简介

本文详细解析了AI产品经理必备的10大核心技术，包括提示词、AI Agent、RAG等，强调AI PM需具备扎实的技术认知和数据敏感度。文章指出AI PM核心价值在于"让AI技术有用、好用"，工作围绕"需求拆解-技术选型-数据落地-体验优化"展开。AI PM应明确技术边界、聚焦场景适配、强化数据思维，通过掌握这些核心技术实现AI产品的有效落地。

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这段时间有点忙，忙的天昏地暗，几个智能体的项目终于上线，算是完美收官，今天终于可以抽点时间，写点我的一些思考。

最近经常有老朋友咨询我，想从互联网产品经理转到AI产品经理，需要怎么下手，以及具备哪些素养？这个问题，我想我有发言权，毕竟在互联网行业干了快18年的时间，一直在迭代升级。

首先说说，在移动互联网时代，有不少产品经理完全可以不懂技术，只要盯着表现层和业务逻辑，做好业务需求的产品落地即可，但是在AI 时代，更多的技术能力和业务需求并不是外显的，需要的是内功。

AI PM的内功包括：更扎实的技术认知、以及数据敏感度，场景化落地能力——既要能听懂技术团队的“黑话”，精准拆解需求，也要能预判技术边界，平衡用户体验与落地可行性。

AI PM的必备素养就是练好内功，熟练掌握核心AI技术的底层逻辑与应用场景，下面我这边将聚焦10种常用AI技术，结合实际场景，助力AI产品经理及行业新人快速搭建技术认知框架。

AI产品经理的核心定位

AI产品经理的核心价值，在于“让AI技术有用、好用”。

其核心工作围绕“需求拆解-技术选型-数据落地-体验优化”展开：

从业务场景中提炼可被AI解决的核心问题（如“如何通过AI降低客服响应成本”），结合技术成熟度选择合适的解决方案（如RAG+多模态），协调数据团队完成数据准备与模型优化，最终落地为用户可感知的产品功能。

AI 产品经理需要提升自身的技术认知，这并非要求AI PM成为算法工程师，而是需理解技术的“能力边界”与“适用场景”——比如知道Fine-tuning适合定制化任务，Function Call能实现AI与工具联动，避免提出“让AI在无数据支撑下完成精准预测”的不合理需求。

下面常用的10种AI技术，正是AI PM日常工作中接触最多、应用最广的核心能力模块,我们将逐一拆解。

1. 提示词（Prompt）：AI的“指令说明书”

提示词是用户与AI模型沟通的桥梁，是明确任务目标、约束输出范围的核心指令，其质量直接决定AI输出结果的准确性与可用性。简单来说，提示词就像给AI的“作业要求”——清晰的要求能让AI精准完成任务，模糊的表述则会导致输出偏离预期。

核心逻辑：

通过明确“任务类型+输入信息+输出格式+约束条件”，引导AI模型调用对应能力生成结果。

例如，同样是写文案，模糊提示词“帮我写一篇产品文案”可能输出泛泛而谈的内容，而精准提示词“帮我写一篇面向25-30岁职场人的咖啡机产品文案，突出‘小巧便携’和‘30秒速溶’卖点，风格活泼易懂，字数控制在150字内”，能让AI输出更贴合需求的内容。

应用场景：AI文案生成、客服话术优化、数据整理、代码辅助编写等。

对AI PM而言，掌握提示词技巧不仅能提升自身工作效率，还能设计更友好的用户交互指令（如为AI客服设计标准化提示词模板，确保回复一致性）。

2. AI Agent：自主执行任务的“智能助手”

AI Agent是具备“感知-决策-执行-反馈”闭环能力的智能体，无需人类持续干预，就能自主理解任务目标、拆分步骤、调用工具完成任务。其核心优势在于“自主性”与“适应性”，能模拟人类的任务处理逻辑，应对复杂多变的场景。

核心逻辑：

由感知模块（获取外部信息，如用户需求、环境数据）、决策模块（拆分任务步骤，如“订机票需先查询航班再下单”）、执行模块（调用工具完成操作，如调用购票API）、记忆模块（存储历史数据，如用户偏好）组成，形成自主迭代的任务处理闭环。

应用场景：智能办公助手（自主整理会议纪要、安排日程）、电商智能导购（根据用户需求推荐商品并完成下单引导）、自动驾驶（感知路况并自主决策行驶路线）。

AI PM在设计AI Agent产品时，需重点关注任务拆解的合理性与工具调用的安全性，避免因决策偏差导致用户损失。

3. RAG：让AI“有料可依”的检索增强技术

RAG（检索增强生成）是解决大语言模型（LLM）“知识过时”“事实错误”的核心技术，通过将“检索外部知识库”与“生成式AI”结合，让AI输出的内容更精准、有依据。简单来说，RAG就像给AI配备了一个“实时知识库”，生成答案前先检索最新、最准确的信息，再基于这些信息组织语言。

核心逻辑：

分为检索层与生成层。检索层通过向量数据库将外部知识（如企业文档、行业数据、实时资讯）进行存储与索引，当接收用户查询时，快速检索出相关信息；生成层将检索到的信息作为“参考资料”，结合LLM的生成能力，输出准确、有依据的答案。

应用场景：企业知识库问答（如员工查询公司制度，AI通过RAG检索最新文档并精准回复）、实时资讯问答（如查询“今日股市行情”，AI检索实时数据后生成分析内容）、医疗问诊辅助（检索最新医疗指南，为医生提供诊断参考）。

对AI PM而言，RAG的核心设计要点在于知识库的构建与检索精度的优化，需确保检索到的信息权威、实时。

4. Function Call：让AI“手脚并用”的工具调用能力

Function Call（函数调用）是让AI模型具备调用外部工具能力的技术，能打破AI“只说不做”的局限，实现“思考-调用-执行”的闭环。例如，AI不仅能告诉用户“今天北京有雨”，还能通过Function Call调用打车API，帮用户预约雨天的车辆。

核心逻辑：

AI模型先分析用户需求，判断是否需要调用外部工具（如“查询天气”需调用天气API，“计算个税”需调用个税计算函数）；若需要，生成符合工具要求的调用参数（如城市、日期），调用工具获取结果后，再将结果整理为自然语言反馈给用户。

应用场景：智能助手（调用日历、闹钟、导航工具）、金融AI（调用行情API获取实时数据，进行投资分析）、生活服务AI（调用外卖、打车、购票工具，完成用户需求）。

AI PM在设计Function Call功能时，需明确工具的调用场景与边界，避免不必要的工具调用导致用户体验下降。

5. 多模态：让AI“看懂、听懂、说清”的跨维度能力

多模态AI技术是指能同时处理、理解文本、图像、语音、视频等多种信息模态的技术，打破了传统AI“单一模态处理”的局限，更贴合人类“多感官感知世界”的方式。例如，AI能通过一张图片，识别出物体、场景，并生成一段描述文字；也能通过语音指令，生成对应的图像内容。

核心逻辑：

通过多模态编码器将不同类型的信息（文本、图像、语音）转化为统一的向量表示，再输入到模型中进行跨模态理解与生成；最后通过解码器将向量转化为目标模态的输出（如文本、图像）。

应用场景：智能图文生成（输入文字描述生成图片）、语音转文字+翻译（将语音转化为文字并翻译成其他语言）、自动驾驶（同时处理摄像头图像、雷达数据、语音指令）、AI客服（同时识别用户文字、语音、表情，精准理解需求）。

AI PM在设计多模态产品时，需重点关注不同模态信息的协同性与输出的一致性。

6. Fine-tuning：让AI“专项精进”的模型微调技术

Fine-tuning（微调）是基于预训练大模型，通过少量特定领域数据进行二次训练，让模型适配特定任务或场景的技术。预训练模型就像“全能学生”，而微调则是让其“专攻某一学科”，提升在特定任务上的性能。

核心逻辑：

先使用海量通用数据训练出预训练模型（如GPT、LLaMA），再针对具体任务（如医疗文本分析、法律文书生成），使用少量标注数据对模型参数进行微调，让模型学习特定领域的知识与规律，最终提升在该任务上的准确率与适配度。

应用场景：垂直领域AI（如医疗AI、法律AI、金融AI）、企业定制化模型（如根据企业话术微调客服AI）、小众场景适配（如方言语音识别微调）。

对AI产品经理而言，需明确微调的适用场景——当预训练模型无法满足特定任务需求，且有少量标注数据时，微调是更优选择；若数据量极少，可优先考虑提示词优化或RAG技术。

7. 数据决策：AI产品的“核心驱动力”

数据决策是指以数据为核心，通过AI技术对数据进行采集、分析、挖掘，为产品设计、运营优化、业务决策提供支撑的过程。

核心逻辑：分为数据采集（收集用户行为数据、模型输出数据、业务数据等）、数据处理（清洗、标注、结构化，去除无效数据）、数据挖掘（通过AI算法提取数据中的规律与洞察，如用户偏好、功能痛点）、决策落地（将洞察转化为产品优化动作，如调整AI推荐策略、优化提示词模板）。

应用场景：产品迭代（通过分析AI客服的对话数据，优化回复话术）、用户运营（通过AI分析用户行为，精准推送个性化内容）、业务优化（通过AI分析电商交易数据，调整商品推荐策略）。

AI PM需具备基础的数据敏感度，能从数据中发现问题、提炼需求，推动产品持续迭代。

8. LangChain：AI应用的“积木搭建工具”

LangChain是一个开源的AI应用开发框架，旨在简化大语言模型（LLM）应用的开发流程，通过“组件化”的方式，让开发者快速搭建出具备复杂能力的AI应用。

核心逻辑：

提供了一系列标准化组件，包括模型组件（对接各类LLM，如GPT、文心一言）、记忆组件（存储对话历史，实现多轮对话）、工具组件（支持调用外部工具，如RAG、Function Call）、链组件（将多个组件串联，实现复杂任务流程）。开发者可像搭积木一样，组合不同组件，快速开发出AI客服、智能助手等应用。

应用场景：AI对话机器人开发、智能知识库搭建、定制化AI助手开发（如办公助手、学习助手）。

对AI 产品经理，在需求拆解时，可结合LangChain的组件能力，明确需求的技术实现路径，避免因技术选型不当导致开发周期延长。因此可见，PM理解LangChain的核心功能，能更精准地与技术团队沟通需求，提升开发效率。

9. AI算法：AI技术的“底层逻辑引擎”

AI算法是指一系列用于处理数据、训练模型、实现智能决策的数学模型与计算方法，是AI技术的核心底层支撑。不同的AI算法适用于不同的任务场景，AI PM需理解主流算法的适用范围，避免技术选型偏差。

核心分类与应用：

① 机器学习算法（如决策树、随机森林，适用于分类、预测任务，如用户流失预测）；

② 深度学习算法（如神经网络、CNN、RNN，适用于图像识别、语音识别、自然语言处理等复杂任务）；

③ 生成式AI算法（如GPT的Transformer架构、扩散模型，适用于内容生成、图文创作）；

④ 强化学习算法（适用于自主决策任务，如自动驾驶、机器人控制）。

对AI PM的价值：明确不同算法的能力边界与落地成本，例如在用户画像构建任务中，选择机器学习算法即可满足需求，无需使用复杂的深度学习算法，降低开发成本与周期等。

10. Coze：零代码/低代码AI应用开发平台

Coze是字节跳动推出的零代码/低代码AI应用开发平台，旨在降低AI应用的开发门槛，让非技术人员（如产品经理、运营）也能快速搭建AI应用。其核心优势在于“可视化操作”与“组件化配置”，无需编写代码，即可完成AI助手、知识库问答等应用的开发。

核心功能：

支持对接各类LLM模型、配置RAG知识库、设置Function Call工具、设计对话流程等，可视化拖拽即可完成应用搭建，还能快速生成Web、小程序等多端部署版本。

应用场景：快速搭建企业内部知识库问答机器人、定制化客服助手、个人学习助手等。

对AI PM而言，Coze不仅能提升原型验证效率（快速搭建AI功能原型，验证需求可行性），还能降低小场景AI应用的落地成本，实现“需求快速落地-用户反馈-迭代优化”的闭环。

总结思考

以上10种技术并非孤立存在，而是相互协同、支撑AI产品落地的核心模块。

例如，一个智能办公助手可能同时用到AI Agent（自主任务处理）、RAG（检索企业文档）、Function Call（调用日历工具）、LangChain（搭建应用框架）等技术。

AI 产品经理掌握这些技术的核心逻辑，需做到以下三点：

1. 明确“技术边界”：知道每种技术能做什么、不能做什么，避免提出超出技术能力的需求；

2. 聚焦“场景适配”：根据业务场景选择最合适的技术组合，而非盲目追求“最新技术”；

3. 强化“数据思维”：理解数据对AI技术的核心支撑作用，推动数据的采集、标注与优化。

AI产品经理的核心竞争力，当前已经不是“画原型、写需求”，而是“以技术为基石，以用户为核心，让AI技术真正落地为有价值的产品”，检验可以在实践中深入上面提到10个核心技术模块。

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