为什么现在市面上 90% 的 AI 产品都像个玩具，很难在真实场景中落地变现？

一方面产品设计范式发生了根本性转变，产品经理需要学会“在不确定性中创造确定性”的新知识和设计方法论。

另一方面在于思维模式。很多产品经理现在的状态是左边这样：花费大量时间研究技术，拿着锤子找钉子，把技术堆砌起来就觉得是产品了。

但高阶的 Agentic AI 产品经理，思维必须是右边这样：从业务出发。先拆解场景 SOP，再倒推需要什么样的 Agent 能力，最后才是技术选型。

只有把中间这个 PMF 的菱形区域做大了，你的产品才值钱。

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转变了思维，具体该学什么？这是我给自己搭建的知识体系。

基础认知：穿透“大模型+工具+编排=智能体”的技术实现视角，理解智能体最本质的特征、产品设计范式的转变，不要被信息噪音带偏。

架构模式：这是我们平常看到最多的内容，对于建立宏观的认知比较有帮助。

需求分析：过去的需求分析方法依然有效，但是智能体产品需要兼顾新的分析维度，比如环境、认知分解。

能力设计：知道高阶概念≠能落地，每种能力在真实业务场景都面临不同的目标、约束和挑战，对其进行横向、纵向的拆分，深入挖掘应对策略和解决方案。

企业落地：智能体产品带来了完全不同的合规、安全、UX、伦理要求，这对企业级产品至关重要。

评估优化：这是最容易被忽视的，对于非确定性的产品来说，评估是推动产品落地、迭代的必选项。

目前来讲，这六大板块，才是一个合格 Agentic AI 产品经理的完整能力地图。

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那么，我是如何填充这个体系的？这个领域的噪音太大了，所以科学过滤和整理非常重要。分享一下我的信息收集和提炼流水线：

在输入端：我会重点关注学术研究、企业实践、从业者实践。同时刻意过滤掉那些宏大叙事、炒作的营销号，过滤底层的技术细节。

在加工端：不仅是看，更要结构化梳理形成自己的知识体系，要主动思考补全从业务目标到技术落地的逻辑链条。

在输出端：最后经过实践验证，才能提炼出标准化的方法论。当然现在这个领域还在快速发展，还没有形成标准，方法沉淀也是一个长期且动态的过程。

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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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】