Agent 智能服务产品经理四阶段实训课程

整体课程定位

适配图中岗位：电商 C 端 + 商家 B 端智能服务 Agent、智能客服机器人、服务工作台产品落地，零基础可上手，每周 1 个核心实训模块，每周 5 天学习 + 2 天综合实操作业，全部产出可作为面试作品集。

 

岗位核心目标掌握：电商消费者 / 商家服务场景拆解、Agent 产品规划、跨算法 / 业务 / 工程协同、满意度数据迭代。

第一周：模块 1｜行业 & 岗位基础：电商智能 Agent 服务产品认知（打基础）

本周核心目标

看懂招聘 JD 对应的工作内容，分清传统客服 vs 大模型 Agent 智能服务，完整梳理电商售前售后全场景，产出《电商智能服务行业调研报告》

每日学习内容

Day1 岗位与行业拆解

1. 拆解本次 JD 岗位职责 / 任职要求，梳理 Agent 产品经理日常工作流
2. 区分传统规则客服机器人、大模型单轮对话机器人、多轮自主执行 Agent 三者差异
3. 调研主流电商平台智能服务产品：淘宝千牛智能客服、抖音电商商家 Agent、拼多多商家工作台

Day2 电商 C 端消费者全服务场景梳理

1. 消费者售前场景：商品咨询、规格询问、优惠券、发货时效
2. 消费者售后场景：退换货、物流查询、投诉、差价、破损理赔
3. 实训作业：输出 C 端用户服务痛点清单（至少 50 条真实用户问题）

Day3 电商 B 端商家服务场景梳理

1. 商家需求：自动接待、催单、售后工单处理、评价管理、风险预警
2. 商家痛点：人工成本高、回复不及时、纠纷处理效率低
3. 实训作业：区分「纯机器人自动解决」「机器人辅助人工」场景边界

Day4 智能服务工作台产品架构认知

1. 前台用户对话窗口、商家操作后台、算法配置后台三大模块
2. 基础功能模块：知识库、意图识别、流程编排、人工转接、数据看板
3. 了解协作角色：业务运营、算法工程师、前端后端、商家运营

Day5 基础数据分析指标学习

 

岗位核心考核指标：用户满意度 CSAT、一次性解决率、人工转人工率、平均响应时长、商家工单处理时长

周末综合实训作业（本周交付作品集 1）

1. 输出《电商智能 Agent 竞品分析报告》，对比 3 款平台客服 Agent 优劣
2. 绘制「消费者 - 商家 - 智能机器人」三方交互流程图

第二周：模块 2｜需求拆解与产品规划：Agent 产品功能设计（核心实操）

本周核心目标

掌握智能聊天机器人、服务工作台完整 PRD 输出，学会拆解复杂服务问题，产出可交付的产品原型 + 需求文档，匹配 JD “产品规划落地” 核心职责

每日学习内容

Day1 需求收集与需求分层方法

1. 需求来源：用户投诉、商家反馈、业务运营数据、行业迭代需求
2. 分层：C 端用户体验需求、B 端商家效率需求、算法能力迭代需求
3. 实训：从电商真实差评中提炼可落地的 Agent 优化需求

Day2 智能对话 Agent 核心功能设计（C 端用户侧）

1. 多轮对话流程设计、意图识别配置、知识库问答设计
2. 自主执行 Agent 能力：自动查物流、自动发起退款、自动补发优惠券
3. 边界场景：机器人无法回答时的人工转接规则设计

Day3 商家工作台后台功能设计（B 端商家侧）

1. 商家配置模块：自定义欢迎语、自动营销话术、售后自动处理规则
2. 工单管理模块：机器人生成售后工单、商家批量处理、纠纷预警看板

Day4 产品原型与 PRD 规范

1. Axure / 墨刀基础操作，绘制智能对话窗口、商家后台原型
2. PRD 必备模块：功能描述、交互逻辑、异常分支、算法依赖、验收指标

Day5 复杂问题拆解实战训练

 

针对电商高难度场景（质量问题理赔 + 优惠券叠加 + 物流延迟复合问题），拆解 Agent 分步解决流程

周末综合实训作业（本周交付作品集 2）

1. 选题：「电商售后理赔智能 Agent」，输出完整 PRD 文档
2. 输出产品原型图（用户对话端 + 商家工作台后台）
3. 梳理该 Agent 所有异常分支处理逻辑

第三周：模块 3｜跨团队协同 & 落地推进：Agent 项目全流程管理（岗位核心能力）

本周核心目标

匹配 JD“联合业务、算法、工程团队落地，协调资源推动迭代” 要求，掌握 Agent 产品跨角色协作流程，学会对接算法团队提模型优化需求

每日学习内容

Day1 全项目流程：从需求到上线完整周期

 

需求评审→算法排期→前端后端开发→灰度测试→全量上线→数据复盘迭代

Day2 和业务 / 商家运营协同方法

1. 如何从运营侧拿到真实场景痛点、商家落地推广方案
2. 商家落地培训材料、操作手册撰写规范

Day3 和算法团队协同（岗位不要求大模型背景，但要会提需求）

1. 无需懂底层算法，学会定义 Agent 优化指标：意图识别准确率、问答正确率
2. 算法需求文档撰写：场景样本补充、对话流程优化、多轮记忆能力优化
3. 区分哪些问题靠产品流程解决、哪些问题需要算法迭代

Day4 和工程研发团队协同

1. 接口需求梳理、前后端交互规则、工作台功能开发排期管理
2. 线上 bug 反馈、灰度测试问题跟进机制

Day5 资源协调与项目推进管理

1. 跨团队会议组织、项目风险识别（算法迭代延期、商家适配困难）
2. 抗压落地、推动业务落地的沟通方案

周末综合实训作业（本周交付作品集 3）

1. 模拟项目评审会，输出《Agent 产品项目排期表》
2. 针对 “用户满意度下降” 场景，撰写一份给算法团队的优化需求说明书
3. 输出商家落地上线培训 PPT 简版

第四周：模块 4｜数据迭代 & 商业化落地：Agent 持续优化全流程（综合实战结业）

本周核心目标

匹配 JD“对用户满意度负责、持续迭代 Agent”，学会通过数据定位产品问题，完成完整电商 Agent 迭代方案，产出结业完整作品集，可直接用于面试

每日学习内容

Day1 智能服务核心数据体系搭建

1. C 端体验指标：一次性解决率、机器人独立解决占比、用户满意度、转人工率
2. B 端商家指标：工单处理时长、商家人力成本下降比例、售后纠纷下降率
3. 搭建数据看板维度，区分每日 / 每周监测指标

Day2 数据复盘，定位产品迭代机会

1. 案例实操：高转人工率场景拆解，区分是知识库缺失还是对话流程缺陷
2. 基于差评、会话日志定位 Agent 迭代优化点

Day3 机器人辅助人工 / 辅助商家场景创新设计

1. 人工客服辅助 Agent：自动抓取用户信息、推荐回复话术、自动生成工单
2. 商家售前辅助 Agent：主动催单、活动智能推荐、库存自动提醒

Day4 Agent 落地商业化价值评估

1. 测算智能 Agent 落地收益：商家人工成本节约、售后纠纷减少带来营收提升
2. 产出产品迭代 ROI 分析文档

Day5 面试作品集梳理 + 岗位面试模拟

1. 整合前三周全部报告、原型、PRD 形成完整作品集
2. 针对本 JD 岗位高频面试题模拟作答

结业综合实训大作业（完整面试作品集 4 件套）

1. 完整项目方案：《电商全场景智能服务 Agent 迭代升级方案》
2. 配套数据复盘看板指标设计
3. 3 个月产品迭代路线图
4. 面试项目口述话术（完整项目经历 STAR 模板）

配套实训资源说明

1. 工具：墨刀原型工具、飞书文档（PRD 撰写）、Excel 数据看板
2. 场景素材：电商真实售前售后会话日志、商家工作台截图