其實(shí)不用“哪些”，只需要一個(gè)：透徹理解Agent。

用AI賦能業(yè)務(wù)有兩條路徑：

1. 把大模型塞進(jìn)業(yè)務(wù)里：大模型作為業(yè)務(wù)/產(chǎn)品流程中一個(gè)“工具”，使用它的理解生成能力，讓原來(lái)的邏輯更高級(jí)/絲滑；
2. 把業(yè)務(wù)塞給大模型：也就是上面提到的Agent，給大模型提供業(yè)務(wù)所需工具，讓它自己搞定一切。

如果你最近玩過 OpenClaw，應(yīng)該會(huì)贊同：第二條路徑將會(huì)是接下來(lái)的主力。

我前幾天部署了一個(gè) OpenClaw，給它配了 Kimi-k2.5 模型，交給它的第一個(gè)任務(wù)是：安裝部署RSSHub，搜集一些經(jīng)常發(fā)布AI大模型相關(guān)信息的信源，幫我搭建一個(gè)定時(shí)篩選AI資訊、通過飛書機(jī)器人推送給我的系統(tǒng)。

下面是它半小時(shí)以后給我的交付：

我還沒來(lái)得及跟他說(shuō)部署的RSSHub項(xiàng)目咋啟動(dòng)，它自己就繼續(xù)研究起來(lái)了：

下面是最終交付：

這是我半年前就一直想用 Workflow 搭建的一個(gè)應(yīng)用，但因?yàn)樾枰度氪罅康木σ?guī)劃流程、設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)功能，一直擱置。

現(xiàn)在把這項(xiàng)業(yè)務(wù)交給 Agent 后，它 30 分鐘內(nèi)搞定了。

過去的 2025 年，我們要搭建能做事的 Agent，需要給它提供一堆工具。

現(xiàn)在變了，只需要給 Agent 提供一臺(tái)電腦。

做產(chǎn)品的邏輯徹底變了

過去一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程大概是這樣：

1. 發(fā)現(xiàn)/挖掘需求，撰寫用戶故事
2. 構(gòu)思產(chǎn)品形態(tài)，撰寫用戶旅程
3. 基于用戶旅程設(shè)計(jì)產(chǎn)品功能
4. 基于產(chǎn)品功能繪制原型圖
5. 把3、4的產(chǎn)出交給開發(fā)和設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)推動(dòng)他們完成設(shè)計(jì)
6. 然后測(cè)試、迭代

當(dāng)你有一個(gè)能打的Agent，流程則會(huì)變成：

1. 發(fā)現(xiàn)/挖掘需求，構(gòu)思幫用戶解決的真正問題是什么
2. 把問題和呈現(xiàn)形態(tài)發(fā)給Agent
3. 等待Agent交差，測(cè)試、反饋、迭代

聰明的你肯定會(huì)問了：嗯？還要產(chǎn)品經(jīng)理干嘛？用戶自己不會(huì)給Agent發(fā)消息么？

是的，產(chǎn)品經(jīng)理們卷了兩年學(xué)大模型，應(yīng)該沒想到最后取代自己的不是更會(huì)用大模型的產(chǎn)品經(jīng)理，而是普通用戶……

實(shí)際上，這里的“產(chǎn)品經(jīng)理”指的并不是所有產(chǎn)品經(jīng)理，而是“平庸的產(chǎn)品經(jīng)理”。

產(chǎn)品經(jīng)理能力與用戶能力之間的關(guān)系不應(yīng)該是“取代”，而是“水漲船高”。

當(dāng)用戶可以用Agent“口噴”滿足自己需求的時(shí)候，真正的產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該在設(shè)計(jì)讓用戶更輕松“口噴”的Agent。

我有一個(gè)學(xué)員，他11月初開始零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)AI，準(zhǔn)備轉(zhuǎn)崗AI產(chǎn)品經(jīng)理。我給他定了個(gè)很激進(jìn)的目標(biāo)：手搓一個(gè)Agent出來(lái)。

到月底的時(shí)候，他真的從 0 手搓代碼寫了一個(gè) Lovart 出來(lái)！

結(jié)果就是，他在找工作的時(shí)候有巨大的選擇權(quán)：

回到本文的主題：2026 年的 AI 產(chǎn)品經(jīng)理必須深刻理解 Agent，否則只能“淪為”用戶。

對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)，理解 Agent 不能只停留在知道各種 Agent 產(chǎn)品、會(huì) Vibe Coding

必須深入 Agent 的底層，先理解它為何&如何擁有自主規(guī)劃、工具調(diào)度、自我反饋的能力，然后進(jìn)一步到 Agent 的 2026 敘事：

從為 Agent 提供工具到給它一臺(tái)辦公電腦。

2026 年 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的工作職責(zé)應(yīng)該是：生產(chǎn)并培訓(xùn)能給用戶干活的 Agent 員工。

因此：

• 你要熟悉大模型的底層原理，了解它的能力和缺陷
• 你要非常熟練的掌握提示詞工程和上下文工程，以確保你的 Agent 聽話靠譜
• 你要把如何構(gòu)建LLM make the loop,LLM in the loop,LLM end the loop.刻在腦子里

最好，還能把 WorkFlow 工作流的“來(lái)時(shí)路”補(bǔ)一補(bǔ)，畢竟大部分公司才把 Dify 部署好，還得用半年。

按照我過去帶學(xué)員的經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)在開始學(xué)習(xí)的話，在“金三銀四”求職季找個(gè) 20-30K 的工作不成問題。

我的《AI 產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)崗實(shí)訓(xùn)營(yíng)》可以幫你快速構(gòu)建需要的所有技能。

速成 AI 產(chǎn)品經(jīng)理

這套課程經(jīng)過了 2 年 + 7 輪迭代，已經(jīng)與你求職找工作的路徑完全匹配了：

1.開篇建立全局認(rèn)知，包括整個(gè) AI 行業(yè)的生態(tài)圖景、AI 業(yè)務(wù)類型和 AI 崗位職責(zé)，像你第一輪刷 JD 一樣，先找到明確的方向

2.4 節(jié)課極速帶你入門但是非常扎實(shí)的掌握大模型的底層原理，確保你跟面試官聊基本認(rèn)知的時(shí)候不露怯（其實(shí)學(xué)完你會(huì)站到比大部分人更高的認(rèn)知維度）。

3.放心，原理都是淺顯易懂的（只要你會(huì)玩狼人殺就能聽懂）。但是這些知識(shí)基建非常重要，“速成”但不是“催熟”的，我會(huì)確保你面試的時(shí)候問到“為什么這么設(shè)計(jì)提示詞”時(shí)，也能對(duì)答如流。

4.課程的核心章節(jié)用 13 節(jié)課講透了提示詞工程、RAG知識(shí)庫(kù)、Dify、微調(diào)四個(gè)實(shí)戰(zhàn)必學(xué)技能

5.前面說(shuō)到的 Vibe Coding 技能，課程也有講，只不過比你想象中的要快：只要 4 節(jié)課，你就能開發(fā)以一個(gè)自己的 MCP 出來(lái)！

6.緊接著是從需求到產(chǎn)品設(shè)計(jì)上線的全流程串講：面試最容易被問到的“這個(gè)場(chǎng)景怎么用 AI 賦能”我有一整節(jié)課專門教你如何拆解；我甚至為上下文構(gòu)建和 PRD 那節(jié)課專門寫了一個(gè) 4 萬(wàn)字的 AI 產(chǎn)品專屬 PRD（）

7.最后一章是 3 節(jié)手把手教你篩 JD、改簡(jiǎn)歷、準(zhǔn)備面試的內(nèi)容，還提供了 100 道 AI 面試真題的解析

8.以及本文提到的 Agent 原理和實(shí)踐更新內(nèi)容。

詳細(xì)的課程大綱和學(xué)習(xí)計(jì)劃，可以聯(lián)系班主任獲得。

特訓(xùn)營(yíng)的實(shí)訓(xùn)版本，還提供持續(xù)的實(shí)際項(xiàng)目拆解、動(dòng)手練習(xí)、路演點(diǎn)評(píng)直播帶教，已經(jīng)安排的項(xiàng)目如下：

?1. 5個(gè)應(yīng)對(duì)招聘 AI 能力要求的實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目
?2. 5個(gè)企業(yè)級(jí)項(xiàng)目&產(chǎn)品經(jīng)理能力養(yǎng)成實(shí)訓(xùn)?3. 持續(xù)更新的實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目帶教直播

這些項(xiàng)目是已經(jīng)被大量同學(xué)驗(yàn)證有效的，可以被寫進(jìn)簡(jiǎn)歷，大大增加你的面試機(jī)會(huì)和通過率！

更多實(shí)戰(zhàn)安排和成功學(xué)員案例，聯(lián)系班主任了解~