王伟权 作品集 AI Copilot 智能助手
基于 MCP 协议的上下文感知 AI Agent 产品，主导从架构设计到方案落地的全链路产品设计，实现「AI建议→人工确认→自动执行」的人机协作闭环；产品已上线供内部投放团队使用。
查看结果 →0%+
关键词选词效率提升
关于我
AI 产品经理，具备 Agent 能力产品化落地与开发者工具交付的双重经验。主导 AI Copilot 智能助手从 0 到 1 落地（MCP 协议 + 上下文感知），产品已上线供内部投放团队使用；能用 Python 手写完整 Agent 循环，独立开发 DSH 开源插件（npm v0.3.0-beta.1），也在开展人机协同决策研究——用可解释的 AI 辅助决策，提升真实场景的人机协作效率。
AI 产品经理 · 北京 · 在职 · 到岗时间 1 个月
背景与方向
AI 产品经理，具备 Agent 能力产品化落地与开发者工具交付的双重经验。目前在伙伴云担任产品负责人，主导 AI Copilot 智能助手（基于 MCP 协议的上下文感知 AI Agent）从 0 到 1 的架构设计与落地，产品已上线供内部投放团队使用，选词效率提升 75%+、运营操作量降低 87%+；独立开发并发布 DSH 角色养成开源插件（dsh-cultivation，npm v0.3.0-beta.1，131 测试全过），以可验证的开源交付物佐证 Agent 工程实现能力。此前主导 ASA 智能投放平台（投放管理+数据管理+风控一体化）与 ASO 一站式下单平台。
职业主线从金融业务系统（闻博大数据）到达人投放数据分析（尚诚同力 · 波波），再到 AI Agent 产品与人机协同方向（伙伴云）——2025.03 起主导 ASA 智能投放平台与 ASO 下单平台建设，沉淀业务场景与数据基础；2026.02 起主导 AI Copilot 智能助手从 0 到 1 的产品设计与上线，并同步攻读应用心理学硕士（人机协同决策方向），用研究与工程双线支撑 AI 辅助决策产品设计。
习惯把复杂业务拆成可评审的实现路径：Agent 侧基于 MCP 协议标准化工具编排，以「AI 建议→人工确认→自动执行」的人机协作闭环保留人的最终决策权；数据侧用指标、漏斗与 A/B 测试驱动迭代；研究侧用心理学实验与 Bootstrap 中介分析验证「AI 如何影响人的决策」，再回到产品设计。
教育经历
- 中央财经大学 2026.09 – 2028.06
应用心理学 · 硕士（非全日制，周末上课，不影响全职工作）
研究方向：人机协同决策、AI 辅助系统中的信任与决策行为；导师为人机协同决策方向，自 2026 年 5 月起提前进入课题组参与研究
- 东莞理工学院 2017.09 – 2021.07
工业设计 · 本科
产品设计流程与用户体验原则，问题拆解与需求抽象
- 台湾佛光大学 2019.09 – 2020.07
视觉传达设计 · 本科交换
拓展交互设计与美学理解视野
职业高光
能力呈现
擅长场景
AI Agent 产品设计（MCP 协议、工具编排、上下文感知）人机协作闭环设计（AI 建议→人工确认→自动执行）投放管理+数据管理+风控一体化平台心理学实验设计与数据全流程分析数据产品商业化增长与获客优化
工作方式
Agent 架构设计（LLM 推理 + 工具调用 + 多轮对话）手写 Agent 循环（Python + Tool Calling，不依赖框架）提示词工程与行为边界定义Bootstrap 中介分析指标体系与漏斗分析A/B 测试与 0-1 商业化
常用工具
PythonSQLDeepSeek APIMCPJavaScriptAxureAppsFlyer / Adjust