节后转岗AI产品经理，这可能是最快的路径

这个春节，发生了不少足以作为行业“转折点”的重磅事件：

1. 大厂花重金砸 AI-App 增长，上一次这么干的结果是，移动支付、短视频平台的阵地争夺战见了分晓，奠定了之后 5-8 年的行业格局；
2. 中国模型厂牌发布的模型，纷纷达到了与 GPT、Gemini、Claude 扳手腕的水平，这次世界头一回，之前的 PC 系统和手机系统，都是“洋人说了算”；
3. OpenAI 收购了 OpenClaw，“给 Agent 配个电脑”这件事肯定是 2026 的主流了。

这三个事件都导向一个明确的信号：2026 年，AI 将从“营销式蹭热度”转向“真正解决问题”。

尤其后两个事件，对各位(准)从业者们来说至关重要：国产模型能打+OpenClaw 的玩法成为主流，将大幅提升国内企业 AI 大模型落地、真正解决具体的业务问题的确定性。

AI 在业务中落地的确定性越大，对 AI 人才的需求就越大。

2026 年的金三银四，注定是国内 AI 实战人才抢夺的“元年”，而此刻在 AI 业务里能施展拳脚的岗位，除了AI 产品经理就是算法工程师。

AI 产品经理是最容易“速成”的：

1. 一天看清“大盘”，把大模型这个行业的生态位、AI 产品经理的价值机会和类型搞清楚；
2. 三天“吃透”大模型底层原理：不学算法，但是必须懂模型怎么训练和推理，熟悉 AI 的应用方式和能力边界；
3. 两周跑通三个实战项目：提示词工程相关，Dify 智能体+RAG 客服，以及 2026 年所有公司都会做的 Agent 项目。

勤快点，最快 1 个月，就能搞定上岸！

不是瞎扯，这是我几百名学员已经验证了又快、又准的最佳实践。

下面是一些展开：具体学什么、为什么这么学。

第一步：明确方向

凡是上来就盯着细节，一定会走弯路。

你得先搞清楚：AI 产品经理到底在当前这个所谓“红利时代”价值链的哪个位置。

你下场，是淘金，还是当炮灰？

这种“大盘”类认知补齐，一天足够了。

下面这个图，可以算是俯瞰 AI 生态链的“上帝之眼”：

基础层和模型层都是“科学家”级别人的生态位，想都不用想。

所以，转岗 AI 产品经理，不用学算法。

剩下应用层才是大家努努力就能去的方向，这个层又可以被分为四个区间：

能看明白这个图，这一阶段就算 Close 了。

如果你还看不明白，可以找我们的班主任领我《AI产品经理转岗特训营》的课纲，对着课纲学或者报名来速成。

这事不急，但是要先做、快做。

第二步：打个扎实的底子

第二件事：不用当算法工程师，但必须讲得透模型的底层原理

说白了：你不用会训练模型，但你必须能非常得心应手的“利用”大模型。

不能“只知其然，不知其所以然”。

你在面试或做业务时，能不能表现出专业，取决于你有没有建立这样一条非常清晰的思维链：

模型是怎么学会干活的→它具体怎么生成内容干活→哪些地方天生不可靠→所以产品设计上要怎样兜底和拆解

验证条件很简单，看看自己能不能回答下面这几个问题：

1. 为什么大模型会迎合人类的问题，危害是什么？
2. 模型的幻觉到底是怎么产生的，如何避免？
3. 为什么大模型是“概率”模型，危害是什么？
4. 提示词很重要，但为什么重要？
5. 模型的特征和缺陷，如何影响它在具体业务中的应用策略？

为什么这一章的标题是“底子”？

因为如果这一环你是空的，你去讨论“AI 产品设计”，就全是虚的。

但如果这一环你能讲顺，你的话语权，就立刻从“提需求的人”升级为“能定方案的人”。

吃透这些底子，需要一些精力和学习方法，但安排个三天来学习也差不多了。

算上模型评估，在《AI产品经理转岗特训营》这一板块我用了四节课，累计时长大概 2 小时左右。

这些都是基于 1 年、7 轮以上迭代总结出来的最短路径，你可以找班主任看一下课纲和具体内容，作为学习的参考。

第三步：直接上手实战项目

现在“会聊 AI 的产品经理”已经烂大街了，能把话落到具体的项目上的，才有议价权。

确切说，你在面试的时候，如果大谈应用场景这些虚头巴脑的东西，现在会很掉价。

但如果你对着简历聊具体的项目、踩了哪些坑，给面试官的印象完全不一样。

我几乎每天都在帮学员拆 JD，总结下来最高频的场景和关键词也就这三类：

1. 提示词工程，要证明你真的能独立根据输出要求写出约束、要稳定输出、要工程可用的结构化输出；
2. Dify 智能体，所有企业内部赋能必选科目，今年最热门的 IT 部门招聘需求；
3. RAG 知识库、客服智能体，电商行业必备技能，没经验都不用投。

所有企业都是“赶鸭子上架”赶紧交付产出，所以不能招你来一起学习。

“你不是来学 AI 的，你要带着经验来解决我们的问题。”

这些东西，不拆个 100 份以上的 JD，靠自己摸索就有点吃力了。

你得是具体的业务实战项目，对着 B 站学“玩具”是不行的。

说句不好听的，你没把场景想明白，我把做好的 DSL 给你一点用都没有。

我强烈建议你加班主任，报名课程直接跟我们实战起来，具体的实战安排和项目找班主任要。

最后但关键：必须懂 Agent

这里的 Agent 可以被翻译为智能体，但不是 Dify、老 Coze 那种 Workflow，而是一种能够自主分析任务、制定计划、调用工具、审视任务完成情况的“智能”体。

什么叫「审视」？看截图：

这是我让 K2.5 在 Kimi-CLI 中帮我设计《AI 产品经理转岗学习路线图》时它的一部分工作过程。

它明明已经按照要求使用信息图技能绘制了一个路线图，但是它非要使用 Chrome-MCP 看看自己绘制的东西行不行，看完以后竟然还不满意要重新设计一个……

这就是所有企业在 2026 年一定会花比部署 Dify 更多人力和财力去做的事情：搭建企业专属的 “Manus”，把优秀员工的最佳实践包装成 Skills 赋 gàn 能 diào 其他员工。

Agent 的本质可以用三句话总结：

1. LLM Makes The Loop；
2. LLM in The Loop；
3. LLM Ends The Loop

春节期间被 OpenAI 收购的 OpenClaw，是一种更“激进”的 Agent：2025 年的那些 Agent 都是给大模型一个终端，让它临时使用我们的电脑；而 OpenClaw 是给大模型一个电脑，给它所有权限。

这个更激进的 Agent 在 2026 年初发布以来，不到两个月的时间疯涨 20W Stars，是 Github 上爆火最快的开源项目，没有之一。

我去年 10 月份预感到这个大趋势后，就在《AI产品经理转岗特训营》课程里更新了关于 Agent 的课程内容。

教学课程更新后，我们又一起做了一系列关于 Agent 的项目实践：

1. 用 Claude Code 的 SubAgents 能力体验了一下多 Agent 是如何交互的
2. 开发了一个从需求挖掘到原型图到输出 PRD 的全自动多 Agent 协作流程
3. 开发了一个上传 Excel 可以自主规划、写代码、运行代码、撰写分析报告的数据分析 Agent
4. 拆解了几个最基础的 Agent 项目 DeepResearch 项目

下面是学员开发的 Deep Research 作品

不止 Demo，有学员在学习课程后，从 0 到 1 复现了 LovArt 这个 Agent 产品。

他在找工作的时候，也相应的有了更大的选择权：

《AI产品经理转岗特训营》这套课程的实训营版本，已经包含了几十节实践项目的带教直播，你可以直接查看回放跟做。

添加班主任，了解课程的详细课程内容和实践安排：

2026，争上游！