【Agent 研究实验室】从 Prompt Engineering 到 Protocol Engineering：AI 产品经理必须关注的新范式本
本文原创作者：姚瑞南 AI-agent 大模型运营专家/AI产品专家/音乐人/野生穿搭model，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家、AI产品经理岗；多年人工智能行业智能产品及运营、大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）
目录
一、Prompt Engineering 解决的是“如何让 AI 工作”
四、为什么 Protocol Engineering 会越来越重要？
过去两年，AI 圈最火的能力之一是 Prompt Engineering（提示词工程）。
大家都在研究：
如何写 Prompt
如何让模型输出更稳定
如何让 AI 更懂业务
如何降低幻觉
但随着 Agent 的快速发展，一个新的趋势正在出现：
AI 正在从 Prompt Engineering 时代，走向 Protocol Engineering 时代。
对于 AI 产品经理来说，这可能是未来 3~5 年最重要的能力转变之一。
一、Prompt Engineering 解决的是“如何让 AI 工作”
在大模型发展的早期阶段，我们关注的是：
用户
↓
Prompt
↓
LLM
↓
结果
例如：
你是一名物流专家
请分析以下仓储需求
并输出标准PRD
或者：
你是一名邮件助手
请总结邮件内容
并提取Action Items
本质上是在通过 Prompt 告诉模型：
你的身份是什么
你的任务是什么
你的输出格式是什么
这个阶段的核心能力是：
如何让一个 AI 变得更聪明。
二、Agent 时代正在改变游戏规则
当 AI 从聊天机器人变成 Agent 后，系统开始变得复杂。
一个 Agent 往往需要：
- 调用工具
- 调用数据库
- 调用知识库
- 调用外部系统
- 调用其他Agent
甚至会出现：
用户Agent
↓
调度Agent
↓
库存Agent
↓
设备Agent
↓
机器人Agent
此时问题发生了变化。
产品经理关注的已经不再只是：
Prompt 怎么写？
而变成：
Agent 和 Agent 之间如何协作？
三、什么是 Protocol Engineering？
简单来说：
Protocol Engineering（协议工程）就是设计 AI 之间协作规则的能力。
如果 Prompt 是：
教AI怎么思考
那么 Protocol 是：
规定AI如何交流
类似于现实世界：
人与人聊天可以随意交流。
但银行转账必须遵循统一协议：
付款方
收款方
金额
签名
状态
否则系统无法运转。
Agent 世界也是一样。
四、为什么 Protocol Engineering 会越来越重要？
未来的 AI 系统很可能是：
多个Agent
+
多个工具
+
多个系统
+
多个模型
共同协作完成任务。
例如：
库存 Agent：
{
"sku":"A001",
"qty":100
}
发送给调度 Agent。
调度 Agent：
{
"task":"pick",
"location":"A01"
}
发送给机器人 Agent。
这时候最重要的已经不是 Prompt。
而是：
- 数据格式如何统一
- 状态如何传递
- 权限如何控制
- 错误如何处理
- Agent 如何发现彼此
- Agent 如何调用彼此
这些都属于 Protocol 的范畴。
五、MCP 本质上就是 Protocol
很多人认为 MCP 是一个工具协议。
实际上：
MCP 是 AI 时代 Protocol Engineering 的代表产物。
以前：
Prompt：
请调用天气接口查询北京天气
不同模型需要不同适配。
现在：
{
"tool":"weather",
"city":"beijing"
}
只要支持 MCP，任何 Agent 都能调用。
MCP 的价值不在于工具本身。
而在于：
建立统一的 Agent 与 Tool 通信标准。
六、AI 产品经理需要关注什么？
过去的 AI 产品经理：
关注 Prompt。
例如：
- Prompt 模板设计
- 输出格式设计
- Few-shot 示例
- Prompt 优化
未来的 AI 产品经理：
更需要关注 Protocol。
例如：
Agent 间通信
Agent A
↓
Agent B
如何传递任务？
Tool 调用协议
Agent
↓
MCP Tool
如何定义参数？
状态管理
执行中
已完成
失败
重试
如何流转？
多 Agent 协同
规划Agent
执行Agent
审核Agent
如何协作？
权限体系
哪些Agent能访问哪些资源？
如何控制？
七、未来的竞争不再只是 Prompt
2023 年：
谁 Prompt 写得好
谁厉害
2024 年：
Workflow
RAG
Agent
成为主流。
2025 年：
MCP
Multi-Agent
A2A
ACP
开始爆发。
而未来几年真正的竞争点可能是：
Agent如何协作
Agent如何通信
Agent如何自治
Agent如何形成生态
这些问题背后，本质都是：
Protocol Engineering。
结语
Prompt Engineering 解决的是：
如何让一个 AI 更聪明。
Protocol Engineering 解决的是：
如何让一群 AI 高效协作。
如果说 Prompt 是给 Agent 写工作说明书，
那么 Protocol 就是在为未来的 Agent 社会制定交通规则、法律体系和协作标准。
对于 AI 产品经理而言：
Prompt 决定单个 Agent 的能力上限，Protocol 决定整个 Agent 生态的规模上限。
未来最有价值的产品，不一定拥有最强的 Agent。
但一定拥有最成熟的 Agent 协议体系。
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
更多推荐
8
0- 0
已为社区贡献2条内容
所有评论(0)