AI Agent浪潮正重塑产品经理的职业版图，通用能力如何与前沿技术融合？本文深挖54份顶级企业JD，揭示Agent产品经理的六大核心发现：从通用能力护城河到专岗崛起，从技术架构理解到非确定性评估，2026年将成为转型黄金窗口期。带你穿透焦虑，抓住AI时代的产品经理进化密码。

正在寻求入行或转型的产品经理朋友们，面对 AI Agent 席卷而来的浪潮，你是否也在焦虑：

• 企业对 Agent 产品经理有哪些能力要求？
• 做传统产品的能力还适用吗？
• 我没有项目经验是不是没有机会了？
• 现在入行/转型还来的及吗？

这些疑问不仅是你的心声，更是当前行业处于技术驱动早期阶段的真实写照。为了帮你打碎信息差，我深度拆解了包括字节、腾讯、蚂蚁、OpenAI、Anthropic 等14 家国内外顶级企业的54份 JD。

这份基于真金白银招聘需求的深度调研，将为你揭示企业对 Agent 人才的真实颗粒度要求，帮你精准对齐职业赛道。

发现一：通用产品核心能力依然是职场护城河

发现二：AI 产品经理职能正在 Agent 化转型

发现三：Agent 专岗与核心环节专项岗正在崛起

发现四：当前招聘 AI Agent 产品经理能力与经验要求（重点）

发现五：行业处于强技术驱动阶段，能力标准正在精细化

发现六：2026 年是转型与入行的黄金窗口

发现一：通用产品核心能力依然是职场护城河

在国内外顶级企业的 JD 中，通用产品核心能力被定义为产品经理在任何技术范式下都需具备的底层通用素质。这些能力是确保 AI 技术能够平稳落地为商业价值的定海神针。

根据资料显示，这些核心能力可以细化为以下五个维度：

1. 产品全生命周期管理与战略规划：负责产品从概念、规划、路线图制定到上线迭代的全过程。
2. 深度的需求洞察与业务抽象：在模糊的场景中挖掘痛点，并将其转化为清晰的产品设计方案。
3. 项目管理能力和协同推动：协调算法、工程、设计、测试、运营等跨职能团队，高质量交付。
4. 数据驱动的决策：建立和完善产品数据监控与分析体系，通过数据驱动产品迭代和运营策略优化。
5. 高管级沟通与影响力：具备出色的叙事能力，能够向高管、客户展示产品愿景并驱动共识。

别被 Agent、RAG、MCP、Context Engineering 这些新词汇搞焦虑了。AI Agent 只是实现解决方案的工具之一，而你作为产品经理，深度理解业务、在模糊场景中定义问题、拆解任务和整合资源的通用核心能力，才是 AI 永远无法取代的底座。

发现二：AI 产品经理职能的 Agent 化转型

目前，市场已形成一种共识：Agent 设计能力不再是特种岗位的专利，而是所有 AI 产品经理在进行场景落地时的通用底层能力。 企业在招聘 AI 产品经理（特别是应用与策略方向）时，虽然职衔依然是 AI PM，但工作内容已完全围绕 Agent 的核心逻辑展开。

比如以下岗位，它们虽然未直接命名为 AI Agent产品经理，但 Agent 能力是其核心支柱：

• 字节跳动｜AI 产品经理（C端）-体验与服务：通过 Prompt 工程、知识库、工作流及 Agent 系统优化手段提升回答能力。
• 美团｜AI 产品经理（消费医疗方向）：熟悉大模型应用开发全流程，具备 Prompt 工程、RAG、Agent 测评标准输出经验。
• 腾讯｜元宝-AI 策略产品经理：优化 Agent 能力，通过 RAG、Tools、Memory 等方式提升体验。
• 阿里巴巴｜天猫-商家平台 AI 产品经理：识别 AI Agent 相关能力在经营场景（如客服、供应链）的应用点。
• 阿里巴巴｜AI 产品经理：设计基于 Agent 架构的意图识别、回复生成、能力调用等功能模块。
• 微软｜Senior Product Manager (M365)：为智能体制定战略、需求与路线图，开发 AI 评估系统用于智能体检测。
• OpenAI｜PM， Countries & Governments：定义并交付Agent核心模块，包括模型与工具编排、安全护栏。
• Manus｜Product Manager – 增长方向：将 LLM/Agent 能力转化为可靠、可扩展且适合用户使用的产品功能。

如果你还在纠结要不要做 Agent 产品经理，那你已经落后了。因为在头部公司眼中，不会做 Agent 的 AI PM 根本无法处理复杂的业务场景。

发现三：Agent 专岗与核心环节专项岗正在崛起

随着 AI Agent 技术的复杂化，领先企业不再仅招聘宽泛的 AI PM，而是根据 Agent 的生命周期（训练-编排-评测-应用）设立了高度专业化的职能岗位。

智能体全栈/平台类专岗

这类岗位侧重于底层基础设施的搭建，要求 PM 具备架构师思维，定义 Agent 的核心运行逻辑。

1. 智能体平台/Agent Infra 产品经理 (京东/腾讯/Salesforce)

概述：负责构建 PaaS 级智能体开发平台，对标世界一流 Agent Infra。

核心职责：定义 Agent 创作愿景，规划多角色协作构建流程、低代码/全代码开发工具链，以及多智能体（Multi-Agent）系统的编排与路由逻辑。

2. ToB/企业级 Agent 产品经理 (智谱 AI/OpenAI/Salesforce)

概述：专注于将 Agent 能力转化为企业级解决方案，解决高风险工作流中的确定性问题。

核心职责：挖掘高价值工作流，定义预置 Agent 能力与定制开发的边界，主导 Agent 的定价、包装及商业化落地。

垂直领域 Agent 应用专岗

将 Agent 技术与特定行业 Know-how 深度结合的专家岗位。

• 教育/营销/金融智能体 PM (商汤/蚂蚁)：负责教育智能体、营销智能体或金融智能体的全生命周期管理，要求深刻理解 RAG、Workflow 与垂直业务逻辑的结合。
• 智能运维 Agent PM (腾讯)：聚焦于 Agent 在智能告警、根因分析、自动化排障等核心场景的策划与架构设计。
• 知识库/三农智能体 PM (腾讯)：专注于特定领域（如三农、法律）语料库、知识库的策划与模型适配优化。

核心环节专项岗

领先企业（如字节、腾讯、微软、OpenAI）已经开始针对 Agent 的核心技术环节拆分出专门的 PM 岗位：

1. 训练与对齐专项岗

典型岗位：Code Agent 训练产品经理 (字节)、模型行为产品经理 (OpenAI)。

概述：专注于 Agent 底座能力的塑造。

核心职责：负责 Agent 在特定场景（如代码、政府服务）下的对齐训练（SFT/RLHF），设计合成数据策略，定义并引领模型在实际应用中的行为方向。

2. 评测与实验体系专项岗

典型岗位：大模型评测产品经理 (腾讯)、下一代 AI 实验评估体系 PM (腾讯)、AI 安全评估 PM (微软)。

概述：专门解决非确定性输出的评估难题，建立 Agent 的质量护栏。

核心职责：构建自动化评测体系，设计细粒度的评测指标，建立训练-实验-发布的闭环管理体系。

3. context与语言工程专项岗

典型岗位：语言工程师 (Language Engineer, 微软)。

概述：这是极度垂直的岗位，专注于 Agent 的沟通大脑。

核心职责：设计并优化用于引导、训练和评估语言模型的Context & Prompt，管理上下文窗口，编写模型评分器来评估响应质量。

Agent PM 的职能正在从面向点纵深发展。这种分化说明 Agent 领域已具备足够的技术深度，需要系统性的人才培养机制。

发现四：Agent 产品经理能力画像与经验要求

目前的招聘需求显示，企业对 Agent 产品经理的要求已从单纯的需求分析转向了技术架构理解、数据策略驱动、以及非确定性输出评估的综合能力。

技术架构与组件设计能力

产品经理需深度参与 Agent 运行逻辑的设计，而不只是界面布局。

基础要求：深刻理解 LLM 与 AIGC 的技术边界、基本原理及典型应用场景。

进阶要求：熟悉并能实际应用 RAG、Tools/Function Calling、插件编排及模型微调方案。

专家级要求：掌握 Multi-Agent、推理模型、多模态 AI、Memory设计，以及探索 MCP 等前沿开放协议。

Context & Prompt Engineering 能力

Agent 的执行深度取决于 PM 对模型沟通逻辑的掌握。

基础要求：具备 Prompt 设计与优化实操经验，提升回答的准确性与用户体验。

进阶要求：具备 Context Engineering 认知，能够管理 Context Window，甚至编写模型评分器来评估响应质量。

数据策略与模型对齐能力

Agent 的表现高度依赖于数据策略，PM 需负责数据的生产与闭环。

基础要求：负责模型训练数据的收集、构造和效果评估，建立数据标注与反馈机制。

进阶要求：掌握 SFT（监督微调）、RLHF（强化学习对齐） 及合成数据策略，设计自动化数据生产链路。

专家级要求：定义并引领模型在实际应用中的行为方向，在用户需求、安全合规与技术创新之间建立平衡。

评估与实验体系构建能力

针对 Agent 输出的非确定性，PM 需建立严谨的质量评价标准。

基础要求：建立核心指标体系，如诊断准确率、建议采纳率、客户效果提升度等。

进阶要求：构建自动化评估体系及高质量 Benchmark，复现与改造评测集，解决非确定性输出的评估难题。

专家级要求：对齐 OpenAI 等业界前沿评测标准，打通“训练-实验-发布”全链路，实现模型迭代的闭环管理。

业务建模与场景交互设计能力

场景挖掘：深入理解垂直行业（如法律、金融、供应链）的复杂工作流，识别高价值 AI Agent 应用场景，区分预置能力与定制开发的边界。

交互设计：定义 AI 与用户的交互范式，包括对话流、意图识别逻辑、任务执行链路及多模态反馈设计。

实操工具应用与代码背景

企业倾向于能够快速原型验证的产品经理。

低代码/无代码平台：熟练使用 Coze、Dify、Microsoft Copilot Studio 等工具搭建复杂 Workflow 与 Agent。

现代开发框架与工具：熟悉 LangChain、Hugging Face 等框架，并能使用 Replit、Cursor 进行快速开发。

项目经验分层要求

根据资料，企业对候选人项目经验的筛选优先级如下：

首选：主导过 AI Agent 或大模型应用产品的全生命周期管理，有从 0 到 1 的成功落地案例。

次选：具备 AI 驱动型产品（如搜索策略、推荐策略、算法产品）经验。

补充：自身是主流 AI 产品的重度用户，或在低代码平台上积累了丰富的 Agent 搭建经验。

行业动态追踪要求

这是一项被明确列入多份 JD 岗位职责的要求。

具体职责：必须能持续跟踪并研究前沿 AIGC 与 Agent 技术趋势，包括阅读最新的技术论文和技术报告，为团队提供专业的技术洞察与应用建议。

传统的 PM 核心工作是设计 GUI 和确定的业务逻辑，但在 Agent 时代，你的工作对象变成了非确定性的模型行为，设计和实现智能体工程的能力与经典软件工程区别非常大。

在 Agent 领域，能够做出来已经不再是壁垒，证明它好用且可靠才是真正的护栏。

JD 中频繁出现的词汇不再是精通 Axure，而是阅读最新论文、动手写代码原型、黑客思维，胜任力在于你面对技术突变时的进化速度。

发现五：行业处于强技术驱动阶段，能力标准正在精细化

目前的 Agent 领域仍处于强技术驱动阶段。从 JD 中可以看出，企业的招聘要求呈现出两极分化的特点：

• 通用化转化：许多岗位核心要求是将前沿的 AI 技术转化为可落地的产品方案。
• 具体技术栈深挖：越来越多的 JD 提出了对 RAG、Prompt Engineering、工具调用、Memory及多智能体系统等具体技术细节的深刻理解要求。
• 专项环节成熟：在领先企业中，针对评测体系、数据对齐训练及模型行为管理等特定环节，已经分化出了职责非常精细的专业岗位。
• 未来趋势：随着业务侧和产品侧实践的不断深入，未来对于 Agent PM 的人才培养和能力要求必将从目前的模糊探索向体系化、标准化和精细化快速演进。

发现六：2026 年是转型与入行的黄金窗口

正是由于领域尚处于早期，目前企业对 Agent PM 的要求展现出一种能者居之的包容性。

• 门槛相对宽松：JD 显示，除了硬性的技术背景外，企业极度看重候选人在模糊的0-1场景中定义问题的能力和学无止境的成长型思维。
• 经验背景多元：无论是主导过 AI 驱动型项目的资深 PM，还是在 Coze、Dify 等低代码平台上积累了丰富实操经验的产品黑客，甚至是 AI 产品的重度使用者，目前都有机会进入核心战场。
• 战略判断：随着各行各业都在加速 Agent 化，2026 年将是入行或转型的最佳战略契机。

最后的话

下一期，我将通过一份 AI PRD 模板，探讨一下经典软件工程与智能体工程在产品视角下的本质差异。我们不再仅仅讨论需要学哪些技术栈，而是聚焦于产品核心交付物的变化。