AI PRD 告别老旧套路！新增 4 大核心模块 彻底摆脱答非所问

哈喽，大家好，杆哥这篇评论，主要来分析AI PRD 告别老旧套路！新增 4 大核心模块 彻底摆脱答非所问

不少传统产品经理做 AI 产品，还抱着老一套思路：PRD 写得逻辑缜密，原型画到像素级精准。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”。其

实问题根源，是没搞懂 AI 产品的概率性本质。一套 AI Agent 全生命周期实战指南，从产品定义到硬件部署，拆解出 5 大核心模块，每个模块都带 “痛点 + 解法”，新手和转型老兵都能直接用。

产品定义：传统 PRD 失效，新增 4 大核心模块

传统软件是确定性的，AI 是概率性的，拿传统 PRD 套 AI 产品，结果必然和预期差十万八千里。

AI PRD 必须新增 4 个核心模块，少一个后续都容易出问题。

分别是 Agent Story、Agent Workflow、提示词设计、评估指标 + 数据集。

比如传统 “查物流” 的用户故事，要改成 Agent 的思考执行步骤。

另外技术选型要盯紧 6 个维度：性能、适配性、可扩展性、稳定性、成本、合规。

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

架构与交互：线性流程淘汰，网状思考才是关键

传统软件是 “用户点一下，系统动一下” 的线性逻辑，AI Agent 会自己思考、调用工具。

它的通用架构分四层：数据层、模型层、应用层、用户层，还有七步交互闭环可以直接套用。

复杂场景要分情况设计，高风险的修改订单地址要二次确认，普通查物流则可以简化流程。

别只做聊天框交互，Chat+GUI 的混合模式才高效，比如报修时弹出卡片让用户选时间，能省一半沟通时间。

提示词与模型：软代码定规矩，调优有明确路径

提示词是 AI 的 “软代码”，并不是玄学，有固定的实战模板可以直接用。

System Prompt 要包含角色定义、核心任务、核心挑战、约束、输出控制 5 部分。

再加上 JSON 格式的 Few-shot 示例，模型出错率能降 60%。

还能靠 Prompt 压缩和 LLM 级联策略降本，强模型调用成本能省一半以上。

如果提示词调到极致效果还是不行，就进入模型微调阶段，公有云、本地化一体机、混合部署三种模式可按需选择。

评测与落地：不做评测就上线，等于产品裸奔

传统软件 QA 是找 Bug，AI 评测是定 “能力边界”，必须建立分层评测体系。

系统层看延迟、成本、错误率，模块层重点查 RAG 的上下文准确性、忠实度、相关性，业务层盯解决率、拦截率、CSAT。

评测的前提是建好金标准数据集，要从真实场景捞取 Query，再由专家标注标准答案。

落地时别再用 Word 和 Axure，Dify、Coze 等 No-Code 工具能快速试错，LangSmith 则能实现可观测性，帮 PM 把控全程。