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课程培训
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AI 产品经理培训 从入门到进阶培训课程
培训目标
§ 培养真正的 AI 产品经理 § 理解大模型原理、能力与边界 § 能将 AI 大模型 深度、创造性地融入产品体系 § 理解 AI 大模型 并通过数据与工程手段，实现规模化创新与商业价值转化
培训大纲
�� 第一章｜角色重塑：什么是「AI 产品经理」
1.1 �� 从传统产品经理到 AI 产品经理
§ 产品经理核心思路的变化：从「需求分析」到「AI 能力编排」 § AI 产品 ≠ 给原有产品加一个聊天框 1.2 �� AI 产品经理的工作对象
§ 基于**大语言模型（LLM）**构建产品，而非工具拼装 § AI 既是功能组件，也是“设计合作者” 1.3 �� AI 不替代产品，而是重构产品形态
§ 不试图替代 Cursor、IDE、SaaS 巨头 § 观察：在已经有大量工具的情况下，人还在做什么？ �� 第二章｜ AI 通识与大模型基础（必须掌握的"地基"）
2.1 ⚙️ 大语言模型的基本原理
§ 生成式模型如何工作（概率、上下文、Token） § 为什么“看起来很聪明，但并不理解世界” 2.2 �� 大模型调用示例
§ 选择模型：OpenAI / 阿里云 / 百度 / 讯飞 等 § 获取 Key：注册平台账号并申请 API Key § 设置参数：如 temperature、max_tokens、top_p 等 § 请求方式：以 HTTP/RESTful 或 SDK 形式发送调用 § 结果解析：理解并使用模型返回的 response § 错误处理：API 限流、超时、Key 失效的应对策略 § ✏️ 练习：运行示例代码并调整参数 2.3 ✍️ 提示词工程（Prompt Engineering）
§ 定义模型“扮演谁”：明确自身角色设定（如专家、助手、面试官等），提升回答的一致性与专业度 § 明确对话对象：设置模型交互中用户（读者）的身份、背景或需求，有针对性地调整输出风格 § 使用提示词模板：设计可复用的提示模板（如：任务描述 + 限定条件 + 期望输出格式） § 结构化输出约束：通过指示要求输出 JSON、表格、Markdown 等结构，便于自动化处理或后续集成 § 多轮提示词链路（Prompt Chaining）：将复杂任务拆解为多步、分阶段提示词，提升模型响应复杂度 § ✏️ 练习：根据不同场景，设计、优化提示词，并观察输出效果 2.4 �� RAG（检索增强生成）
§ RAG 原理：将检索与大模型生成结合 § 典型流程：检索相关上下文 → 输入模型 → 得到结果 § 数据准备：选取、清洗、结构化知识库 § 数据切割：按语义/段落/页进行分块，便于检索 § Embedding：对每个分块文本生成向量 § 向量存储：如 FAISS、Milvus、PGVector 等向量数据库 § 检索调用：输入问题，获取相关内容作为上下文 § 与大模型集成：将检索结果和问题一起发送给模型 § ✏️ 练习：运行示例代码并调整参数 2.5 �� 智能体 Agent
§ Agent 原理：构建具备自动决策与操作能力的智能体 § 能够调用工具、规划多步任务、实现交互闭环 § Agent 框架与工具：LangChain、Autogen、Transformers Agent 等 § 工作流程：系统提示（System Prompt）→ 行动规划 → 调用外部工具 → 调整计划 § 应用场景：自动客服、流程自动化、专家助手等 § ✏️ 练习：运行示例代码并调整参数 2.6 �� 深智能体 DeepAgents
§ ToDo List：Agent 具备多步目标和任务列表管理能力 § 本地文件读写：Agent 支持读取和写入本地文件，实现知识的本地化持久化 § 多智能体协同：多个 Agent 分工合作、消息互通、协作完成复杂任务 § 长期记忆：Agent 能够积累长期知识，支持上下文持久追踪 § ✏️ 练习：运行示例代码并调整参数 2.7 �� 模型上下文协议（MCP, Model Context Protocol）
§ MCP 概念：MCP 是为智能体与工具之间建立协作与通信的一套协议或规范，使多个智能体能够高效协同完成复杂任务。 § 应用场景：企业级流程自动化、跨领域专家系统、复杂问题求解、智能助手生态等。 § 挑战与展望：协议标准化、隐私安全、智能体自治、可扩展性等是当前 MCP 发展中的重要课题。 2.8 ⚠️ 能力与局限
§ 幻觉（Hallucination）的根源 § 上下文窗口、无长期记忆的问题 § 为什么模型“每次都是第一次见你” 2.9 �� 成本与工程现实
§ Token 消耗与计费模型 § 不同模型在能力、价格、速度上的差异 § 产品层面如何设计“可控成本” 2.10 �� 安全与围栏（Guardrails）
§ 什么是围栏 § 产品中哪些地方必须加围栏 § 围栏不是限制 AI，而是让 AI 可用 § ✏️ 练习：运行示例代码并调整参数 ⚡ 第三章｜ AI 与产品的深度集成与基础性创新（PRIME 方法论）
本章是整门课程的方法论中枢。 不讨论具体工具，也不展开实现细节，而是回答一个根本问题： AI 为什么、以及如何，成为产品体系中的"核心生产力"。 3.1 �� 从「功能叠加」到「能力重构」
§ AI 不是一个可以随意插拔的功能点 § 给产品“加 AI”，往往意味着重构产品的工作方式 § 真正的 AI 产品，不是"多了一个智能功能"，而是换了一种做事方式 3.2 �� PRIME：AI 产品的五个底层设计原则
PRIME 描述的不是“AI 能做什么”， 而是当 AI 成为核心生产力后，产品必然呈现出的五种结构性特征。 PRIME = Productivity · Reliability · Imagination · Management · Ease § P — Productivity（生产率） § R — Reliability（可靠性） § I — Imagination（想象力） § M — Management（管理） § E — Ease（易用性） 任何一个严肃的 AI 产品，本质上都在这五个维度上做取舍与平衡。 3.3 �� P ｜ Productivity：AI 进入产品的第一性理由
§ AI 的核心价值不是“聪明”，而是生产率结构性提升 § 能够用更低成本、更短时间，完成原本不值得或不可能完成的工作 § 产品一旦引入 AI，就必须重新思考： § 哪些工作应该交给 AI § 哪些工作才值得保留给人类 3.4 ✅ R ｜ Reliability：让 AI 成为"可用的生产力"
§ 不可靠的 AI 只能是演示工具 § 可进入核心流程的 AI，必须： § 行为可预测 § 错误可总结 § 能被规则与流程约束 § 围栏、评审、嵌套，并不是对 AI 的限制，而是让 AI 真正可用的前提 3.5 �� I ｜ Imagination：AI 的幻想能力是一种非对称优势
§ 人类更擅长判断与选择 § AI 更擅长： § 展开可能性空间 § 并行试探 § 提供非直觉方案 § AI 的价值不在于“一次给出正确答案”， 而在于让产品经理看见原本看不见的选项 3.6 �� M ｜ Management：AI 比人更容易被管理
§ AI 不应独立工作，也不应只是人类的补充 § 正确的形态是： § 人管理 AI § AI 管理任务 § 系统管理质量 § 多智能体、分级、评审回路，本质上都是管理问题，而不是模型问题 3.7 �� E ｜ Ease：让复杂能力，被更多人使用
§ AI 改变产品的另一条关键路径，不是更强，而是更易用 § 当复杂系统可以通过自然语言、对话和意图表达来使用： § 用户门槛被彻底拉低 § 用户群体被显著扩大 § 产品的竞争力，开始来自"谁更容易被用起来" 3.8 ��️ PRIME 维度实操练习
§ 【P · 生产率】请思考并列举一个因引入 AI 而显著提升生产率的实际产品场景。 § 【R · 可靠性】设计一条用于保障 AI 输出可靠性的流程或机制，并阐释其意义。 § 【I · 想象力】描述一个你希望 AI 能实现的“超出现有直觉方案”的创意功能。 § 【M · 管理】模拟一个“人-机-系统”协作的产品结构示意，并说明各自职责。 § 【E · 易用性】针对非专业用户，提出一条降低 AI 产品使用门槛的具体设计建议。 �� 第四章｜ AI 产品开发与运营的核心问题
4.1 �� AI 产品的垂域优化
§ 根据场景选择适用的基础模型（如通用/垂直大模型） § 调整温度等生成参数以控制输出风格 § 优化提示词（Prompt）以适配具体业务 § 结合 RAG（检索增强生成）提升知识准确性 § 设计多智能体协作流程满足复杂需求 § 针对企业或行业数据进行模型微调 4.2 �� AI 产品的个性化定制
§ 「代码数据化」，降低代码量，减少维护难度 § 将“可能变化的功能”设计为可配置的数据项； § 程序根据这些数据解释执行，而不是通过硬编码逻辑来实现； § 这样可以大幅降低响应个性化需求的开发成本； § 让产品在“拿不准的地方”具备弹性，预留调整空间。 § 拆分子智能体与工具，实现模块化拼装 § 将复杂任务细分为独立的子智能体或工具模块； § 每个智能体/工具具备清晰职责，便于组合与复用； § 支持根据需求灵活拼装，降低开发与维护成本； § 为迭代和扩展预留接口，提升产品系统的弹性。 个性化定制的可行路径在于设计阶段的前置思考： § 大多数需求的差异通过配置/组装/数据扩展满足，而非重复开发； § 定制规模扩大时，可以“批量支持”不同客户，而不是陷入无休止的定制开发。 总结：大量定制 ≠ 大量开发，产品经理需要掌握将逻辑数据化、按需分离可变与不变的设计思维，从而实现 AI 产品的规模化与灵活演进。 4.3 �� 基于客户运营数据的产品演进
1 多渠道数据收集 § 自动采集关键交互信号：如点赞/点踩、拷贝文本、下载结果、追问或重试等。 § 检测“失败”场景：如用户反复修改输入、明显无效互动。 2 重点案例标记与分析 § 针对失败或争议较大的交互，由运营/产品进行人工标记说明失败原因。 § 用于后续作为模型改进和 Prompt/RAG 优化的核心案例。 3 AI 辅助数据归因与方案生成 § 利用 AI 分析已收集及标记的数据，自动发现高频问题与改进方向。 § 针对主要失败场景，优化 Prompt 或调整知识检索（RAG）配置。 4 改进回测 § 用标记案例反复测试新方案，关注问题是否得到实质性提升，确保改进有效闭环。 通过收集-标记-分析-优化-回测，形成持续进化的数据驱动流程，助力 AI 产品精细化迭代。 第五章｜ AI 辅助产品设计（从想法到可演示原型）
本章目标：借助 AI，帮助 AI 产品经理完成从产品想法、方案设计，到可演示原型（PVT）的完整设计流程， 并形成可供研发承接与管理层/投资人沟通的产品成果。 5.1 产品机会与想法生成
§ 汇总用户痛点、业务目标、数据异常与行业趋势，快速形成候选想法 § 用 AI 辅助澄清问题边界、目标用户与成功指标 5.2 竞品与替代方案分析
§ 系统梳理直接竞品、间接竞品与非 AI 替代方案 § 对比价值主张、能力差异与核心体验路径 5.3 AI 能力可行性与边界评估
§ 将产品目标拆解为可由 AI 承担的任务类型 § 识别模型能力上限、成本约束与主要风险点 5.4 产品形态与核心流程设计
§ 从能力模块视角定义产品功能结构 § 描述端到端用户流程与 AI 介入点 5.5 场景与用户画像建模
§ 明确核心使用场景与关键任务 § 构建目标用户画像与典型使用路径 5.6 PVT（可演示价值原型）设计
§ 聚焦最小价值闭环，而非完整功能 § 定义可用于展示与验证的关键页面与交互 5.7 演示材料与产品叙事
§ 生成清晰的产品演示脚本与核心卖点 § 支持管理层或投资人快速理解产品价值 5.8 原型界面与交互草图
§ 用 AI 生成关键页面的界面结构与交互描述 § 明确状态变化与用户反馈方式 5.9 设计回顾与优化
§ 利用 AI 复盘设计合理性与潜在问题 § 为下一步研发或验证提供改进方向 5.10 综合练习｜用 NotebookLM 跑完一次「从 0 到 Demo」
§ ✏️ 练习 1：导入行业资料与用户反馈，生成产品机会点清单 § ✏️ 练习 2：生成竞品对比表与差异化结论 § ✏️ 练习 3：生成目标用户画像与核心 JTBD § ✏️ 练习 4：生成核心使用场景与简要用户旅程 § ✏️ 练习 5：生成产品定位一句话与功能结构草图 § ✏️ 练习 6：生成 PVT 演示脚本与关键页面列表 § ✏️ 练习 8：生成关键页面的界面与交互描述 § ✏️ 练习 10：生成演示视频脚本（分镜与要点）
§ ✏️ 练习 11：生成可演示产品代码（仅由讲师现场演示其中一个产品） 如果您想学习本课程，请预约报名
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