AI产品的开发逻辑正在颠覆传统PM的认知框架。本文深度解析AI Agent全生命周期实战方法论，从重构PRD文档到部署优化，揭秘5大核心模块的落地策略。无论你是面临转型困境的资深PM，还是刚入局的AI产品新人，这套融合Agent Story设计、提示词工程与模型调优的实战指南，都将彻底刷新你对AI产品开发的理解。

很多传统PM带着老思路做AI：PRD写得逻辑缜密，原型画得像素级精准。结果开发出来的产品，要么答非所问，要么工具调用出错。最后只能感叹“AI太难做”。

本质是一套AI Agent全生命周期实战指南。它从产品定义到硬件部署，讲透了AI PM该有的新玩法。我把核心内容拆成5大模块，每块都带“痛点+解法”。不管你是AI PM新手，还是转型中的老兵，都能直接用。

一、先踩坑再破局：AI产品的5大核心模块

1. 产品定义：传统PRD没用了，AI要加4个新模块

大家容易踩的坑：拿传统PRD套AI产品。最后开发出来的东西，和预期差了十万八千里。核心问题很简单：传统软件是确定的，AI是概率性的。

AI PRD必须加这4个模块（实战总结）：我们复盘发现，少了任何一个，后续都容易出问题。新增核心内容：

1. Agent Story：把“用户要什么”改成“Agent怎么干”。
2. Agent Workflow：明确Agent的思考和执行步骤。
3. 提示词设计：给模型定好“说话规矩”。
4. 评估指标+数据集：AI是概率模型，得定“好”的标准。举个例子，传统用户故事是“查物流”。
5. Agent Story要写：用户说“鞋到了吗”，Agent先关联最近订单，再调物流API。

别用平庸数据，要定义“理想态”：很多人直接用历史客服数据训练，这是大错。那些数据里藏着大量低质量回复，只会越训越差。

正确做法：筛选高质量样本，标注“理想回答”。比如人工响应<5秒，AI目标就得设成<2秒；人工解决率80%，AI要冲95%。

选型别瞎选，看这6个维度：

• 做技术选型时，要平衡性能、成本和可扩展性。
• 关键维度：性能、适配性、可扩展性、稳定性、成本、合规。

另外，LLM产品别搞瀑布流，要Demo驱动。快速做Demo拿反馈，比写100页PRD管用。

2. 架构设计：AI不是线性流程，是“网状思考”

传统软件是“用户点一下，系统动一下”的线性逻辑。AI Agent不一样，它会自己思考、自己调用工具。这部分就讲透它的“大脑”怎么运转。

传统vs AI开发：差在“快速迭代”。

传统流程是PM→开发→Demo→反馈，周期长。AI开发靠“提示词即代码”，改一行Prompt就能迭代。

Agent通用架构：核心是“连接工具”。Agent核心就像个中枢，连接向量检索、网络搜索等工具。完整架构分四层：数据层、模型层、应用层、用户层。

还有个七步交互闭环，记下来就能用：1. 听（接收指令）→2. 懂（识别意图）→3. 补（追问信息）→4. 做（调用工具）→5. 想（决策）→6. 说（回复）→7. 学（记录）。

工具调用原理也简单：先注册能力，再拆问题，生成命令执行。

复杂场景怎么设计？看这2个案例：

场景1：修改订单地址（高风险）。要用到意图路由、槽位管理、风险确认三个组件。

流程：用户提需求→识别意图→补全信息→二次确认→调用API。

场景2：查订单物流（普通）。直接走“识别意图→提关键词→调API→返结果”就行。

交互上别只做聊天框，要Chat+GUI。比如报修时，弹出卡片让用户选时间，省一半沟通时间。

3. 提示词工程：这是AI的“软代码”，附实战模板

很多人觉得提示词是“玄学”，其实有固定模板。这部分是整套资料的精华，拿过去就能直接写Prompt。

System Prompt怎么写？按这个结构来。标准模板含5部分，少一个都容易出问题。

1. 角色定义：比如“专业电商助手”，别模糊。
2. 核心任务：识别意图、提单号、调工具、解数据。
3. 核心挑战：应对信息缺失、工具失败等边缘场景。
4. 约束：不准编数据、不准乱输出节点。输出控制：既要JSON（给系统看），也要自然语言（给用户看）。异常兜底要明确，比如“订单不存在”怎么回复。
5. Few-shot的关键：给JSON示例。别只说“按格式输出”，直接给输入输出样例。模型学起来更快，出错率能降60%。再加点Few-shot示例，教模型处理边缘情况。

高级技巧：3个策略提升效果。不是随便写Prompt，背后有逻辑：

1. 强化专业身份，避免回复口语化。加Checklist，强制模型按步骤思考（用思维链思想）。约束输出格式，减少下游解析错误。
2. 成本优化：Prompt压缩+级联策略。有工具能把2428 tokens的Prompt压到331 tokens。压缩比7.3倍，延迟和成本都能降。
3. 还能搞LLM级联：先用弱模型，搞不定再用强模型。这么做，强模型调用成本能省一半以上。

4. 模型优化：Prompt搞不定时，就走这步

如果Prompt调到极致，效果还是不行。那就要进入模型微调阶段，这是进阶玩法。

核心矛盾是：成本、安全、灵活性怎么平衡？

三种部署模式，按公司情况选：

1. 公有云：启动成本低，扩展性强。但敏感数据有合规风险，适合初创或非核心业务。
2. 本地化一体机：数据隔离，延迟低。但初期投入大，运维复杂，适合金融、医疗。
3. 混合部署：敏感数据本地处理，非敏感上云。兼顾安全和灵活，是企业级项目首选。

硬件方案：按模型规模选配置。SuperCube系列很常用，分3000/5000/7000三个规格。配置有Intel/AMD+NVIDIA，也支持国产海光+昇腾。百亿参数（70B）到千亿参数（671B）模型都能跑。

隐私敏感场景？用联邦小模型。不用汇集原始数据，就能分布式训练。特别适合金融、医疗这类多方协作的场景。

调优是个闭环，按步骤来不慌。完整流程：定目标→增数据→调参数→选损失函数→融模型→评效果。每一步都有讲究，比如超参数要调学习率和批次大小。微调效果很明显：参数填充准确率从44.3%冲到近100%。函数选择准确率从60%提升到95%以上，冗余调用也少了。

关键要建数据飞轮：用户对话→误判标注→模型再训练。

评测分三层，成本和效果兼顾：

1. 代码自动评：查格式，快又省成本；
2. 人工评：MVP阶段找专家看逻辑；
3. 业务评：看转人工率、解决率这些真实指标。

5. 落地总结：按阶段落地，不同角色重点不同

这套资料不是理论，是AI Agent落地的SOP。不管是搭业务中台，还是做具体AI产品，都能用。

按阶段落地建议：

• 起步期：用提示词模板+架构工作流，快速上线MVP。
• 成长期：靠数据飞轮收反馈，修正PRD标准。成熟期：上私有化部署+模型微调，降本提安全。

按角色划重点：

• PM：重点看产品定义（PRD写法）、架构流程、分阶段规划。
• 开发者：重点学Prompt模板、模型调优、部署配置。

AI Agent 落地的标准作业程序 (SOP)，而非单纯的理论介绍。它深入覆盖：

• 怎么写文档 (AI PRD)；
• 怎么设计逻辑 (Slot Filling， Router)；
• 怎么写代码/Prompt (JSON Output， Checklist)；
• 怎么定标准和优化 (Ideal Data， Tuning)；
• 怎么部署落地（基础设施、部署模式），非常适合用于搭建企业级AI业务中台。

若你正在推进AI Agent项目，可按阶段精准参考：

• 起步期，借鉴提示词工程模板与架构工作流快速上线MVP；
• 成长期，通过数据飞轮收集反馈，结合产品定义模块

修正PRD标准；成熟期，落地私有化部署方案与模型微调策略，降低长期成本并提升数据安全。

按角色划分：

• PM重点关注产品定义（PRD写法）、架构流程图及分阶段规划；
• 开发者重点借鉴Prompt实战模板、模型调优数据及部署配置细节。

二、核心认知：传统PM做AI，差在“思维范式”

传统软件PM的核心是“消除不确定性”。一套PRD定死所有逻辑，输入A必出B，偏离就是Bug。

核心是把AI-PRD改成4个交付物：Agent Story、工作流、生成式UI、评测体系。这是PM从“功能定义者”变成“认知架构师”的关键。

然而，随着大语言模型（LLM）和Agent智能体架构的崛起，软件的底层逻辑已从“基于规则”（Rule-based）彻底转向“基于推理”（Inference-based）。AI产品本质上是概率性的（Probabilistic）。对于同一个输入，模型可能根据上下文、随机种子（Seed）或微小的提示词差异生成不同的输出。

这种非确定性特征导致传统PRD在指导开发时面临严峻的“认知失配”：原本用于规范确定性功能的文档，无法有效约束一个具备即兴发挥能力的随机性引擎 。

许多资深产品经理在转型AI时遭遇的“滑铁卢”——模型答非所问、工具调用失败、用户意图理解偏差——其根源均在于试图用旧地图导航新大陆。

三、PRD失效后：用Agent Story定义AI的“思考方式”

传统PRD是“消除歧义”，AI PRD是“管理歧义”。AI PM不再是扣像素，而是定义模型的思考方式。

1. 确定性思维要丢：AI的“不确定性”无法消除

传统软件是线性逻辑：点击→调API→读写数据库→返结果。

AI Agent是网状逻辑：接收意图→理解→推理→调工具→生成答案。

每个环节都可能出变数，我们复盘过很多案例：

• 意图理解偏差：用户说“查快递”，可能是查最新或历史订单。
• 工具调用失败：参数没提全，或选错了相似工具。
• 生成幻觉：检索到正确信息，却额外编了错误内容。所以别用静态原型框定AI，要靠Prompt和评测收敛不确定性。

AI Agent的运行逻辑是网状且开放的：用户表达意图 -> Agent感知与理解 -> 推理规划（Reasoning） -> 动态调用工具 -> 生成回答 。

在这个过程中，每一个环节都充满变数：

1. 意图理解的不确定性：用户的一句“帮我查下快递”，可能被模型理解为查询最新订单，也可能被理解为查询历史所有订单，甚至被误判为投诉物流慢。
2. 工具调用的不确定性：模型可能因为参数提取不全而无法调用API，或者在面对多个相似工具时选择了错误的一个 。
3. 生成内容的不确定性（幻觉）：即使检索到了正确信息，模型也可能在生成回答时添油加醋，产生看似合理实则谬误的“幻觉” 。

因此，试图用一张静态的原型图或一段僵硬的逻辑描述来框定AI行为，无异于刻舟求剑。AI产品经理必须建立“概率性思维”，即承认系统的不完美，并通过提示词工程（Prompt Engineering）、上下文管理（Context Management）和评测（Eval）来收敛这种不确定性，使其落在用户可接受的体验范围内 。

2. 从“交付功能”到“交付能力”

在AI时代，我们交付的不再是死板的“功能点”（Feature），而是动态的“能力”（Capability）。

• 传统交付： “增加一个搜索框，支持按订单号查询。”
• AI交付： “赋予Agent查询订单的能力，使其能在用户模糊描述（如‘上周买的鞋’）下，通过多轮对话澄清意图，并准确调用物流接口。”

这种转变要求产品文档必须深入到模型的“大脑皮层”，去定义它如何思考、如何记忆、如何决策。这正是“Agent Story”诞生的背景。

四、Agent Story怎么写？套ITTO模型就行

传统用户故事太单薄，只说“要什么”，没说“怎么做”。Agent Story要讲清模型的“思考剧本”，核心是ITTO模型。

一个合格的Agent Story必须基于ITTO模型（Input， Thought， Tool， Output）进行结构化拆解。这不仅仅是写给开发人员看的，更是写给模型看的“剧本” 。

输入（Input）：定义上下文的边界

在AI语境下，“输入”绝不仅仅是用户说的那句话。它是一个包含多维信息的上下文向量（Context Vector）。产品经理必须在文档中明确列出模型决策所需的所有隐性信息 。

显性输入（Explicit Input）：

用户的原始指令（User Query）。

1. 隐性上下文（Implicit Context）：用户画像（User Profile）： 用户ID、会员等级、偏好标签；
2. 环境状态（Environment State）： 当前时间、地理位置、设备类型；
3. 会话历史（Session History）： 前几轮对话的内容，用于指代消解（Coreference Resolution）。
4. 检索范围（Retrieval Scope）： 针对该任务，RAG系统应该去哪些知识库（Knowledge Base）里找答案？（例如：“仅限查询《2025年退换货政策》，严禁引用互联网通用信息”） 。

Bad Case警示： 很多项目上线后发现模型经常胡说八道，原因往往是PM在定义输入时，忽略了提供“当前库存数据”作为上下文，导致模型只能根据训练数据中的过时信息进行猜测 。

思考（Thought）：定义推理的拓扑结构

这是Agent Story中最具革命性的部分。PM需要定义Agent在行动之前的“内心独白”或推理链条（Chain of Thought, CoT）。这不再是黑盒，而是可被设计的产品逻辑 。

1. 意图识别（Intent Classification）： 明确Agent首先需要判断用户意图属于哪一类（如：“查询类”、“操作类”、“闲聊类”）。
2. 槽位提取（Slot Filling）： 定义必须从用户话语中提取的关键参数（实体）。例如，在“订机票”场景中，必须提取出发地、目的地、时间。如果缺失，Agent必须触发反问逻辑，而不是瞎猜 。
3. 推理约束（Reasoning Constraints）： 明确“什么不能做”。例如：“如果用户询问竞品价格，委婉拒绝并引导回自家产品优势。”

工具（Tool）：定义行动的触手

Agent的能力边界由它能调用的工具决定。PM必须像定义API接口文档一样，精确定义Agent Story中涉及的工具调用逻辑 。

1. 工具选择（Tool Selection）： 指定当前场景下允许使用的工具列表。
2. 参数映射（Parameter Mapping）： 定义自然语言如何转化为结构化的API参数。例如：用户说“明天下午”，模型需要将其转换为 2026-05-21 14:00:00 的ISO时间格式 。
3. 异常处理（Error Handling）： 当工具调用失败（如超时、无数据）时，Agent该如何优雅地回复？是直接报错，还是提供备选方案？

输出（Output）：定义呈现的形态

AI的输出不应局限于纯文本。在Agent Story中，必须定义输出的多模态结构 。

1. 内容格式： 纯文本、Markdown表格、JSON对象、还是特定的代码块？
2. 语气与人设（Tone & Persona）： 客服Agent需要亲切专业，法律Agent需要严谨客观。
3. UI组件触发： 是否需要唤起特定的图形界面（如卡片、图表）？

2. 实战案例：“查物流”需求怎么改写？

传统用户故事：“用户点‘查看物流’，跳转详情页。”

Agent Story（ITTO版）：

Input: 用户Query：“我的鞋到了吗？” + 上下文（User_ID: 12345, 最近订单: Order_A含跑鞋）。

Thought:

1. 识别意图为 Check_Logistics；

2. 检测到Query中未指明具体单号，但上下文中有“最近订单Order_A”匹配“鞋”这一实体；

3. 推理：用户极大概率在问Order_A；

4. 决策：直接调用工具查询Order_A，但在回复中需明确告知查询的是哪一单，以防误会。

Tool: 调用 Logistics_API(order_id=’Order_A’)。

Output: 文本：“亲，您购买的耐克跑鞋（订单尾号8899）正在派送中，预计今天下午送达。”；组件：渲染一个 Logistics_Card，显示实时地图轨迹。

通过这种ITTO结构的拆解，产品经理实际上是在为模型编写“伪代码”，这大大降低了开发过程中的理解偏差，也为后续的评测提供了明确的标准。

五、流程设计：线性流程图失效，改用“网状工作流”

传统流程是线性的，一步一步走到底。AI流程是网状的，可能反复推理、调用工具。所以得用新的设计工具——Agent工作流。

1. 别再画线性图，用状态机或DAG

线性图撑不起AI的灵活性。要设计状态机或有向无环图（DAG），节点是能力，边是流转条件。

• ReAct模式：预留“思考-行动”循环。这是目前常用的工作流模式，核心是“思考-行动-观察”。
• 设计提示：别只设计“问”和“答”，要留“思考中”状态。比如复杂问题，要显示“正在查资料”，避免用户以为卡死。

传统的线性流程无法涵盖AI的灵活性。

AI PM需要设计基于状态机（State Machine）或有向无环图（DAG）的工作流。每一个节点代表一个Agent或一种能力，边代表流转的条件。目前业界最主流的Agent工作流模式是ReAct (Reason + Act)。PM在设计工作流时，必须预留出“推理-行动-观察”的循环空间 。

设计启示： 你不能只设计“问”和“答”两个节点。你必须设计中间的“思考状态”。如果这个思考过程很长（例如涉及多步推理和多次搜索），产品界面上必须有对应的“思考中”反馈（如流式输出思考过程），否则用户会以为系统卡死 。

2. 人在回路（HITL）：AI产品的安全防线

AI PM需要在工作流中明确标注出哪些节点需要人类介入：

• 审核节点（Approval Gate）： 对于高风险操作（如退款、发送群邮件），Agent生成草稿后，流程必须暂停，等待人类点击“确认”后方可执行 。
• 澄清节点（Clarification Loop）： 当Agent的意图识别置信度（Confidence Score）低于设定阈值（如0.7）时，流程自动分支进入“反问模式”，列出可能的选项供用户选择，而不是强行回答 。
• 接管节点（Escalation Path）： 当情感分析检测到用户愤怒，或连续三次交互未能解决问题时，强制中断AI流程，转接人工客服 。

3. 多智能体编排：像管团队一样管Agent

对于复杂任务，单个Agent往往力不从心。PM需要像组织团队一样，设计多智能体系统（MAS） 。

角色定义：

1. “研究员Agent”负责搜集信息，“写手Agent”负责生成草稿，“审核Agent”负责合规检查。

SOP编排：定义Agent之间的协作SOP（标准作业程序）。例如：“当研究员Agent搜集到至少3条相关新闻后，将内容打包传递给写手Agent” 。

冲突解决：如果审核Agent认为写手Agent的内容不合规，流程应回退到哪一步？这些都需要PM在工作流中明确定义。

六、交互设计：别只做聊天框，Generative UI才是未来

“AI产品就是聊天框”，这是最大的误区。纯文字回复效率低，用户读着累。未来是LUI（语言交互）+GUI（图形交互）的混合模式。

1. 纯聊天框的坑：信息密度太低

举个例子，用户想订机票：

纯LUI体验：Agent发一大段文字列航班，用户找信息累。

混合体验：直接弹航班卡片，支持排序、筛选、一键预订。

想象一下，用户想订一张机票。

纯LUI体验： Agent吐出一大段文字：“为您找到以下航班：1. 国航CA123，8:00起飞，1200元；2. 东航MU456，9:00起飞，1150元……” 用户读起来非常累，且难以进行对比和筛选。

混合体验： Agent在对话框中直接渲染出一个“航班列表卡片”，用户可以像在携程App里一样点击排序、筛选，甚至直接点击“预订”按钮。

2. Generative UI：按场景动态生成界面

GenUI不是预先写死的，是AI按上下文生成的。不用画所有界面，只需定两件事：

1. 组件库：明确有表格、折线图、表单等哪些组件。

2. 触发逻辑：什么场景用什么组件。比如查价格对比，自动生成对比表格；查趋势，自动出折线图。还要定义加载态，避免用户等得焦虑。

PM在PRD中如何定义GenUI？你不必画出每一张可能的UI图，但你需要定义组件库（Component Library）和触发逻辑（Trigger Logic）。

1. 组件定义：定义系统支持哪些原子组件（如：表格、折线图、地图、表单、确认卡片）。
2. 生成策略：意图 -> 组件映射： “当用户意图为 Compare_Prices 时，生成 Comparison_Table 组件。”；数据填充： “将API返回的JSON数据填充到组件的 props 中。”
3. 流式渲染（Streaming UI）：考虑到LLM生成的延迟，PM需要定义组件的“加载态”和“渐进式渲染”效果。例如，图表的骨架屏先出来，数据点随着Token的生成逐个上屏 。

案例：数据分析Agent的GenUI设计。

用户Query： “分析一下上个季度的销售趋势。”Agent Output：

文本摘要：“上季度整体销售额增长了15%，主要由3月份的促销活动拉动。”；

GenUI组件：自动生成一个 Line_Chart，X轴为时间，Y轴为销售额，并高亮3月份的数据点。

PM规范： “若数据包含时间序列，强制使用折线图展示；若数据为分类占比，使用饼图。”

3. 交互不只是展示，还要喂数据给模型

GenUI是交互入口，还要帮模型迭代。比如用户点了商品卡片的“不喜欢”。不仅要移除卡片，还要告诉Agent：“排除这类风格”。这就是RLHF数据闭环，让模型越用越懂用户。

Generative UI不仅仅是展示，更是交互的入口。PM需要定义组件内的交互如何反馈给Agent。例如，在生成的“推荐商品卡片”中，用户点击了“不喜欢”按钮。这个动作不仅要在UI上移除卡片，更要向Agent发送一个隐式的Prompt：“用户不喜欢商品ID=xxx，请在后续推荐中排除此类风格”，从而实现RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）的数据闭环 。

七、评测体系：不做评测就上线，AI产品就是裸奔

传统软件QA是找Bug，AI评测是定“能力边界”。就像医生查房，要分层检查，才能摸清系统状况。

1. 分层评测：像医生查房一样全面

系统层：查“基础体征”。

延迟：首字生成时间，直接影响用户体感。

成本：每次交互的Token消耗，关系商业模式。错误率：API调用失败或超时的比例。

模块层：重点查RAG的3个核心。RAG是目前主流架构，这三点必须测：

1. 上下文准确性：检索的文档有没有答案？
2. 忠实度：回答是不是基于检索到的内容？
3. 相关性：回答有没有解决用户的问题？

业务层：看“最终效果”。

解决率：用户问题在会话内有没有解决？

拦截率：客服Bot成功拦下多少转人工需求？

CSAT：用户直接点赞或评分。

AI系统是一个复杂的黑盒，笼统地问“效果好不好”是毫无意义的。PM必须建立分层的评测指标体系 。

系统层：基础生命体征。

• 延迟（Latency / TTFT）： 首字生成时间。对于流式输出，这直接决定了用户的体感等待时长。
• 成本（Token Usage）： 每次交互的Token消耗。这关系到商业模式是否成立。
• 错误率（Error Rate）： API调用失败或超时的比例。

2. 金标准数据集：评测的“尺子”怎么造

所有评测的前提是有一把“尺子”。这就是Golden Dataset（金标准数据集） 。

构建Golden Dataset的SOP：

• 真实数据冷启动：不要自己编造问题。从历史客服记录、搜索日志或内测用户提问中捞取50-100条真实的高频Query。
• 多样性覆盖：确保数据集包含：简单题： “退货政策是什么？”；推理题： “我这就去机场，来得及退货吗？”（需要结合时间、政策进行推理）；陷阱题（Adversarial）： “你们的产品太烂了，我要去竞品那里买。”（测试安全性和情商）。
• 专家标注（Ground Truth）：让业务专家（SME）为每条Query撰写“标准答案”。这不仅仅是文本，还可以包含“必须引用的文档ID” 。
• 自动化打分：使用“LLM-as-a-Judge”技术（如使用GPT-4作为裁判），自动对比生产环境模型的回答与标准答案，计算得分。

3. Bad Case分析：AI PM的日常修炼

准确率到80%后，提升的关键在Bad Case。

Bad Case分析漏斗：

1. 捕获（Capture）： 重点关注用户“点踩”、多次重复提问、转人工、或停留时间极短的会话。

2. 归因（Attribution）： 像侦探一样还原案发现场。

• 是意图识别错了？ -> 优化Router的Prompt或Few-shot样本。
• 是没搜到文档？ -> 优化切片策略（Chunking）或增加知识库覆盖。
• 是搜到了但没理解？ -> 换更聪明的模型（如从GPT-3.5换到GPT-4）或优化CoT。
• 是产生了幻觉？ -> 调低Temperature参数，强调“未知则回复不知道”的约束。

3. 回归（Regression）： 修复后，必须将该Bad Case加入Golden Dataset，确保下次发版不会“按下了葫芦浮起了瓢”。

数据表明： 在成熟的AI项目中，60%以上的错误并非来自模型本身的能力缺陷，而是来自数据质量（Data Quality）问题（如知识库过时、冲突）或指令模糊（Ambiguity）问题。

因此，AI PM实际上正在变成“数据治理专家” 。

八、落地工具：别再用Word和Axure，这套工具更高效

传统工具跟不上AI开发节奏了。PM要亲手搭原型、测效果，不用等研发。

1. 原型验证：用No-Code工具快速试错

Dify、Coze、Flowise这些工具都很好用。不要等研发写代码。利用 Dify、Coze、Flowise 等可视化编排平台，PM可以亲手搭建Agent的原型 。

价值： 你可以在Dify中调试Prompt，测试知识库的检索效果，验证工作流的逻辑闭环。

交付： 将调试好的Dify DSL（领域特定语言）文件导出，直接作为PRD的一部分交付给研发。这比任何文字描述都更准确。

2. 可观测性：LangSmith

利用 LangSmith 等LLM Ops工具，PM可以获得“透视眼” 。

价值： 查看每一次交互的完整Trace（链路）。你可以清晰地看到：用户输入 -> 检索到了哪几段文档 -> Agent的思考过程 -> 调用的工具参数 -> 最终输出。这是进行Bad Case归因的唯一途径。

3. 数据治理：从“搬运工”到“策略师”

AI产品的壁垒往往不在模型（大家都能调GPT-4），而在数据。PM需要花大量时间进行数据清洗（Data Cleaning） 。

动作： 检查上传到RAG的PDF是否乱码？表格数据是否被正确解析？过时的政策文档是否被删除？

意识： 数据即产品。Dirty Data In, Garbage Out。

九、结语：产品经理的进化——成为认知架构师

AI时代的到来，迫使产品经理的角色发生了根本性的裂变。我们不再仅仅是用户需求的翻译官，也不再仅仅是项目进度的管理者。我们正在成为系统的认知架构师（Cognitive Architect）。

我们需要用Agent Story来编排机器的思维逻辑，用Graph Workflow来构建非线性的业务流转，用Generative UI来重塑人机交互的界面，用严密的Evaluation体系来驯服概率性的野兽。

这“新四大件”——Agent Story、工作流、生成式UI、评测体系——构成了AI产品经理的新基建。这不仅是交付物的升级，更是思维方式的迭代。谁能率先掌握这套方法论，谁就能从“人工智障”的泥潭中突围，打造出真正具有工业级可靠性的AI产品。PRD已死，认知规范万岁。