 AI Agent 产品。

至今独立完成 3 个从 0 到 1 的 AI 产品:全球商业洞察 Agent、香水导购 Agent、 国际气候谈判 LLM 标注系统(入选 Asian PolMeth)。我的方法论始终一致: 需求洞察定义指标 → 架构设计 → 评测驱动迭代 → 工程落地

完整经历 · 教育 · 获奖
03
0→1 AI 产品 · 独立完成
30+ 访谈
出海企业负责人
2,367 信源
覆盖 195 国分层信源库
45,051
条标注数据自动生成
01

精选项目

SELECTED WORKS × 3
Multi-Agent · 企业服务 · 从 0 到 1 2025.12 — 2026.08

全球商业洞察 Agent

GLOBAL BUSINESS INSIGHT AGENT

面向企业出海决策的 Multi-Agent 产品,独立完成全链路:印尼 6 个月田野与 30+ 访谈定义产品指标, Harness + 多 Agent 架构 + 覆盖 195 国的信源工程,评测驱动 5 轮迭代上线部署。

Multi-AgentRAG信源工程LLM-as-Judge
+13%综合评分(5 轮迭代) +25%Actionability 100%硬门禁通过率
对话推荐 · 知识图谱 · 从 0 到 1 2026.07 — 2026.08

知香 · 香水导购 Agent

FRAGRANCE SHOPPING AGENT

一款「懂香」的对话推荐 Agent:自然语言找香、多轮澄清、真实商品推荐。设计分级召回策略, 接入拼多多与淘宝联盟真实商品源,三轮迭代基础集评分提升 39%。

知识图谱对话推荐真实商品接入Taro / React
+39%基础集评分(3 轮) 1,971款香水图谱 4分级召回策略
AI 数据生产 · 学术成果 · 主导完成 2024.01 — 2025.05

国际气候谈判 LLM 智能标注系统

LLM ANNOTATION SYSTEM FOR CLIMATE NEGOTIATIONS

主导 AI 数据生产产品从 0 到 1:SFT 路线验证推动技术转向,Expert-Augmented 架构协同北大王选所落地, 管理 11 人标注团队构建数据闭环,成果入选 2025 Asian PolMeth Conference。

SFT 微调数据闭环团队管理学术发表
54%→87.9%复杂任务 Recall 45,051条互动数据生成 P74/R90模型精度表现
02

能力矩阵

CAPABILITY MAP

PRODUCT / 产品能力

从人的痛点到产品指标

  • 田野调研与深度访谈转化为需求洞察
  • 将模糊痛点定义为可量化的产品指标
  • AI 产品全链路:需求→架构→评测→部署

TECHNICAL / 技术判断

和工程师说同一种语言

  • Agent / RAG / SFT 的选型权衡与架构设计
  • 代码硬门禁 + LLM-as-Judge 评测体系设计
  • Codex / DeepSeek / Harness 等 Vibe Coding 平台,原型直达线上部署

RESEARCH / 研究底子

把不确定性拆成实验

  • 北大区域国别研究博士训练,6 个月海外田野
  • 学术论文 3 篇、媒体政策文章 9 篇、部委采纳 1 篇
  • 195 国信源工程与多语种来源调用