這個(gè)春節(jié)，發(fā)生了不少足以作為行業(yè)“轉(zhuǎn)折點(diǎn)”的重磅事件：

1. 大廠花重金砸 AI-App 增長(zhǎng)，上一次這么干的結(jié)果是，移動(dòng)支付、短視頻平臺(tái)的陣地爭(zhēng)奪戰(zhàn)見(jiàn)了分曉，奠定了之后 5-8 年的行業(yè)格局；
2. 中國(guó)模型廠牌發(fā)布的模型，紛紛達(dá)到了與 GPT、Gemini、Claude 扳手腕的水平，這次世界頭一回，之前的 PC 系統(tǒng)和手機(jī)系統(tǒng)，都是“洋人說(shuō)了算”；
3. OpenAI 收購(gòu)了 OpenClaw，“給 Agent 配個(gè)電腦”這件事肯定是 2026 的主流了。

這三個(gè)事件都導(dǎo)向一個(gè)明確的信號(hào)：2026 年，AI 將從“營(yíng)銷(xiāo)式蹭熱度”轉(zhuǎn)向“真正解決問(wèn)題”。

尤其后兩個(gè)事件，對(duì)各位(準(zhǔn))從業(yè)者們來(lái)說(shuō)至關(guān)重要：國(guó)產(chǎn)模型能打+OpenClaw 的玩法成為主流，將大幅提升國(guó)內(nèi)企業(yè) AI 大模型落地、真正解決具體的業(yè)務(wù)問(wèn)題的確定性。

AI 在業(yè)務(wù)中落地的確定性越大，對(duì) AI 人才的需求就越大。

2026 年的金三銀四，注定是國(guó)內(nèi) AI 實(shí)戰(zhàn)人才搶奪的“元年”，而此刻在 AI 業(yè)務(wù)里能施展拳腳的崗位，除了AI 產(chǎn)品經(jīng)理就是算法工程師。

AI 產(chǎn)品經(jīng)理是最容易“速成”的：

1. 一天看清“大盤(pán)”，把大模型這個(gè)行業(yè)的生態(tài)位、AI 產(chǎn)品經(jīng)理的價(jià)值機(jī)會(huì)和類型搞清楚；
2. 三天“吃透”大模型底層原理：不學(xué)算法，但是必須懂模型怎么訓(xùn)練和推理，熟悉 AI 的應(yīng)用方式和能力邊界；
3. 兩周跑通三個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：提示詞工程相關(guān)，Dify 智能體+RAG 客服，以及 2026 年所有公司都會(huì)做的 Agent 項(xiàng)目。

勤快點(diǎn)，最快 1 個(gè)月，就能搞定上岸！

不是瞎扯，這是我?guī)装倜麑W(xué)員已經(jīng)驗(yàn)證了又快、又準(zhǔn)的最佳實(shí)踐。

下面是一些展開(kāi)：具體學(xué)什么、為什么這么學(xué)。

第一步：明確方向

凡是上來(lái)就盯著細(xì)節(jié)，一定會(huì)走彎路。

你得先搞清楚：AI 產(chǎn)品經(jīng)理到底在當(dāng)前這個(gè)所謂“紅利時(shí)代”價(jià)值鏈的哪個(gè)位置。

你下場(chǎng)，是淘金，還是當(dāng)炮灰？

這種“大盤(pán)”類認(rèn)知補(bǔ)齊，一天足夠了。

下面這個(gè)圖，可以算是俯瞰 AI 生態(tài)鏈的“上帝之眼”：

基礎(chǔ)層和模型層都是“科學(xué)家”級(jí)別人的生態(tài)位，想都不用想。

所以，轉(zhuǎn)崗 AI 產(chǎn)品經(jīng)理，不用學(xué)算法。

剩下應(yīng)用層才是大家努努力就能去的方向，這個(gè)層又可以被分為四個(gè)區(qū)間：

能看明白這個(gè)圖，這一階段就算 Close 了。

如果你還看不明白，可以找我們的班主任領(lǐng)我《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)崗特訓(xùn)營(yíng)》的課綱，對(duì)著課綱學(xué)或者報(bào)名來(lái)速成。

這事不急，但是要先做、快做。

第二步：打個(gè)扎實(shí)的底子

第二件事：不用當(dāng)算法工程師，但必須講得透模型的底層原理

說(shuō)白了：你不用會(huì)訓(xùn)練模型，但你必須能非常得心應(yīng)手的“利用”大模型。

不能“只知其然，不知其所以然”。

你在面試或做業(yè)務(wù)時(shí)，能不能表現(xiàn)出專業(yè)，取決于你有沒(méi)有建立這樣一條非常清晰的思維鏈：

模型是怎么學(xué)會(huì)干活的→它具體怎么生成內(nèi)容干活→哪些地方天生不可靠→所以產(chǎn)品設(shè)計(jì)上要怎樣兜底和拆解

驗(yàn)證條件很簡(jiǎn)單，看看自己能不能回答下面這幾個(gè)問(wèn)題：

1. 為什么大模型會(huì)迎合人類的問(wèn)題，危害是什么？
2. 模型的幻覺(jué)到底是怎么產(chǎn)生的，如何避免？
3. 為什么大模型是“概率”模型，危害是什么？
4. 提示詞很重要，但為什么重要？
5. 模型的特征和缺陷，如何影響它在具體業(yè)務(wù)中的應(yīng)用策略？

為什么這一章的標(biāo)題是“底子”？

因?yàn)槿绻@一環(huán)你是空的，你去討論“AI 產(chǎn)品設(shè)計(jì)”，就全是虛的。

但如果這一環(huán)你能講順，你的話語(yǔ)權(quán)，就立刻從“提需求的人”升級(jí)為“能定方案的人”。

吃透這些底子，需要一些精力和學(xué)習(xí)方法，但安排個(gè)三天來(lái)學(xué)習(xí)也差不多了。

算上模型評(píng)估，在《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)崗特訓(xùn)營(yíng)》這一板塊我用了四節(jié)課，累計(jì)時(shí)長(zhǎng)大概 2 小時(shí)左右。

這些都是基于 1 年、7 輪以上迭代總結(jié)出來(lái)的最短路徑，你可以找班主任看一下課綱和具體內(nèi)容，作為學(xué)習(xí)的參考。

第三步：直接上手實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目

現(xiàn)在“會(huì)聊 AI 的產(chǎn)品經(jīng)理”已經(jīng)爛大街了，能把話落到具體的項(xiàng)目上的，才有議價(jià)權(quán)。

確切說(shuō)，你在面試的時(shí)候，如果大談應(yīng)用場(chǎng)景這些虛頭巴腦的東西，現(xiàn)在會(huì)很掉價(jià)。

但如果你對(duì)著簡(jiǎn)歷聊具體的項(xiàng)目、踩了哪些坑，給面試官的印象完全不一樣。

我?guī)缀趺刻於荚趲蛯W(xué)員拆 JD，總結(jié)下來(lái)最高頻的場(chǎng)景和關(guān)鍵詞也就這三類：

1. 提示詞工程，要證明你真的能獨(dú)立根據(jù)輸出要求寫(xiě)出約束、要穩(wěn)定輸出、要工程可用的結(jié)構(gòu)化輸出；
2. Dify 智能體，所有企業(yè)內(nèi)部賦能必選科目，今年最熱門(mén)的 IT 部門(mén)招聘需求；
3. RAG 知識(shí)庫(kù)、客服智能體，電商行業(yè)必備技能，沒(méi)經(jīng)驗(yàn)都不用投。

所有企業(yè)都是“趕鴨子上架”趕緊交付產(chǎn)出，所以不能招你來(lái)一起學(xué)習(xí)。

“你不是來(lái)學(xué) AI 的，你要帶著經(jīng)驗(yàn)來(lái)解決我們的問(wèn)題?！?/p>

這些東西，不拆個(gè) 100 份以上的 JD，靠自己摸索就有點(diǎn)吃力了。

你得是具體的業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，對(duì)著 B 站學(xué)“玩具”是不行的。

說(shuō)句不好聽(tīng)的，你沒(méi)把場(chǎng)景想明白，我把做好的 DSL 給你一點(diǎn)用都沒(méi)有。

我強(qiáng)烈建議你加班主任，報(bào)名課程直接跟我們實(shí)戰(zhàn)起來(lái)，具體的實(shí)戰(zhàn)安排和項(xiàng)目找班主任要。

最后但關(guān)鍵：必須懂 Agent

這里的 Agent 可以被翻譯為智能體，但不是 Dify、老 Coze 那種 Workflow，而是一種能夠自主分析任務(wù)、制定計(jì)劃、調(diào)用工具、審視任務(wù)完成情況的“智能”體。

什么叫「審視」？看截圖：

這是我讓 K2.5 在 Kimi-CLI 中幫我設(shè)計(jì)《AI 產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)崗學(xué)習(xí)路線圖》時(shí)它的一部分工作過(guò)程。

它明明已經(jīng)按照要求使用信息圖技能繪制了一個(gè)路線圖，但是它非要使用 Chrome-MCP 看看自己繪制的東西行不行，看完以后竟然還不滿意要重新設(shè)計(jì)一個(gè)……

這就是所有企業(yè)在 2026 年一定會(huì)花比部署 Dify 更多人力和財(cái)力去做的事情：搭建企業(yè)專屬的 “Manus”，把優(yōu)秀員工的最佳實(shí)踐包裝成 Skills 賦 gàn 能 diào 其他員工。

Agent 的本質(zhì)可以用三句話總結(jié)：

1. LLM Makes The Loop；
2. LLM in The Loop；
3. LLM Ends The Loop

春節(jié)期間被 OpenAI 收購(gòu)的 OpenClaw，是一種更“激進(jìn)”的 Agent：2025 年的那些 Agent 都是給大模型一個(gè)終端，讓它臨時(shí)使用我們的電腦；而 OpenClaw 是給大模型一個(gè)電腦，給它所有權(quán)限。

這個(gè)更激進(jìn)的 Agent 在 2026 年初發(fā)布以來(lái)，不到兩個(gè)月的時(shí)間瘋漲 20W Stars，是 Github 上爆火最快的開(kāi)源項(xiàng)目，沒(méi)有之一。

我去年 10 月份預(yù)感到這個(gè)大趨勢(shì)后，就在《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)崗特訓(xùn)營(yíng)》課程里更新了關(guān)于 Agent 的課程內(nèi)容。

教學(xué)課程更新后，我們又一起做了一系列關(guān)于 Agent 的項(xiàng)目實(shí)踐：

1. 用 Claude Code 的 SubAgents 能力體驗(yàn)了一下多 Agent 是如何交互的
2. 開(kāi)發(fā)了一個(gè)從需求挖掘到原型圖到輸出 PRD 的全自動(dòng)多 Agent 協(xié)作流程
3. 開(kāi)發(fā)了一個(gè)上傳 Excel 可以自主規(guī)劃、寫(xiě)代碼、運(yùn)行代碼、撰寫(xiě)分析報(bào)告的數(shù)據(jù)分析 Agent
4. 拆解了幾個(gè)最基礎(chǔ)的 Agent 項(xiàng)目 DeepResearch 項(xiàng)目

下面是學(xué)員開(kāi)發(fā)的 Deep Research 作品

不止 Demo，有學(xué)員在學(xué)習(xí)課程后，從 0 到 1 復(fù)現(xiàn)了 LovArt 這個(gè) Agent 產(chǎn)品。

他在找工作的時(shí)候，也相應(yīng)的有了更大的選擇權(quán)：

《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)崗特訓(xùn)營(yíng)》這套課程的實(shí)訓(xùn)營(yíng)版本，已經(jīng)包含了幾十節(jié)實(shí)踐項(xiàng)目的帶教直播，你可以直接查看回放跟做。

添加班主任，了解課程的詳細(xì)課程內(nèi)容和實(shí)踐安排：

2026，爭(zhēng)上游！