前言最近Anthropic官方发布了两篇在行业应用情况的博文分别是在医疗保健领域和金融服务领域。这两篇关于AI Agent在行业实践报告中能看到一些在行业应用时的实践经验非常值得认真看看。而从产品经理的角度其中的一些理念是我最关心的因为在AI Agent的时代原来的一些理念并没有过时只是要与新的技术进行结合。让我们开始吧明确定位和目标问题不在于是否要构建Agent而在于如何构建既能满足医疗保健行业独特的监管要求和临床安全标准又能带来真实成果的系统。真正的挑战不是采用不采用AI Agent而是如何构建一个既能应对复杂法规、管理实时风险、保护客户资产又能提升业务成果的系统。问题的核心不是AI Agent本身而是通过Agent要达到的业务成果是什么基于这点在实际的实施过程中就不会出现为了Agent而Agent的困境而是时时刻刻都在想是否大家达成业务成果已经达到了什么程度。企业上AI不是为了去争AI First的名声更不是为了仅仅降低人力成本而进行裁员聚焦行业或企业自身的痛点让自己的业务取得真实的改善和发展才是正确的、有效的目标。在这两篇文章中可以看到一些明确的业务成果可以供大家思考医疗保健• 缩短临床报告撰写时间从数周到10分钟跨系统及数据源的数据整合• 提升药物研发效率每年节省16,000小时研究时间通过大量文献以及试验数据的统计分析整理• 降低患者案例事件率通过AI辅助监测金融服务• 减少欺诈损失率通过Agent可以自动高效地分析更多的用户数据从中发现异常交易模式及时发现并防止欺诈行为。• 提高客户服务满意度如通过AI财务助手为数百万客户生成更加准确而清晰的税务解释其客户满意度甚至高于纯人工服务• 放大团队的能力强设计团队不再有编码的障碍、会计团队通过自然语言查询分析财务数据等实践策略我们原来坚守的一些产品策略并没有过时反而是非常重要的基础。而重新认识我们原来的那些产品策略并与新的Agent技术进行有效结合才能真正实现业务价值的提升。对于产品经理来说在学习关于AI的新知识时也要时刻想着对自己的产品能力不断加强。最小可行场景(MVP)选择高影响、低风险的目标、从简单开始快速学习这些我们在上个十年中在产品设计时时刻被提醒的一些理念在这两篇报告中时时提起感受颇深。从两篇报告可以看到最好的Agent项目始于解决那些大家早已公认需要修复的问题。初期的实施应该针对那些具有高可见度或被广泛感受到的、有明确指标的问题。让 AI Agent 接管繁琐或重复的工作不仅能立即带来运营上的好处还有助于建立整体的信任和信心让人们相信Agent可以在你组织的其他领域大有作为。通过MVP从快速验证价值入手通过可量化的高影响的目标逐步建立信任从而为扩展到复杂场景铺路。立足行业特性医疗保健和金融服务是非常有代表性的两个领域。比如在金融领域的减少欺诈损失率以及医疗领域提升药物研发效率这两个案例都达成了积极的业务效果。而它们在技术是都涉及对大量相关文件的理解、对海量用户数据的分析并且在相关规范的指导下从用户数据中整理出有用的信息。其实每个行业都有自己的特点在不同的场景下都有不同的需求和挑战。不同的企业在发展过程中都会存在孤立系统、数据孤岛等问题。传统系统集成受限于人力与技术而AI Agent时代的核心瓶颈转变为对业务逻辑的深刻理解哪些决策可以自动化哪里必须保留人类判断这需要产品经理与业务专家共同梳理SOP。人机协作与信任建立最成功的实施都强调 AI 如何增强人类能力而不是取代它们。这是最让我感动的一句话在当下普遍对AI即兴奋又焦虑的环境下我觉得这句话是AI能有效落地最关键的核心理念。基于此从 AI 实施的决策者出发需要同步思考员工赋能 组织变革 能力转型将更有价值的人员从繁杂的行政性工作中解放出来充分发挥他们的专业能力。从员工角度在充分体会到 AI 的能力后也需要重新思考自己的能力所在主动转型(拥抱 AI 或寻求更大的专业进步而不是被动淘汰。在AI落地的过程中除了企业内的人、机关系还有与客户或用户之间的关系核心经验是对客户而言透明度很重要。明确告知他们是在与 AI Agent还是人类互动解释Agent能做什么和不能做什么并在需要时提供直接通向人类专家的途径。这种清晰度能建立信心并鼓励更广泛地采用 AI 辅助服务。任何时候透明都是建立信任的基础。而信任又是后续更大发展、更紧固关系的基础。在AI时代这点不会变化只会加强数据治理与持续监控以业务结果为导向以业务结果为目标核心是如何定义业务结果。大家都知道数据很重要但是基本上如何界定数据却是一个难题。大家可以看看报告中的这些数据• 为数百万客户生成清晰准确的税务解释• 审查 100% 的交易并通过主动将相关费用分组、标记出违反政策的问题、并提供附带建议行动的解释• 利用 Claude 处理文献综述、数据合成和文档记录每年减少了 16,000 小时的研究时间让研究人员能够专注于科学问题的解决而不是繁琐的工作流程管理• 将文档制作时间从 10 多周缩短到 10 分钟• 诺和诺德公司在几小时内而非数周就完成了临床文档研究这些都是基于行业自身业务要求的数据定义。在AI Agent落地过程中迟早确定这样的数据指标然后提供持续跟踪的手段在实践过程中跟踪、调整、完善。这并不是新的方法而是原有方法在新的场景下的应用这里想起我们原来在做SaaS中的一些教训太多时候都是在关注有多少功能需要完成还有多少功能等等添加却对功能完成后的数据没有充分的认知这个是很多SaaS类系统最终失败的重要原因希望在AI Agent落地时大家都可以避免再重蹈覆辙。组织适配与长期价值前面谈到对人的赋能已经有所表达不过从组织建设的角度再讲讲并不多余。一项新的技术在走向实用的过程中从来都会遇到各种长啥样的问题而这个过程中也在对组织的结构产生潜移默化的作用最后有大规模使用一定是在组织变革与新的技术达到了某种适配时发生的。这个过程不是一蹴而就可能是以缓慢的节奏发生。在两篇报告中的成功案例可能也是在以年计的不断完善中才逐步实现的。总结经过这两个行业的实践分析可以提炼一些在AI时代产品经理的核心能力升级其一从功能思维到系统思维。不要设计孤立的AI功能努力创建人类与AI协作的系统明确定义人做什么机器做什么如何互动其二从用户体验到信任体验。对于AI Agent的系统透明度、可解释性、可控性成为比 UI/UX 更重要的设计要素特别是在AI犯错时可以优雅地降级。其三从敏捷迭代到合规敏捷。每个行业都有自己的规范在合规框架内快速实验在原来小步快跑的基础上充分考虑行业的特性。最后在报告中反复强调的AI Agent 不是目的解决真实的业务问题才是以及人在环路的重要性是在做AI系统的的要点而作为AI时代的产品经理我们的价值不在于追逐新的技术而在于真正成为技术语言与业务语言的翻译者找到那个机器擅长以及人类认可的黄金交点。普通人如何抓住AI大模型的风口为什么要学AI大模型当下⼈⼯智能市场迎来了爆发期并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能AGI为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI ”战略为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会⼈才缺⼝将达 400 万DeepSeek问世以来生成式AI和大模型技术爆发式增长让很多岗位重新成了炙手可热的新星岗位薪资远超很多后端岗位在程序员中稳居前列。与此同时AI与各行各业深度融合飞速发展成为炙手可热的新风口企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢我们先看一下招聘需求知道人家要什么能力一切就好办了我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下大模型基础知识你得知道市面上的大模型产品生态和产品线还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异以及了解开源模型的二次开发优势以及闭源模型的商业化限制等等。了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言确保能够沟通项目需求同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。产品经理还需要有业务sense这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术更多的是从技术边界、成本等角度出发选择合适的技术方案来实现需求甚至用业务来补足技术的短板。AI Agent现阶段AI Agent的发展可谓是百花齐放甚至有人说Agent就是未来应用该有的样子所以这个LLM的重要分支必须要掌握。Agent中文名为“智能体”由控制端Brain、感知端Perception和行动端Action组成是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”让它自动完成工作。Agent的核心特性自主性能够独立做出决策不依赖人类的直接控制。适应性能够根据环境的变化调整其行为。交互性能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。对于大模型开发工程师来说学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多比如dify、coze拿来做一个小项目你就会发现其实并不难。AI 应用项目开发流程如果产品形态和开发模式都和过去不一样了那还画啥原型怎么排项目周期这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成所以每个AI产品经理都必须要了解它。看着都是新词其实接触起来也不难。从0到1的大模型系统学习籽料最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师吴文俊奖得主给大家准备了一份涵盖了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全系列的学习资料这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。这份完整版的大模型 AI 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