ChatGPT阅读了最新的文章《为什么有AI Agent经验的产品经理更抢手？》，摘要如下

AI Agent产品经理因能将业务问题转化为智能体目标，具备技术理解与场景落地能力，成为稀缺人才，市场需求激增，薪资溢价显著。

以下是根据你提供的文章内容整理出的 10条关于产品经理的建议，重点围绕 AI Agent产品经理 的能力要求和行业趋势：

1. 从功能逻辑转向“智能体思维”
产品经理需定义智能体的核心目标与成功标准，而非简单的功能清单。要设计智能体的原子动作和行为组合策略，使其具备任务执行与动态交互能力。

2. 深度掌握技术原理与框架
理解提示工程、微调、幻觉、上下文限制等技术细节，熟悉LangChain、AutoGen等框架，能与工程师高效沟通技术方案，推动产品落地。

3. 构建人机协作的交互范式
设计自然、高效的对话和协作方式（如混合倡议、明确指令、纠错机制），建立智能体的“性格”与透明度，增强用户信任与关系。

4. 识别高价值的Agent化场景
避免技术炫技，识别能产生商业价值的场景（如复杂查询、自动化流程、个性化服务），并设计出稳定、可控、可迭代的智能体能力。

5. 推动技术整合与工程化落地
根据业务需求选择合适的技术栈（LLM/Agent/定制开发），打通数据与API接口，打破数据孤岛，确保智能体在企业内高效运行。

6. 建立可量化的评估体系
超越传统NPS，设计任务完成率、节省时间、幻觉率等评估指标，构建日志、监控、反馈机制，持续优化智能体表现。

7. 成为跨领域协作的“枢纽”
将业务需求转化为智能体目标、行为规范，充当LLM研究员、算法工程师、数据团队与业务方之间的桥梁，推动项目高效推进。

8. 评估技术方案的可行性与风险
基于经验预判不同LLM、RAG与微调方案的优劣与成本，指导技术选型与开发里程碑，降低项目风险。

9. 推动产品-技术-数据的闭环体系
主导基于用户交互数据的评估与迭代流程，协调数据团队构建知识库和数据流水线，推动算法与工程团队持续优化智能体表现。

10. 拥有系统性思维与解决问题的能力
在高度不确定的AI Agent项目中，产品经理需具备从用户意图到LLM推理、再到工具调用的完整链条理解，能在模糊需求中定义问题、拆解路径、推动落地。

这些建议不仅适用于AI Agent产品经理，也对产品经理在AI时代的能力升级提供了重要方向。
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