文章强调AI对业务流程的全面革新，主张“业务+AI”的真实需求升级而非盲目追热点。核心观点包括：AI产品设计需超越原流程体验，熟悉AI底层原理，聚焦新知识而非旧历史；未来产品设计将围绕模型展开，程序员和产品经理需全能化；拥抱不确定性与概率，注重用户体验与流程设计，培养品味与价值观，确保AI产品设计的深度与质量。文章呼吁快速迭代与前瞻思考，以在AI时代保持竞争力。

---

1.所有的业务都需要用 AI 重新做一遍。就像移动互联网的发展一样，前期流量贵、体验差等问题最终必然被解决。奇点到临之后，一切会变得非常迅速。

2.做法不是追 AI 的热点，而是业务+AI，即围绕真实需求升级产品的解决方案。这个变化需要主动进行，如果行动得慢必然会被后来者超越。

3.AI的价值有且只有一个——真的超越原流程体验，好的AI设计用户甚至都不知道背后有AI的存在。以标新立异视角的调整思路，出发点就错了。

4.AI对业务真正的提效是背后带来的质变，如成本价格大大降低、使用体验流程大幅度简化，这些即可被称为范式革命，才是需要AI产品经理深度思考的地方。

5. AI 产品设计首先要熟悉AI的底层原理，才能真正的设计出 AI 原生产品。同时要把古典的产品设计方法全部忘掉，否则都是枷锁。

6.AI原理的答案其实都在名词里，比如MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 。读一手信息，自然就明白《Attention is all you need》的核心思想，以及Transform架构和RAG的构建思路。

7.一切因为模型引起的问题最终将都不是问题，模型必然沿着Scaling Law（尺度定律）在优化，各大厂都在逼着自己大力出奇迹。因此，现在的问题都不是问题，慢才是核心问题。

8.解决慢的核心要点不是去补AI的发展历史，而是聚焦在新知识里，如果用到旧知识就顺手补上，如果用不到说明已经被替代无需纠结。就像 Prompt的撰写已经被模型能力覆盖了，只要把要点描述清楚，顺手就能得出一个 80 分的 Prompt。当然，最底层的原理要先懂。

9.现在大家的精力都在OpenClaw龙虾上，是因为龙虾真正的做到了环境、能力、接口的统一解决方案。但必然发生的是，——龙虾很快就会跟DeepSeek一样，成为全民基建，支持一键开启，（有条件的）免费使用。

10.要明确未来 AI 的产品设计，大部分是在给模型做产品，就像 MCP、Skills、龙虾都是给模型在做设计，因此做AI产品也需要用模型的视角去迭代。虽然用户使用的界面还是交互式响应，但背后的实现逻辑已经千差万别。

11.以后只有一种程序员——给 AI 做基建的程序员，如此才能紧跟潮流脱颖而出。而产品经理也将愈发全能，不全能就会被汰换。但产品经理的重要性凸显了，有思考洞察的产品经理更是无可替代。

12.拥抱概率和不确定性，要爱上这种感觉。就像刚开始使用 AI 给到的震撼，AI 产品的核心就是面向不确定性做业务流程设计，用流程兜住最坏的情况，让用户别着急、别见怪，然后把惊艳时刻包装到核心价值中呈现即可。

13.大模型的概率机制，导致幻觉的出现是必然的。多用用 AI 产品，多追问几个问题或提几个主观要求，就能够发现模型的步子还得迈的大一些（当然要先分辨的出来）。

14.品味和价值观越来越重要，调教大模型的过程非常考验产品经理的做法和耐心，在来回拉扯的艰苦卓绝中，有品味的设计才是当下产品届的一抹亮色。

15.培养自己的品味，热爱真实的生活，关注真实的用户，洞察真正的问题，同理心和洞察力仍是这个时代做产品的唯二出路。你的价值观就是 AI 的价值观，就是 AI 建模的底层框架，这就是对用户最大的尽责。

16.模型可以大力出奇迹，但 AI 产品设计一定要拒绝大力出奇迹，token 的背后都是钱，要思考绝对的用户体验闭环，在验证一切之后上线一个惊艳的产品或功能。

17.RAG 就是提高业务差异性的核心路径（要理解 RAG 背后的原理）。只有搭上自己业务的向量数据包，才能将模型调教到最适合业务发展，且不会被大模型本身的升级更新所碾灭。

18.AI 设计一定要快，快的是拿到数据反馈，因此除了自己的 Benchmark 和业务测试集之外，一定要关注用户在实际使用中的核心体验，基于此不断的调优模型。这些都是 AI 进化的原料（Fine-tuning）。

19.AI 模型虽然是概率的，但输出过程的一定要白盒，即我们要知道为何会产生这样的判断，要调教的核心也是这里。

20.要考虑如何省钱，即省 token。用哪个模型、用什么流程处理、如何处理、跟长期记忆如何并存等，都是我们在设计时需要基于测试情况不断优化的。这也是AI 产品设计的趣味所在。

21.在快速发展的当下，如果只说一个优秀的 AI 产品经理特质的话，我觉得必然是——往前看，走的比别人快两步。

2026年AI行业最大的机会，毫无疑问就在应用层！

字节跳动已有7个团队全速布局Agent

大模型岗位暴增69%，年薪破百万！

腾讯、京东、百度开放招聘技术岗，80%与AI相关……

如今，超过60%的企业都在推进AI产品落地，而真正能交付项目的 大模型应用开发工程师 **，**却极度稀缺！

落地AI应用绝对不是写几个prompt，调几个API就能搞定的，企业真正需要的，是能搞定这三项核心能力的人：

✅RAG：融入外部信息，修正模型输出，给模型装靠谱大脑

✅Agent智能体：让AI自主干活，通过工具调用（Tools）环境交互，多步推理完成复杂任务。比如做智能客服等等……

✅微调：针对特定任务优化，让模型适配业务

目前，脉脉上有超过1000家企业发布大模型相关岗位，人工智能岗平均月薪7.8w！实习生日薪高达4000！远超其他行业收入水平！

技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！

具备AI能力的程序员，比传统开发高出不止一截！有的人早就转行AI方向，拿到百万年薪！👇🏻👇🏻

AI浪潮，正在重构程序员的核心竞争力！现在入场，仍是最佳时机！

我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

⭐️从大模型微调到AI Agent智能体搭建

剖析AI技术的应用场景，用实战经验落地AI技术。从GPT到最火的开源模型，让你从容面对AI技术革新！

大模型微调

• 掌握主流大模型（如DeepSeek、Qwen等）的微调技术，针对特定场景优化模型性能。

• 学习如何利用领域数据（如制造、医药、金融等）进行模型定制，提升任务准确性和效率。

RAG应用开发

• 深入理解检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，构建高效的知识检索与生成系统。
• 应用于垂类场景（如法律文档分析、医疗诊断辅助、金融报告生成等），实现精准信息提取与内容生成。

AI Agent智能体搭建

• 学习如何设计和开发AI Agent，实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。
• 构建垂类场景下的智能助手（如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等）。

如果你也有以下诉求：

快速链接产品/业务团队，参与前沿项目

构建技术壁垒，从竞争者中脱颖而出

避开35岁裁员危险期，顺利拿下高薪岗

迭代技术水平，延长未来20年的新职业发展！

……

那这节课你一定要来听！

因为，留给普通程序员的时间真的不多了！

立即扫码，即可免费预约

「AI技术原理 + 实战应用 + 职业发展」

「大模型应用开发实战公开课」

👇👇

👍🏻还有靠谱的内推机会+直聘权益！！

完课后赠送：大模型应用案例集、AI商业落地白皮书