编者摘要：智能体 Agent 时代，产品经理PM的 “需求翻译” 角色被压缩，实施周期大幅缩短，瓶颈转向 “明确值得构建的内容”。核心变化如下：技能重心：关键技能变为问题塑造（将模糊痛点转化为清晰任务）、上下文策划（提供用户细节、失败经验等关键信息）、评估与口味（判断产品核心价值）；工作模式：从 “需求传递 - 研发工程师构建” 转为 “产品经理 + 智能体共建 - 快速迭代 - 研发工程师上线”，需保持探索性，延迟确定解决方案；核心价值：聚焦用户共情、问题洞察、判断力等不可自动化能力，而非单纯的需求转化，这类深层理解成为工作核心。

产品经理的工作曾经是翻译：你与客户交谈，整理他们的问题，撰写规格说明书Spec，并将其交给研发工程师。你就是连接“人们需求”和“实际建设”的桥梁。其中的价值就在于这种翻译层。

一、那层正在压缩

当智能体能够接受一个形式良好的问题并生成可工作的代码时，产品经理的工作重心就开始转变。您不再只是为工程师翻译，而是要明确表达意图，以便智能体能直接采取行动。

Spec正在成为产品

我看到这种情况发生在我自己以及其他几十位产品经理身上。 以前，产品经理会写一份详细的规范，交付出去，等待问题，澄清，等待实施，审查，提供反馈，迭代。 这个周期需要几周时间。 现在他们写一个清晰的问题陈述与约束条件，指向一个智能体，一个小时之内审查工作代码。

“I know what we should build"和"here it is” 之间的时间缩短了。但是知道该建造什么的工作并没有变得更容易，反而变得更加重要。

你不需要亲自编写代码。你需要清楚地知道自己想要什么，以便智能体可以构建它。规范和原型正在变成同一件事。你只需描述你想要的东西，看着它成形，进行调整和迭代。瓶颈不再是实现。

二、产品交付速度只会加快

我在谷歌工作大约3-4个月了，感觉我们已经取得了数年的人工智能进展。仅在这段时间内：Gemini 3 Pro和Flash、多模态实时API、Nano Banana Pro、深度研究智能体、谷歌互动API、ADK Java/Go/TypeScript等等。

Shubham Saboo 2025年12月20日

刚刚完成了在Google的三个月，感觉就像是三年的人工智能进展：> Gemini 3 Pro和Flash >交互API > Nano Banana Pro > Gemini深度研究智能体> 反重力智能体IDE > 带有本地音频的Gemini实时API > ADK（Python，Java，GO和TS，SOTA上下文）。

每家大大小小的AI公司都在以同样的速度发布产品，这都要归功于AI编码智能体。过去定义产品开发的周期时间，从季度计划、每月冲刺到每周发布，现在更接近于持续部署创意。

当实施障碍这么快消失时，瓶颈转移到上游。稀缺资源不再是工程能力，而是知道哪些东西真正值得构建。

三、新的产品经理技能集

**问题塑造：**我所知道的最优秀的产品经理一直擅长这项工作，但以前这只是众多技能中的一项。现在这已经成为了“关键技能”。你能否将模糊的客户痛点塑造成清晰的形式，以便智能体或团队能够采取行动？你能否确定实际重要的约束条件？你能否表达成功的标志是什么？

Spec不再是一个文件。它是一个有明确边界的完整问题。

上下文策划：这是一个谁都不谈论的技能，但每个有效管理智能体的产品经理都已经培养了这种技能。智能体产出的质量与您提供的上下文成正比。

当我开始与智能体商合作时，我给出了模糊的提示：“为我构建一个客户反馈的仪表盘”，他们给我提供了一个在技术上可以运行但完全没有抓住重点的东西。它并不了解我们的用户、我们的限制，也不知道对我们来说什么是“好”的样子。

现在，我会提供上下文文档，让智能体在开始任何项目之前先阅读。随着时间的推移，我已经弄清楚这些文档中实际上很重要的内容是什么：

用户，具体来说。不是一个虚拟人物。真实的细节：他们是谁，关心什么，是什么让他们放弃，是什么让他们注意。

**他们的问题。**来自通话记录、工单或销售备注的直接引用。他们的语言，而不是您的综合。这将让客服智能体真正感受到实际痛苦，而不是抽象的痛苦。

**什么是好的设计。**您的团队认为设计良好的示例。您自己过去的工作，竞争对手，相关产品。展示，不要描述。

你尝试过的和失败的原因。通常存在于人们头脑中的制度知识。你已经淘汰的方法及其失败原因。

约束塑造解决方案。并非每一个约束。只有那些实际上会改变所构建内容的约束。

如何知道它起作用。具体而非模糊。您可以实际测量或观察到的东西。

当我现在要求一个智能体进行原型开发时，它并不是从零开始。它知道我们在为谁构建，他们实际说了什么，什么是好的样式，以及什么已经失败了。输出符合要求是因为输入是具体的。

**评估与口味：**口味被低估了。但是当智能体快速且大量生产输出时，口味成为最重要的技能。这是否真正解决了问题？它能处理重要的边缘情况吗？这是我们应该发布的版本，还是仅仅是可运行的版本？

这比听起来要困难。智能体商会自信地制作看起来正确但完全错失重点的东西。你需要不断重复以培养出品味。

没有捷径：你必须构建东西，评估它们，学会实际上什么是“足以发货”的感觉，而不是“技术上可行”。

四、心智模型转变

这是我现在对此事的看法：

旧模式：产品经理确定要构建的内容→ 撰写规范→ 工程师构建内容→ 产品经理审查→ 迭代

新模式：产品经理确定要构建的内容→ 产品经理与智能体一起构建→ 产品经理评估→ 快速迭代→ （当他们喜欢时）交给工程师在生产环境中上线

AI产品经理不再只是简单地传递需求。他们会自己体验第一次迭代，并收到真实的软件反馈，而不是幻灯片或Figma 模拟。工程师们随后成为产品改进和投入生产的合作者，而不仅仅是您意图的翻译者。

这改变了您与产品的关系。您不再是描述您想要什么，然后希望它回来正确。您直接在实时中塑造它。

思考迭代。让第一个版本是错误的。不要试图在开始之前在脑中完美地构想出来。给智能体丰富的问题背景，然后让它进行粗略的第一次尝试。看看结果如何。做出反应。迭代。比起试图事先考虑每一个边缘情况，你会从"这不太对因为…"中学到更多。

我经常让智能体建立两到三种完全不同的方法，只是为了看看在我使用时哪一种感觉对。那以前很昂贵。现在是星期二下午，有几个并行智能体。

保持对模棱两可的掌握时间更久。旧的项目管理直觉是尽快将模棱两可的事情解决为规范。新的直觉是在探索过程中保持在模棱两可的区域内。不要过早确定解决方案。在承诺之前让智能体帮助你了解解决方案空间。

五、开始使用

如果你是一名尚未以这种方式工作过的产品经理，以下是如何开始的方法：

选择一个你真正遇到的小问题。不是虚构的。当前让你烦恼的事情。一个你需要手动编制的报告。一个单调乏味的工作流程。一个你希望存在的原型。

花费30分钟在提示之前撰写上下文。请参考上面的上下文策划部分获取完整列表。

将一个智能体指向它并观察会发生什么。不要期望完美。期望一个起点。对此做出反应。引导它。迭代。

做这个十次。用不同的问题。不同复杂度的级别。你会发展出对什么有效，什么背景有关，如何评估输出的直觉。这种直觉是新的产品经理技能。

那些能够成功的项目经理是那些能够清楚地理解问题，以至于解决方案对他们以及与他们合作的智能体商都变得明显的人。

我根据任务切换在AI Studio、Cursor、Antigravity和Claude Code之间，具体取决于任务。工具本身并不那么重要，而重要的是每天与工具一起工作的能力。

六、最后，留下这个…

如果你的工作主要是将客户需求转化为工程师的文件，那就是一个工作流程。工作流程会自动化。

如果你的工作是“深入了解问题，以至于正确的解决方案变得显而易见”，那么你比以往任何时候都更有价值。智能体商能够将这种理解转化为产品，比以往任何团队都更快。

每位产品经理都应该问自己的问题：当翻译层消失时，剩下什么？

对于最优秀的产品经理来说，答案就是一切实际重要的事情。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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