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科技人人都是产品经理·AI陆小凤··AI 生成
很多 AI 产品死得快，是因为价值站得太浅
文章基于作者 2024-2026 年的 AI 产品实践，提出一个核心判断：AI 产品死亡的真正原因不是竞品抄袭，而是被底层模型的能力更新「吞掉」——因为很多产品本质上只是模型能力暂时缺失的空位，没有嵌入业务流程。作者将自己的能力成长路径划分为三个阶段：从让模型接上业务知识（RAG/知识库），到让 AI 完成任务（Agent/工作流），再到为结果负责（系统判断力与风险边界设计）。文章适合正在或即将从事 AI 产品工作、且不满足于单纯套壳、想理解如何将 AI 真正落地的读者。原文 ↗
核心观点
- ▍AI 产品最危险的不是被竞品抄袭，而是被底层模型更新本身「吞掉」——如果产品价值只是模型能力暂时缺失的空位，模型一更新，用户就没有理由再停留。
- ▍AI 产品经理的核心能力正在从工具熟练度（Prompt、Dify、Agent）转变为「系统判断力」：判断 AI 该介入哪里、承担什么责任、留下什么边界，并把模型能力翻译成用户能理解的交互与业务流程。
- 012024 年，AI 产品经理的核心工作是解决「如何让模型回答得更准」，包括 RAG、知识库、Prompt、资料清洗与召回策略，本质上是在把业务知识整理成机器能理解、人也敢使用的结构。
- 022025 年，AI 从「回答问题」走向「完成任务」，Agent 和工具调用变得重要，但要避免的坑是：Agent 的难点不在于自主思考，而在于能否稳定进入业务流程，不能把模型复杂性原样甩给用户。
- 03作者在 AI 视频素材生产平台实践中发现，用户缺的不是一个能生成视频的模型，而是一条能把业务需求（项目资料、口播文案、分镜、素材、配音、风险审核）变成可交付素材的稳定流程。
- 042026 年，面试官更关心产品经理是否真正把 AI 放进业务里跑过一遍，追问具体问题：Agent 失败怎么兜底、成本怎么控制、生成结果谁审核、用户不信任怎么办、AI 何时自动执行何时必须停下来问人。
- 05面对长链路任务（如视频生成），作者倾向于将复杂任务拆分为脚本、分镜、素材、配音字幕、审核等子任务，由主 Agent 负责拆解与结果汇总，核心原因是「长链路任务最怕黑盒」，要能定位到具体步骤并局部重跑。
- 062026 年 AI 产品经理要设计的不只是流程，还有边界：什么可以让 AI 自动做，什么必须让人确认，什么结果只能作为草稿，什么信息必须标注待核实，一次任务最多花多少钱，失败几次后停止。
反方 / 局限
- — 文章隐含的局限在于，作者提供的「三个阶段」框架（知识库→任务→结果）主要基于作者个人在视频素材生成等特定场景的经验，对于其他行业（如金融、医疗、法律）的 AI 产品落地，可能面临不同的风险边界与合规要求，其普适性未展开讨论。
- — 文章强调「不要只做模型能力的搬运工」，但未深入讨论：当底层模型能力足够强（如 GPT-5.6 级别）时，是否某些业务场景确实不需要再构建独立的产品层，而只需通过 API 调用即可满足用户需求？这可能会削弱作者关于「必须嵌入业务流程」的论证在部分场景下的适用性。
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