ChatGPT阅读了最新的文章《为什么AI团队越做越累，Agent系统却越跑越差？》，摘要如下

餐饮“小店模式”通过优化空间和成本应对市场变化，AI多智能体系统虽有潜力，但因分工混乱、沟通障碍和记忆缺失等问题难以落地，需完善流程与协作机制方能有效应用。

根据你提供的文章内容，以下是整理出的 10条关于产品经理的建议，聚焦在 产品经理在多Agent系统开发与项目管理中的挑战与思考 上：

1. 明确分工与责任，避免“拉群扯皮”

产品经理需要建立清晰的角色分工和权责体系，避免在多Agent系统中出现职责不清、推诿扯皮的情况。

2. 强化沟通协议，确保AI间的理解一致性

AI之间的协作需要统一的沟通规则和理解基础，否则容易出现“对话式幻觉”和信息脱节。

3. 建立流程控制机制，增强任务连贯性

项目流程中需设置状态管理、版本控制和进度协调机制，确保各Agent之间有稳定的协作基础。

4. 设计知识共享机制，提升记忆与协同能力

通过知识库、状态机等方式提升AI的记忆与协同能力，避免因遗忘关键信息而导致任务失败。

5. 理性看待多Agent系统的前景，勿盲目替代团队

多Agent系统值得探索，但不能幻想其能立即替代整个团队。它仍处于“概念产品”阶段，实用性和稳定性仍需完善。

6. 注意AI的“自信陷阱”，避免误判其理解能力

AI虽然能产出看似合理的回答，但并不一定真正理解任务目标。产品经理需审慎评估其输出质量。

7. 项目落地前应做充分测试与验证

不要只依赖演示视频或宣传材料，实测和验证是确保系统有效落地的关键。

8. 保持对AI协作本质的清醒认知

协作不是简单的“多个聪明人凑一起”，而是高度复杂的工程问题，需建立完善的流程与机制才能实现。

9. 避免将“AI群聊”误当“AI组织”

多Agent系统目前仍是一个“概念产品”，不要误以为它能自动形成高效的组织结构。

10. 持续关注技术短板，为未来协作做准备

多Agent系统暴露的问题恰恰说明了下一步改进方向：流程引擎、共享知识库、角色状态机等，这些都是未来AI协作的关键支撑。

如需将这些建议进一步应用到实际工作中，建议结合具体项目需求，设置清晰的流程规范、测试机制和团队协作规则，推动产品与AI协作的健康发展。
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