文章从AI产品总监视角，解析AI产品经理的分类（模型层与应用型）及必备能力：AI原生思维（接受不确定性、提示即交互、数据飞轮）、技术边界理解、交互设计、数据评估闭环，以及场景解构能力。强调AI产品是概率性涌现结果，需数据-模型-反馈循环。建议转型者深度使用AI工具、建立知识图谱、从小场景实践，完成认知升维而非简单加AI前缀。
工作10年，刚开始做B端产品，后来开始做策略推荐产品，从22年开始做AI产品，接近4年的AI产品经验。
当前作为AI产品总监，这几个月扩展了我们的产品团队（从原来22人增长到24人），面了大概20多个人，最终面试通过且入职的有2个吧。其他部门最近也在招聘有AI经验的产品，也来咨询我，AI产品经理应该具备啥样的特质？因此想写一篇，我眼中好的AI产品经理应该是啥样的。如果大家想转型的可以按着这个准备起来。我判断AI产品经理一定是未来的趋势，即使大家不转型，也需要尽可能的提早了解。看过一个数据，2025年AI产品经理岗位需求同比增长240%-420%，人才缺口从年初的 150 万扩大到 300 万，供需比仅为1:3.8，即 1 个候选人要被 3.8 家公司争抢。目前确实是这个趋势。
首先说一下AI产品经理的分类
打开boss搜索AI产品岗位，有很多不同的分法，比如按照目标用户分，有to B/C/G的AI产品岗，这跟传统产品的分法类似，分别面向消费者（如豆包）、面向企业（如AI工业质检），面向政府或公共领域（如智慧城市）。还有一种分法是按照软件/硬件/平台型AI产品经理来划分。我自己的划分方法是按照模型与应用，分为两类AI产品经理：
1偏模型层的产品经理：如大模型平台PM、AI开发平台PM。这里的模型有通用的，比如问心一言，也有一些垂类模型，比如语音/数字人等等。这类产品经理的目标更多是提升模型各能力的准确性，对应要求就是得懂大模型，包括大模型架构（Transformer、MoE 混合专家系统、RAG 检索增强原理），模型训练与微调(SFT)，同时因为要评估模型效果，所以得知道如何设计算法目标与评估指标，懂得制定数据标注规范。
2偏应用型的产品经理：如AI Agent 产品负责人、AI 法律顾问。这里有两种，一种在现有产品中加入 AI 功能，要熟悉主流 AI 工具（如文心一言、Coze 等），能设计 Prompt，另外一种是从0-1设计完全由 AI 驱动的新产品，能拆解复杂任务，设计多 Agent 协作流程。我们现在招聘的都是偏应用类产品。
招聘AI产品经历核心会考察哪些能力？
我觉得核心看有没有AI原生思维**。AI思维不是一种简单的工具思维，而是一种完全以AI为核心能力重新思考、设计和构建产品的心智模式。它要求我们从根本上改变看待问题、设计解决方案的方式。核心有几个点：1接受不确定性**，AI输出具有概率性，不是确定性的代码。产品设计需包含容错、引导和修正机制。2重视“提示即交互”：用户输入（提示词）本身就是核心交互界面，需要设计如何引导用户给出好提示。3、理解数据飞轮价值：产品使用的数据要思考如何反哺模型优化，这样才能形成越用越强的护城河。
先要掌握以下基本功，这些是最基础的能力
**1懂大模型，了解技术的边界。**了解大模型的基本原理（Transformer、Token、微调、RAG等），清楚知道其强项（创意生成、文本总结、非精确匹配）和弱项（精确计算、事实性、长逻辑链）。另一方面可以评估可行性，比如能和技术团队初步评估一个需求是适合用提示工程解决，还是需要微调，或是需要RAG增强，并能预估大致成本和周期。
2 AI交互与体验设计能力。这里要为概率性输出设计确定性的、可信赖的用户体验。一个是提示词框架设计：设计用户输入前的引导、示例、结构化输入框，降低用户的提示词门槛。二要设计容错与纠正流程：重新生成、局部编辑、反馈改进（点赞/点踩）等成为标配功能。思考如何让用户轻松地微调AI的输出。三要支持多模态交互设计：顺畅融合文本、语音、图像等多种生成和交互形式。
3数据与评估闭环能力。要建立以数据驱动的AI功能迭代循环。要建立AI质量评估体系，包括自动评估（如相关性、流畅度）和人工评估（标注团队或众包）。二要关注数据管道：理解训练/微调数据的来源、质量、清洗和标注过程。能规划产品中的数据收集点，用于持续优化模型。三要分析bad cases：深度分析失败案例，是提示词问题、数据问题还是模型本身问题，并转化为具体的改进需求。
除了基础能力，我核心还会考察2点：
1解构应用场景，有想象力。每次面试我都会重点考察这里，我觉得想象力是AI产品经理很核心的能力，尤其是做AI应用类的产品，本质上看你能不能精准识别AI能创造十倍好体验的真实、高频、高价值场景。一方面能解构人类专家工作流：能将一个复杂任务（如写报告、做设计）拆解为AI擅长和AI不擅长的子任务，明确人机协同的边界点（AI生成初稿，人类判断与润色）。一方面要定义清晰的成功标准：为AI功能定义可衡量的成功指标，不仅是传统的留存、点击率，更包括生成质量、采纳率、任务完成度、用户满意度等。
**2、我每次必问的问题，你平时会用哪些AI产品。**既然是面试AI产品，那肯定得善用一些AI工具，如果你只是回答，我平时会用豆包，deep seek这些，那基本我也会pass掉，有些比较优秀的同学，会告诉你，已经在深度使用AI工具来画原型，写文档、甚至自己做出来了好几款AI产品了。我说下我近期一直在调研的AI公司，Aragon.ai，年营收1000 万美元，团队仅9人，是典型的极致轻量化 + AI 自我赋能模式，他们真的是把AI工具用到了极致。可以分享说一下他们的协作方式
9 人团队的分工：3人技术岗（2名全栈工程师 + 1名AI模型调优专家，负责产品开发与模型迭代），2人产品岗（1名产品经理+ 1名设计师，直接对接用户需求，用 AI 工具如 Cursor、Figma AI快速出原型）；2人增长岗（1名市场+ 1名销售，依赖 AI 生成营销内容、自动筛选线索）；2人运营岗（1名客服+1名数据分析师，用 AI 自动回复用户咨询、生成数据报告）
给要转型或者从事AI产品的同学几点小建议：
1亲手深度使用：成为最重度的用户。使用ChatGPT、Claude、Midjourney等各类AI应用，拆解其交互设计，思考其背后的权衡。
2建立技术知识图谱：系统学习一门AI通识课，订阅技术简报，关注论文的动态（如arXiv），保持与技术团队的同步对话。
3从小场景开始实践：找一个具体的、可落地的内部或外部需求，完整走一遍从场景定义、方案设计、评估上线到数据分析的全流程，积累实战经验。
4构建评估思维：在讨论任何AI功能时，养成习惯问：“我们如何衡量它的效果？”
AI产品经理，不是一个新岗位，而是一个新物种，要求我们完成认知升维，我也一样在学习中。传统产品遵循确定性的输入-输出，而AI产品的结果是概率性涌现的。你必须接受并利用这种不确定性。而且从交互视角，核心要定义清楚人机分工的边界，让两者各自去做自己最擅长的事。而且AI产品不是上线就结束了，这是一个数据-模型-反馈的循环。你必须像园丁培育植物一样，持续为它供给养料（数据），修剪枝杈（偏见），引导它向阳生长（对齐目标）。
当浪潮来临时，人人都在谈论转型，但绝大多数人只是在旧地图上标记新地名。他们学的还是原型、文档、项目管理老三样，只是前面加上了AI的前缀。真正的转型，是更换你的操作系统，而非安装一个新的App。
如何系统的学习大模型 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。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
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。
