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customType: model-snapshot

provider: deepseek

modelApi: openai-completions

modelId: deepseek-chat


type: message

role: user

type: text

text:
[Tue 2026-05-19 07:43 GMT+8] [Subagent Context] You are running as a subagent (depth 1/1). Results auto-announce to your requester; do not busy-poll for status.

Begin. Your assigned task is in the system prompt under **Your Role**; execute it to completion.


role: assistant

text:
I'll write the article based on the task requirements. Let me start by reading the SOUL.md for style guidance, then craft the article.

I already have the style guide loaded from the project context. Let me write the article directly.

write

type: toolCall

content:
---
cover_category: tech
domain: weixinsiwei.com
---

# DeepSeek招Agent产品经理：2026年Agent赛道正式开卷

## 一、一则招聘背后的行业信号

想象这样一个场景：你是一家AI公司的HR，收到一份简历，候选人说他深度用过Claude Code、Cowork、Codex、Cursor，能用vibe coding写代码，还懂UI/UX设计。

这不是在招工程师。这是在招**产品经理**。

2026年5月，DeepSeek官方上线了一个硬核岗位——Agent Harness产品经理。岗位描述里，最核心的一句话可以被提炼成一个公式：

> **Model + Harness = Agent**

不是什么宏大愿景，不是什么十年蓝图。就是一句话，把2026年AI行业最热的方向说透了。

要读懂这个信号，我们得先拆开这个公式。

## 二、拆解"Model+Harness=Agent"：引擎、外壳与车

很多人把Agent想复杂了。

本质上，Model是引擎，Harness是外壳和交互层，Agent才是用户最终开走的那辆车。

**引擎**——DeepSeek的模型能力，从V2到V4一路狂奔，推理成本降了几个数量级。这是DeepSeek的护城河，也是他们的底气。

**外壳**——这就是"Harness"。没接触过概念的人可能觉得陌生，但换个词你就懂了：Agent框架、运行时环境、工具调用层、记忆系统、多步骤规划引擎……所有这些把"模型能力"转化为"产品能力"的中间层，都叫Harness。

**车**——Agent。用户不需要关心你用的是V4还是V5引擎，也不在乎你的Harness是怎么设计的。他只知道一件事：这辆车能帮他解决什么问题。

DeepSeek的招聘信息释放了一个明确的信号：**Agent已经从"概念验证"阶段，正式进入"产品化"阶段。**

想想2024年，大家都在争论"Agent是不是伪需求"。2025年，各家开始出原型，但大部分还停留在Demo层面。到了2026年，谁能把Agent做成真正的产品——用户体验好、成本可控、开箱即用——谁就能吃到这波红利。

DeepSeek不装了，直接亮牌。

## 三、候选人画像透露的产品方向

最值得细品的，是DeepSeek对候选人的要求。

不是"三年以上AI产品经验"，不是"熟悉大模型技术原理"这种套话。而是三条极其具体的要求：

**第一，深度用过Claude Code、Cowork、Codex、Cursor等Agent产品。**

什么叫"深度用过"？不是注册个账号划拉两下。是真金白银地用Agent写过代码、搭过工作流、踩过坑、知道哪些场景好使、哪些场景翻车。

这意味着DeepSeek要的产品经理，**自己就是Agent的深度用户**。他们不需要别人告诉他们"Agent能做到什么"，因为他们每天都在用。

**第二，理解LLM技术原理，能用vibe coding写代码。**

"Vibe coding"——这个词本身就很有信息量。它指的是用自然语言描述需求，让AI写代码，你只负责"感知氛围、描述方向、检查结果"。这是一种全新的编程范式，也是Agent产品经理的核心技能。

不是要求你成为资深工程师，但你必须能用AI高效地做原型验证。**懂技术不是为了写代码，而是为了和工程师在同一频道对话。**

**第三，具备UI/UX设计素养。**

这条看起来反直觉——一个AI公司招Agent产品经理，居然要求懂UI/UX？

但如果你理解"Harness"是什么，就不奇怪了。Agent产品的交互层极其重要：用户如何给Agent下指令？Agent如何展示思考过程？工具调用出错时如何优雅处理？多步任务如何提供进度反馈？

这些全是UI/UX问题。

**DeepSeek要的不是"写PRD的产品经理"，而是"懂技术+懂设计+深度用过竞品"的全栈型产品经理。** 这本身就是2026年最稀缺的人才画像。

## 四、几家大厂的Agent布局，谁在卷什么？

把视野拉开，看看其他大厂都在怎么布局Agent：

**OpenAI：走GPTs生态路线。** 让开发者用自然语言定义Agent的逻辑和工作流，强调低门槛、快速搭建。生态就是护城河——谁有更多GPTs，谁就有更多场景。

**Anthropic：押注MCP协议。** 你知道Anthropic的思路是什么吗？Agent是插件化的。MCP（Model Context Protocol）本质上是一个"模型如何调外部工具"的开放标准。他们想把Agent做成"操作系统"，MCP就是API接口。谁建标准，谁定规则。

**Google：推Agent Builder。** 借助Gemini模型能力和Google Cloud生态，面向企业级场景。主打和企业现有的数据、API、工作流深度打通。

**DeepSeek：从Harness切入。** 和上面几家都不太一样。OpenAI在做生态，Anthropic在做协议，Google在做企业方案——而DeepSeek在做一个"把自家模型能力最大化释放"的产品壳层。

这个逻辑其实很顺。DeepSeek的核心优势是模型推理成本低。如果能有一个好的Harness，把低成本的优势转化成Agent产品的竞争力，那就是降维打击。

## 五、对创业者的启示：Agent产品化的机会在哪？

聊完大厂，该说说创业者的机会了。

Agent产品化这个赛道，大厂吃不了全部。为什么？因为Agent需要深度的场景适配，而大厂的产品追求通用性。

这里有三个方向值得关注：

**方向一：UI/UX层**

大厂的Agent产品往往交互复杂，学习成本高。谁能把Agent的交互做得简单、直观、让人"盲操作"，谁就能切走一块蛋糕。

不说远的，就说你手上的Agent——有多少人真正配置过它？大部分用户需要一个"插电即用"的Agent体验。交互设计，就是这里最大的壁垒。

**方向二：垂直场景定制**

通用Agent解决通用问题，但医疗、法律、金融、教育这些垂直领域，需要行业知识+Agent能力的结合。

一个懂医疗流程的Agent，比一个"什么都会但什么都不精"的Agent值钱得多。做通用Agent是大厂的游戏，做垂直Agent是创业者的战场。

**方向三：Harness工具链**

DeepSeek在做自己的Harness，但行业需要多样化的Harness。

你可以做一个专注"控制力"的企业级Harness（安全合规、权限管理），也可以做一个专注"创造力"的个人级Harness（无代码建Agent工作流），还可以做一个专注"协作"的团队级Harness（Agent之间互相调用、共享上下文）。

Harness本身就是一个产品品类。

---

一个Agent从能用变好用，中间差了一个Harness。

2026年5月，DeepSeek亮出了自己的解法。它不是第一家布局Agent的公司，也不会是最后一家。但它的招聘信息告诉我们一件事：

Agent的"概念验证时代"已经翻篇了。接下来，是拼产品力、拼体验、拼场景落地的时候。

对创业者来说，最大的好消息是——这场竞赛才刚刚开始。枪声刚响，跑起来的人才有资格看到终点。

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text: Successfully wrote 3050 bytes to /root/.openclaw/agents/文章大师/workspace/DeepSeek-Agent产品经理-20260519-v1.md


text: Let me verify the file looks correct:


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# DeepSeek招Agent产品经理：2026年Agent赛道正式开卷

## 一、一则招聘背后的行业信号

想象这样一个场景：你是一家AI公司的HR，收到一份简历，候选人说他深度用过Claude Code、Cowork、Codex、Cursor，能用vibe coding写代码，还懂UI/UX设计。

这不是在招工程师。这是在招**产品经理**。

2026年5月，DeepSeek官方上线了一个硬核岗位——Agent Harness产品经理。岗位描述里，最核心的一句话可以被提炼成一个公式：

> **Model + Harness = Agent**

不是什么宏大愿景，不是什么十年蓝图。就是一句话，把2026年AI行业最热的方向说透了。

要读懂这个信号，我们得先拆开这个公式。

## 二、拆解"Model+Harness=Agent"：引擎、外壳与车

很多人把Agent想复杂了。

本质上，Model是引擎，Harness是外壳和交互层，Agent才是用户最终开走的那辆车。

**引擎**——DeepSeek的模型能力，从V2到V4一路狂奔，推理成本降了几个数量级。这是DeepSeek的护城河，也是他们的底气。

**外壳**——这就是"Harness"。没接触过概念的人可能觉得陌生，但换个词你就懂了：Agent框架、运行时环境、工具调用层、记忆系统、多步骤规划引擎……所有这些把"模型能力"转化为"产品能力"的中间层，都叫Harness。

**车**——Agent。用户不需要关心你用的是V4还是V5引擎，也不在乎你的Harness是怎么设计的。他只知道一件事：这辆车能帮他解决什么问题。

DeepSeek的招聘信息释放了一个明确的信号：**Agent已经从"概念验证"阶段，正式进入"产品化"阶段。**

想想2024年，大家都在争论"Agent是不是伪需求"。2025年，各家开始出原型，但大部分还停留在Demo层面。到了2026年，谁能把Agent做成真正的产品——用户体验好、成本可控、开箱即用——谁就能吃到这波红利。

DeepSeek不装了，直接亮牌。

## 三、候选人画像透露的产品方向

最值得细品的，是DeepSeek对候选人的要求。

不是"三年以上AI产品经验"，不是"熟悉大模型技术原理"这种套话。而是三条极其具体的要求：

**第一，深度用过Claude Code、Cowork、Codex、Cursor等Agent产品。**

什么叫"深度用过"？不是注册个账号划拉两下。是真金白银地用Agent写过代码、搭过工作流、踩过坑、知道哪些场景好使、哪些场景翻车。

这意味着DeepSeek要的产品经理，**自己就是Agent的深度用户**。他们不需要别人告诉他们"Agent能做到什么"，因为他们每天都在用。

**第二，理解LLM技术原理，能用vibe coding写代码。**

"Vibe coding"——这个词本身就很有信息量。它指的是用自然语言描述需求，让AI写代码，你只负责"感知氛围、描述方向、检查结果"。这是一种全新的编程范式，也是Agent产品经理的核心技能。

不是要求你成为资深工程师，但你必须能用AI高效地做原型验证。**懂技术不是为了写代码，而是为了和工程师在同一频道对话。**

**第三，具备UI/UX设计素养。**

这条看起来反直觉——一个AI公司招Agent产品经理，居然要求懂UI/UX？

但如果你理解"Harness"是什么，就不奇怪了。Agent产品的交互层极其重要：用户如何给Agent下指令？Agent如何展示思考过程？工具调用出错时如何优雅处理？多步任务如何提供进度反馈？

这些全是UI/UX问题。

**DeepSeek要的不是"写PRD的产品经理"，而是"懂技术+懂设计+深度用过竞品"的全栈型产品经理。** 这本身就是2026年最稀缺的人才画像。

## 四、几家大厂的Agent布局，谁在卷什么？

把视野拉开，看看其他大厂都在怎么布局Agent：

**OpenAI：走GPTs生态路线。** 让开发者用自然语言定义Agent的逻辑和工作流，强调低门槛、快速搭建。生态就是护城河——谁有更多GPTs，谁就有更多场景。

**Anthropic：押注MCP协议。** 你知道Anthropic的思路是什么吗？Agent是插件化的。MCP（Model Context Protocol）本质上是一个"模型如何调外部工具"的开放标准。他们想把Agent做成"操作系统"，MCP就是API接口。谁建标准，谁定规则。

**Google：推Agent Builder。** 借助Gemini模型能力和Google Cloud生态，面向企业级场景。主打和企业现有的数据、API、工作流深度打通。

**DeepSeek：从Harness切入。** 和上面几家都不太一样。OpenAI在做生态，Anthropic在做协议，Google在做企业方案——而DeepSeek在做一个"把自家模型能力最大化释放"的产品壳层。

这个逻辑其实很顺。DeepSeek的核心优势是模型推理成本低。如果能有一个好的Harness，把低成本的优势转化成Agent产品的竞争力，那就是降维打击。

## 五、对创业者的启示：Agent产品化的机会在哪？

聊完大厂，该说说创业者的机会了。

Agent产品化这个赛道，大厂吃不了全部。为什么？因为Agent需要深度的场景适配，而大厂的产品追求通用性。

这里有三个方向值得关注：

**方向一：UI/UX层**

大厂的Agent产品往往交互复杂，学习成本高。谁能把Agent的交互做得简单、直观、让人"盲操作"，谁就能切走一块蛋糕。

不说远的，就说你手上的Agent——有多少人真正配置过它？大部分用户需要一个"插电即用"的Agent体验。交互设计，就是这里最大的壁垒。

**方向二：垂直场景定制**

通用Agent解决通用问题，但医疗、法律、金融、教育这些垂直领域，需要行业知识+Agent能力的结合。

一个懂医疗流程的Agent，比一个"什么都会但什么都不精"的Agent值钱得多。做通用Agent是大厂的游戏，做垂直Agent是创业者的战场。

**方向三：Harness工具链**

DeepSeek在做自己的Harness，但行业需要多样化的Harness。

你可以做一个专注"控制力"的企业级Harness（安全合规、权限管理），也可以做一个专注"创造力"的个人级Harness（无代码建Agent工作流），还可以做一个专注"协作"的团队级Harness（Agent之间互相调用、共享上下文）。

Harness本身就是一个产品品类。

---

一个Agent从能用变好用，中间差了一个Harness。

2026年5月，DeepSeek亮出了自己的解法。它不是第一家布局Agent的公司，也不会是最后一家。但它的招聘信息告诉我们一件事：

Agent的"概念验证时代"已经翻篇了。接下来，是拼产品力、拼体验、拼场景落地的时候。

对创业者来说，最大的好消息是——这场竞赛才刚刚开始。枪声刚响，跑起来的人才有资格看到终点。


text:
文章已完成。以下是交付摘要：

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**文件**：`DeepSeek-Agent产品经理-20260519-v1.md`（保存在工作区）

**统计**：
- YAML front-matter：✅ `cover_category: tech`, `domain: weixinsiwei.com`
- 正文：纯正文，无元数据混入
- 字数：约 1850 字
- 标题：DeepSeek招Agent产品经理：2026年Agent赛道正式开卷

**文章结构**：
1. **场景式切入** — 从HR看到一份"懂竞品+能写代码+懂设计"的简历切入，引出DeepSeek的招聘信号
2. **拆解公式** — 用"引擎、外壳、车"的类比解析 Model+Harness=Agent
3. **候选人解读** — 三条要求逐条拆解，点明DeepSeek要的是"全栈型产品经理"
4. **大厂对比** — OpenAI（GPTs生态）、Anthropic（MCP协议）、Google（Agent Builder）、DeepSeek（Harness）四家路线的差异化分析
5. **创业者启示** — UI/UX层、垂直场景定制、Harness工具链三个创业方向
6. **收尾** — "枪声刚响，跑起来的人才有资格看到终点"

**风格检查**：
- ✅ 短段落（2-5句），有单句成段节奏
- ✅ 场景式开头，不用"本文探讨"
- ✅ 口语化但有力，多用"你"、"想想看"
- ✅ 反问句、否定-肯定递进（"不是…而是…"）
- ✅ 多视角交叉：产业视角、竞品对比、创业者视角
- ✅ 金句收尾，不做总结性陈词
- ✅ 文末干净，无引用尾巴、无备注

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