大模型同质化时代，产品经理别再死磕技术，智能体才是破局关键

但不少产品经理还陷在老思维里，天天盯着底层技术，想着怎么自研个模型出来，结果把场景价值抛到脑后。

这路子怕是走歪了，今天就想跟大伙儿唠唠，大模型时代的产品经理到底该咋转型。

别再抱着“基建思维”不放，转不过这个弯，中小团队很容易栽跟头。

咱们得从“造发动机”转向“整车设计”，智能体才是未来的方向。

最近跟几个创业公司的产品经理聊天，发现个普遍现象，一提大模型产品，先问“咱们用哪个底座模型？要不要微调一下？”好像不自己搞点技术就不叫创新。

这就是典型的“基建思维”在作祟，把“拥有模型”当成了终极目标。

可大模型早就是基础设施了，跟当年的云计算一个道理。

阿里云、腾讯云出来后，谁还会自己建IDC机房？现在的大模型API，不管是大厂的还是开源的，通用任务上效果差不了多少。

中小团队要是一头扎进自研或深度微调，麻烦就来了。

初期投入大不说，后期性能、稳定性、成本肯定拼不过大厂。

本来想靠技术拉开差距，结果钱花了、时间耗了，场景验证还没开始，对手已经用成熟API把产品做出来了。

这不就是当年自建IDC的翻版？典型的沉没成本陷阱。

Manas那案子大伙儿都知道吧？估值20亿美金，靠的可不是啥独门模型，而是把代码生成、调试、优化整合成了完整的编程工作流。

要是他们当初死磕底层模型，能不能活到估值这一步都难说。

见过太多小团队，把80%精力砸在模型调优上，最后产品连个MVP都出不来，市场机遇早没了。

那到底啥是智能体？不是咱们平时见的问答机器人，而是能自己（或者半自己）调用工具、完成复杂任务闭环的系统。

举个例子，传统软件是按固定流程走，输入A就输出B，智能体不一样，它能根据环境变化调整，比如你让它写市场周报，它会自己去抓数据、融会议纪要、生成图表，最后给你个能直接用的报告。

这就要求产品经理写PRD的思路得变，以前写PRD，开口就是“选用XX模型，准确率达到XX%”，用户真正要解决啥问题反而没说清。

现在得先明确场景问题，再拆任务步骤，最后定义智能体咋行动，怎么理解用户意图，调用啥工具，遇到异常咋处理。

智能体的架构也有讲究，核心是工具调用和任务协同。

比如做个财务智能体，得能连发票系统、税务数据库，识别到异常发票自动触发人工审核，设计师智能体呢，得允许用户用自然语言改设计，改完直接对接作图工具出稿。

这种动态协作，才是智能体的价值所在。

判断一个智能体场景值不值得做，有个“三步判断法”。

第一看需求刚不刚需，把“智能”俩字去掉，要是用户还愿意掏钱，那才是真需求。

第二看能不能闭环，不能只做单点功能，得从用户提需求到拿到结果全流程打通。

第三看工程化空间大不大，别把Prompt技巧当核心竞争力，真正的智能体得靠产品、研发、测试一起搭系统。

比如法律咨询智能体，得把合同审查拆成条款识别、风险标注、修改建议，每个环节都要工程化落地，这才叫壁垒。

产品经理的角色也得跟着变，以前是“功能提供者”，现在得是“价值封装者”。

不能光想着加功能，得钻到垂直场景里去。

做教育智能体，就得懂老师备课、学生学习、家长监督的全流程，做医疗智能体，得知道医生看片、开药、随访的痛点在哪。

能力要求也得升级，得平衡用户需求和技术边界。

大模型是“通才”，啥都会点但不精，产品经理得知道啥时候该让它发挥，啥时候得靠工具弥补。

还得会建数据飞轮，用户用得越多，智能体行为越准，比如客服智能体，根据用户反馈调优问题识别，越用越好用。

说到底，大模型时代的竞争，拼的不是“模型发动机”多强，而是“智能体整车设计”能力。

中小团队与其在技术上跟大厂死磕，不如聚焦垂直场景，把大模型这“水电煤”好好利用起来，封装成用户真正需要的“利刃”。

新人产品经理想入门？先从观察身边的重复工作流开始，看看哪些事儿人干着费劲又必须干，进阶的同学，多琢磨场景封装和人机协作设计，这才是未来的核心竞争力。

智能体迟早会成产品形态的主流，能不能抓住这波红利，就看谁先从“基建思维”里跳出来了。