编者按：这篇文章不仅清晰地描绘了新时代下产品经理的画像与使命，更提供了一份面向未来的行动指南。愿它能为你带来启发，引发你对自身角色的深度思考.

AMIR FEIZPOUR (AI.SCIENCE)

2025年7月22日

这对作为产品人的我来说，到底意味着什么？

在过去几年与商业客户的合作中，我亲身见证了自己产品角色的深刻演变。

软件的开发范式，已从过去零散嵌入 AI 功能的常规模式，彻底转变为一个“智能体 AI 至上”的全新时代。

一个有趣的现象是：来参加我们智能体 AI 训练营的人，除了开发者，最多的就是产品经理和以产品为导向的创始人。他们最关心的，也正是那个核心问题。

一场无声的变革

产品经理的角色，正像许多其他知识工作领域一样，正受到四面八方的冲击与渗透。

业务方用 ChatGPT 头脑风暴后，可以直接发来一份详尽的需求概要；市场总监用 Loveable 构思出想法，甚至能附上前端界面让你接手。

而工程师们在编码智能体的加持下，从繁琐的 bug 中解放出来，拥有了更多时间去畅想和创造新产品。

与此同时，产品人自己也在跨界进入新的领域。

无论是技术还是非技术背景的产品经理，如今都可以借助“凭感觉编程”的模式，直接向团队提供可运行的产品原型，而不再是 Jira 上模糊的需求描述。

甚至在用 Perplexity 完成一场深入的市场调研后，他们会萌生出打破常规、开创自己事业的冲动。

我们似乎正处在一个巨大变革的奇点，一个新未来的开端。而产品经理，就站在这场变革的中心。

从确定性到随机性

在软件产品管理的早期，产品经理的职责清晰明确：理解用户需求，撰写产品需求文档，与工程师协作开发，最终发布功能。

这些基础工作依然重要，但仅凭这些已远远不够。

当软件越来越依赖大语言模型、智能体系统和 AI 辅助的工作流时，产品开发的本质已经改变，产品经理的角色也必须随之进化。

在新范式下，产品经理不再只是撰写规格说明，他们是实验的策划者。

他们不再是指令具体行为，而是通过评估来定义成功。他们不再是传统意义上的软件构建者，而是引导复杂系统涌现的管理者。

传统软件是确定性的：一个输入，总会得到一个完全相同的输出。产品经理在此充当业务与工程之间的粘合剂。

但 AI 系统，尤其是基于大语言模型或智能体的系统，其本质是随机性的。

它们的行为无法被代码完全预设，而是在每一次运行中都可能产生微妙的差异。其最终表现由多种因素共同塑造：

• 训练数据
• 提示工程
• 上下文管理
• 智能体的记忆与编排
• 工具使用策略
• ……等等

这意味着产品经理的角色必须从追求控制，转向追求对齐、实验与迭代优化。

这并非全新概念。过去，优秀的产品经理在撰写精细文档的同时，卓越的产品经理早已在拥抱实验设计和快速迭代。

而在今天，实验与迭代不再是锦上添花的进阶选项，它就是这份工作的核心定义。

新一代的产品经理不再交付静态的规格文档，他们的工作方式是：

• 通过评估数据集来定义产品行为，即用精心策划的输入输出示例来校准系统。
• 用评估标准取代检查清单，从事实性、安全性、影响力等多元维度来衡量模型表现。
• 通过人类或 AI 辅助的偏好排序来管理和提升主观的体验质量。
• 通过行为指标和评估集表现来追踪进展，而非仅仅关注功能完成率。

他们需要主导并回答一个根本问题：

好的结果是什么样的？我们如何判断自己正在持续进步？

他们定义的不再是具体的功能，而是在一个开放可能性空间里的期望行为。他们成为了评估策略师。

为何产品经理愈发重要

这种角色演进已在实践中随处可见。

现在，与 AI 团队合作的产品经理，他们更多的时间是在使用策展工具、标注平台和模型仪表盘，而不是 Jira。

他们使用 GPT-4、LangChain、Cursor 等工具快速构建原型，而不是被动等待设计和工程的漫长周期。

他们定义用户体验的方式，不再是交付像素级精确的界面，而是通过构建输入输出示例库、评估标准和持续迭代的行为改进。

这种转变并未削弱产品经理的重要性，恰恰相反，他们的重要性体现在了新的维度上。

有人认为产品经理的职能会被工程或增长团队吸收，这是一种短视的误解。从能力模型上看，产品经理是连接万物的最佳人选：

• 他们能通过评估循环，将 AI 系统的随机行为与商业价值对齐。
• 他们能在这个充满不确定性的生成式世界里，始终代表用户的真实需求。
• 他们能以评估数据为通用语言，促进法务、设计、基建和研究等跨部门团队的有效沟通。
• 当“正确”不再是唯一标准时，他们能定义何为更好的改进。

你的行动手册

那么，作为产品经理或创始人，你应该如何行动？

1. 深入理解评估数据集。要将输入输出示例视为定义用户体验的核心规格，而不仅仅是模型测试用例。
2. 刻意练习撰写评估标准。不仅要定义系统“做什么”，更要定义如何衡量“更好”与“更差”。
3. 拥抱 AI 工具进行原型创造。用 Cursor 或 Claude Code 快速勾勒业务流程，模拟客服机器人，大胆尝试各种智能体框架。
4. 培养实验者思维。精通提示的编写与迭代，深刻理解大语言模型的上下文管理，并学会基于上一次的实验洞察，来决定下一次的最佳行动。

产品经理的职责，始终是驾驭模糊、代言用户、驱动价值。

在一个由随机模型和智能体行为构成的新世界里，作为实验的守护者，最卓越的产品经理，将是那些即使无法预知具体路径，却依然能清晰定义成功的人。

这，或许就是当今科技领域最激动人心的工作。