news 2026/6/10 19:05:22

用Agent开启你的AI赋能之路,2026年AI产品经理需要哪些能力?

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张小明

前端开发工程师

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用Agent开启你的AI赋能之路,2026年AI产品经理需要哪些能力?

其实不用“哪些”,只需要一个:透彻理解Agent

用AI赋能业务有两条路径:

  1. 把大模型塞进业务里:大模型作为业务/产品流程中一个“工具”,使用它的理解生成能力,让原来的逻辑更高级/丝滑;
  2. 把业务塞给大模型:也就是上面提到的Agent,给大模型提供业务所需工具,让它自己搞定一切。

如果你最近玩过 OpenClaw,应该会赞同:第二条路径将会是接下来的主力

我前几天部署了一个 OpenClaw,给它配了 Kimi-k2.5 模型,交给它的第一个任务是:安装部署RSSHub,搜集一些经常发布AI大模型相关信息的信源,帮我搭建一个定时筛选AI资讯、通过飞书机器人推送给我的系统。

下面是它半小时以后给我的交付:

我还没来得及跟他说部署的RSSHub项目咋启动,它自己就继续研究起来了:

下面是最终交付:

这是我半年前就一直想用 Workflow 搭建的一个应用,但因为需要投入大量的精力规划流程、设计节点功能,一直搁置。

现在把这项业务交给 Agent 后,它 30 分钟内搞定了。

过去的 2025 年,我们要搭建能做事的 Agent,需要给它提供一堆工具。

现在变了,只需要给 Agent 提供一台电脑。

做产品的逻辑彻底变了

过去一个产品经理的工作流程大概是这样:

  1. 发现/挖掘需求,撰写用户故事
  2. 构思产品形态,撰写用户旅程
  3. 基于用户旅程设计产品功能
  4. 基于产品功能绘制原型图
  5. 把3、4的产出交给开发和设计团队推动他们完成设计
  6. 然后测试、迭代

当你有一个能打的Agent,流程则会变成:

  1. 发现/挖掘需求,构思帮用户解决的真正问题是什么
  2. 把问题和呈现形态发给Agent
  3. 等待Agent交差,测试、反馈、迭代

聪明的你肯定会问了:嗯?还要产品经理干嘛?用户自己不会给Agent发消息么?

是的,产品经理们卷了两年学大模型,应该没想到最后取代自己的不是更会用大模型的产品经理,而是普通用户……

实际上,这里的“产品经理”指的并不是所有产品经理,而是“平庸的产品经理”。

产品经理能力与用户能力之间的关系不应该是“取代”,而是“水涨船高”。

当用户可以用Agent“口喷”满足自己需求的时候,真正的产品经理应该在设计让用户更轻松“口喷”的Agent。

我有一个学员,他11月初开始零基础学习AI,准备转岗AI产品经理。我给他定了个很激进的目标:手搓一个Agent出来。

到月底的时候,他真的从 0 手搓代码写了一个 Lovart 出来!

结果就是,他在找工作的时候有巨大的选择权:

回到本文的主题:2026 年的 AI 产品经理必须深刻理解 Agent,否则只能“沦为”用户。

对于产品经理来说,理解 Agent 不能只停留在知道各种 Agent 产品、会 Vibe Coding

必须深入 Agent 的底层,先理解它为何&如何拥有自主规划、工具调度、自我反馈的能力,然后进一步到 Agent 的 2026 叙事:

从为 Agent 提供工具到给它一台办公电脑。

2026 年 AI 产品经理的工作职责应该是:生产并培训能给用户干活的 Agent 员工

因此:

  • 你要熟悉大模型的底层原理,了解它的能力和缺陷
  • 你要非常熟练的掌握提示词工程和上下文工程,以确保你的 Agent 听话靠谱
  • 你要把如何构建LLM make the loop,LLM in the loop,LLM end the loop.刻在脑子里

最好,还能把 WorkFlow 工作流的“来时路”补一补,毕竟大部分公司才把 Dify 部署好,还得用半年。

按照我过去带学员的经验,现在开始学习的话,在“金三银四”求职季找个 20-30K 的工作不成问题。

​最后

我在一线科技企业深耕十二载,见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事,早已在效率与薪资上形成代际优势,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大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包:

  • ✅AI大模型学习路线图
  • ✅Agent行业报告
  • ✅100集大模型视频教程
  • ✅大模型书籍PDF
  • ✅DeepSeek教程
  • ✅AI产品经理入门资料

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​​

为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型?

人工智能技术的爆发式增长,正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议,到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦,再到招聘会上排起的长队,AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。


智联招聘的最新数据给出了最直观的印证:2025年2月,AI领域求职人数同比增幅突破200%,远超其他行业平均水平;整个人工智能行业的求职增速达到33.4%,位居各行业榜首,其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张,也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测,到2030年中国AI专业人才需求将达600万人,人才缺口可能高达400万人,这一缺口不仅存在于核心技术领域,更蔓延至产业应用的各个环节。

​​

资料包有什么?

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图(还有视频解说)

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了,这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理,鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位,在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利,同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制,且资料与智泊AI共享,相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目,无论你是小白还是有些技术基础的,这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇,转行大模型岗位。


智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌,通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌,构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论,还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作,把课本知识变成真本事‌!

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业务赋能 ‌突破瓶颈:传统开发者(Java/前端等)学习Transformer架构与LangChain框架,向AI全栈工程师转型‌。

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