客户价值
让服务进度透明、沟通及时、结果可信
NPS响应时效节点满意度
PRODUCT SYSTEM DESIGN · 2023—2024
CASE STUDY / 01
从数字化工具，
到 AI 原生
业务操作系统。
面对咨询服务中高复杂度、强专业性、长交付链路的问题，我重新设计了从战略指标、业务域、服务交付到内容生产的完整系统，让人、知识、流程与 Agent 在同一个闭环里协作。
BUSINESS OS / LIVE MAP
战略指标
客户交付内容
AI-NATIVEBUSINESS
OS
OS
AgentRAGDataTools
一个统一的业务语义层
连接目标、工作与学习
00 / DESIGN THESIS
不是给旧流程加一层 AI，
而是重新定义工作如何发生。
系统设计的核心不是功能数量，而是让每一次交付都沉淀为可复用的知识、可观测的指标与下一轮自动化的输入。最终形成“业务运行—数据反馈—模型学习—流程优化”的增长飞轮。
01 / STRATEGY
从 North Star 到每天的任务
先统一“为什么”，
再设计“怎么做”。
将战略目标拆成可度量的业务结果，再把结果映射到流程、角色和系统能力。每个产品模块都必须能回答：它改变了哪个指标？减少了哪种不确定性？
NORTH STAR / OKR SYSTEMOUTCOME → SIGNAL → ACTION
NORTH STAR高质量交付规模
专业质量 × 交付速度 × 客户信任
交付效率
让复杂任务可拆解、可编排、可并行
周期一次通过率人效
专业质量
让专家知识标准化、可检索、可复用
返工率引用命中率合规率
组织学习
让交付反馈持续进入知识与模型迭代
知识复用Prompt 胜率自动化率
02 / ROADMAP
2023.09—2024.12
四个阶段，
从在线化走向智能化。
路线图不是功能清单，而是能力成熟度的递进：先获得结构化数据，再建立流程控制，之后引入 AI 协作，最终形成可持续优化的经营系统。
2023.092024.012024.062024.12
业务在线化
客户、产品、资料、任务统一进入 DWP，建立一致的数据对象与服务节点。
- 统一客户视图
- 服务流程模板
- 资料中心
流程自动化
用规则引擎、任务编排和消息中心减少手工派发与信息断层。
- 自动拆单
- 并行任务
- SLA 预警
知识智能化
建设 RAG 与专家知识库，让服务助手开始理解上下文并提供决策支持。
- 知识检索
- 服务助手
- 智能 Push
生产 Agent 化
Multi-Agent 进入内容与交付主链，人在关键节点做判断、评审与兜底。
- Agent 协作
- AIGC 生产
- 评测飞轮
03 / DOMAIN
一张统一业务地图
按业务能力建模，
而不是按部门切系统。
客户旅程贯穿获客、签约、资料、交付与续费。通过领域化设计避免烟囱系统，让同一客户、同一服务、同一内容资产拥有唯一可信语义。
BUSINESS DOMAIN ARCHITECTURE6 DOMAINS / 1 ORCHESTRATION CORE
DWP业务编排与协作中枢
统一对象模型 · 规则引擎 · 权限 · 任务 · 消息 · 审计
IDENTITY & ACCESSEVENT BUSDATA PLATFORMOBSERVABILITY
04 / DELIVERY
DWP 数字交付系统
把一次服务，
变成一条可控生产线。
复杂服务不再依赖个人记忆。系统根据客户画像与产品方案生成交付计划，将任务送达最适合的角色，并在 SLA、资料完整度与质量门禁上持续检查。
SERVICE PRODUCTION FLOWHUMAN × SYSTEM × AI
客户触点编排中枢专业交付质量与反馈
WORKBENCH角色工作台
今日任务 · 风险 · 等待项
SERVICE ASSISTANT服务助手
上下文 · 建议 · 自动操作
CONVERSATION客户会话
进度 · 材料 · 关键确认
PUSH ENGINE触达策略
事件 · 分群 · 渠道 · 频控
客户反馈任务日志质检标签知识更新流程优化
05 / MULTI-AGENT
从“回答问题”到“完成任务”
Agent 不替代系统，
它成为新的执行层。
以任务规划器为中枢，结合专业 Agent、RAG、工具调用与长短期记忆。所有自动化都在权限、审计、评测与人工兜底边界内运行。
AI AGENT REFERENCE ARCHITECTUREPLAN · ACT · OBSERVE · REFLECT
01 / EXPERIENCE
员工工作台客户会话服务助手管理驾驶舱
↓ intent + context
02 / ORCHESTRATION
任务规划器Agent Router状态机MemoryHuman-in-the-loop
↓ delegated tasks
清洗 · 抽取 · 缺口识别
检索 · 引用 · 事实校验
规划 · 写作 · 风格控制
规则 · 风险 · 证据链
Push · 跟进 · 升级
↓ grounded actions
04 / KNOWLEDGE & TOOLS
Vector DB / RAG业务知识图谱DWP APIs搜索与数据工具多模型路由
GOVERNANCE权限PII 脱敏Prompt 版本Trace质量评测成本与延迟
06 / AIGC FLOW
专业内容生产体系
质量不是最后检查，
而是被设计进每一步。
将文书生产拆成可评测的模块：资料结构化、事实与知识检索、内容规划、分段生成、全局一致性重写、专家审查与多格式交付。
AIGC PRODUCTION FLOWEVIDENCE-BASED GENERATION
INPUT客户资料历史文档政策法规专家方法论品牌语料
OCR / 结构化 / 实体与时间线
Query Rewrite / Hybrid Search / Rerank
大纲 / 论点 / 证据 / 风格约束
分段生成 / 反思 / 二次改写 / 扩写
事实 / 一致性 / 专业 / 合规 / 盲测
文档 / 邮件 / 报告 / 营销内容
MODEL ROUTER复杂推理模型长上下文模型低成本批处理模型Embedding / Reranker
评测与反馈闭环专家修改 → 差异标签 → Prompt / 知识 / 流程更新 → A/B Test → 生产发布
07 / PRINCIPLES
我如何做系统设计
复杂系统，
需要清晰的取舍原则。
产品负责人必须同时处理业务价值、用户体验、技术边界与组织变革。原则不是口号，而是冲突发生时的决策顺序。
Outcome over output
不以功能上线为结束，以业务结果与行为改变为验证。
Workflow before AI
先把对象、状态、规则与责任设计清楚，再决定 AI 出现在哪里。
Human judgment by design
把人的判断放在高价值、高风险节点，而不是到处手工补洞。
Trace everything
每一次检索、生成、决策和修改都可追踪，系统才有学习能力。
BUSINESS IMPACT / VALIDATED IN PRODUCTION