上个月我做了一场关于AI/Agent 产品经理的闭门分享结束后有个做了八年 SaaS 的产品经理加我微信说了一句话让我印象很深你说的那些我回去对照自己的产品看了一下发现几乎没有一条是符合的我可能一直在用旧地图找新大陆今天我把分享的核心内容整理出来可能会影响你对未来三年职业走向的判断。Agent 的本质回想这 10 年的经历什么层级都做过、各个类型的产品也接触过但直到我开始认真研究 Agent才发现之前积累的很多东西需要重新审视。比如Agent 不是 SaaS 的替代品。Agent 不是原来我们做的软件或者说是 SaaSAgent 也不是 SaaS 的替代品它是一个新的产品类型我一般称之为叫认知和行动产品或者你叫它决策和行动产品都可以。什么意思传统 SaaS 解决的是记录问题你填个表单系统存下来Agent 解决的是执行问题你说一句话它把整个任务做完。更关键的是产品结构的演变。原来的 SaaS 会往下沉一层变成继续承载这些事实的内容而Agent 会成为用户新的任务的入口。它甚至可以替代人变成一个循环的数字劳动力。举个例子AI Coding 类工具不是新的 Office 的替代而是新一代工作台的雏形。用户从直接操作对象到委托 Agent 来管理任务过程。比如大家用 Codex 或者 Claude Code 最大的感受是什么收到最多的回答是我扔了个任务然后就等它完成索然寡味…所以 Agent 最核心的价值是什么它其实在缩短用户起心动念到心想事成的一个距离它的价值在于端到端完成用户的高价值任务这句话建议反复琢磨。如果你现在还在画原型、写 PRD、研究按钮放左边还是右边你该停下来想一想当用户通过对话就能完成任务的时候你的界面设计能力还值多少钱通用 VS 垂直当前通用 Agent 和垂类 Agent完全是两种产品逻辑通用Agent追求大而全。像 CC、Codex 这类目标就是努力吃掉所有的场景白领的生产类任务基本上就是 Office 四件套Excel、PPT、Word再来就是 Adobe 设计把这些吃掉。甚至还有一个大家可能没想到的场景炒股量化用通用 Agent 的也很多。通用 Agent 的形态以 Chat 为主因为 Chat 灵活性最强能尽量的去吃更多的过程这是传统 UI 很难做到的。但垂类Agent是另一回事。如果你在做一个面向销售、客服、供应链、运营等具体业务的 Agent你不能照搬通用Agent的做法。我之前反复强调一点垂类的 Agent 需要一层业务的语义层或者说叫业务策略和知识的层。什么意思因为在任何一个垂直业务里可能20%的流程是那种黄金流程这 20% 的流程占了 80% 工作量。这 20% 必须被固化下来用 Workflow 承载或者构建业务策略层来规范 Agent 的行为方向。还有一个设计差异特别关键垂类 Agent 它一般是服务于某一个任务的所以它需要一个运营面和管理面Chat 本质上是一种探索面就像 SaaS 里的新建表单。但 B 端产品真正的工作场景是 Dashboard是列表页是运营监控。B 端很多产品一进来其实是一个运营面它还是那些 Dashboard基于这些 Dashboard 你再去做 Chat再对它进行更深度的分析。此外还有管理面我本身进企业其实是有很多对于它运行情况的监控的。企业需要看到 Agent 跑得怎么样每个任务的状态是什么出问题了怎么介入。如果你正在做 B 端 Agent 产品可以回去检查一下你的产品有运营面和管理面吗如果只有 Chat那它还不是一个合格的企业级产品。产品经理正在分化我的判断是产品会分化技术也会分化。一类变成产品工程师。他们和技术一块来去保证这个 Agent 是 OK的他们会深入去看这个场景下 Agent 怎么设计在那个场景下 Agent 怎么设计他们应该分别有什么样的结构。另一类更偏向业务。他们拿 Agent来直接运营业务一起背某一块的业务指标比如销售转化率。你做的 Agent 替代了什么数字劳动力你就要为那个业务结果负责。第二条路就是半个业务方走的是 FDE 的路线这个不在今天扩散对于第一类产品经理这里有个非常实操的建议如果你对 Agent 的表现不满意你就进去看它的 Trace看它的每个选择然后你就问自己这个玩意儿给我这些信息我能不能判定明白你判定不明白它就也判定不明白。然后你要想清楚有哪些信息还隐含着你没给它怎么给它其中的哪些信息、如何给 AI将是这类 AI 产品经理长期纠结与奋战的工作。但这不是让你写算法但你至少需要具备诊断Agent 行为的能力。能看懂 Trace 日志理解上下文是怎么被压缩的看工具调用为什么失败了。无论选哪条路有一点是确定的原来产品经理主要负责的是系统抽象但现在要求的是系统要抽象但业务要具象。怎么具象从Use Case开始。你要回答用户是谁他的输入输出是什么他需要哪些工具风险是什么指标是什么。如果你现在的工作还停留在画原型、写文档、跟进开发你可能连转型的门都还没摸到…对于这批想转型的同学下面是最实用的三条建议第一条Skill 做原子化设计。所有环节能原子化就尽量原子化描述要清晰然后它们之间也一定可以互相调用。具体做的时候不要做一个大而全的 Skill拆成小单元迭代的时候只改一个原子就够了。第二条把现有 SaaS 改造成 Agent 可调用的形态。你得想办法把你自己的产品变成一个 CLI然后它可以被调用。原来的 SaaS 要改造成 API 形态让 Agent 能直接操作而不是让用户自己去系统里操作。这是从人操作软件到 Agent 操作软件的转变。第三条建立观测和评测体系。你要做 Observe 和 Evaluation 这两个东西。通过观测Trace日志分析每个选择的效果基于这些 Bad Case 再收敛收敛成你能够去优化的黄金链路。现在开始行动目前 Agent 产品模型正处于从无到有的成型期现在慢慢开始在定型了。什么叫成熟当一个产品一说大家就知道是什么不需要解释的时候它就成熟了但也意味着进入衰退期了。反过来当我们说一个东西还没有很明确的时候其实正好是产品研发设计进去做的最好的时间因为它还没有被定型。我过去看项目的经验是赛道的选择可能占了 30%时机在我看来占到 40% 到 50%。太早进去市场没准备好太晚进去格局已定。而现在的 Agent 产品模型就像当年 ERP 从无到有的阶段产品形态还没被定义设计范式还没形成。这正是产品经理定义规则的机会而不是跟随规则一旦大厂的部门墙推倒、流程固化普通 PM 的机会窗口就关闭了。如果你想快速转型 Agent 产品经理也许今天的文章、后续的服务可以从三个帮到你第一帮你建立Agent产品的设计框架。通用和垂类的差异、三面设计、业务语义层的构建这些都是你马上要做的产品决策。第二帮你找到自己的转型路径。产品工程师还是策略产品经理课程用实战项目帮你测试和定位。第三给你一套可落地的工具和方法。怎么拆 Skill、怎么看 Trace 日志、怎么建评测体系、怎么改造现有系统都是我在实战中跑通的。如果你正在做或打算做 Agent 产品如果你不想被时代甩下这会是你转型路上最有效率的一步详情点击学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁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】
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