一、跳出技术看AI产品 ——《动手学Agent应用开发》学习心得

一、跳出技术看AI产品 ——《动手学Agent应用开发》学习心得

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最近参加了Datawhale开源组织举办的组队学习。本篇的学习内容是Task01：Agent产品案例深度拆解
【教程地址】
https://gitlink.org.cn/datawhalechina/build_good_agents

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随着AI技术的不断成熟，它将越来越像水电煤一样的基础设施，渗透到各行各业。
对于产品经理而言，这意味着我们的核心价值将愈发体现在“场景定义”和“价值创造”上。

技术本身不会创造价值，只有当技术精准地嵌入到业务场景中，解决了真实存在的问题，价值才会自然浮现。
因此未来的AI产品竞争，将不再是单纯的技术参数比拼，而是场景理解深度的较量。

能否找到技术与业务场景的精准“结合点”或“锚点”。这个锚点，就是那个最能发挥AI价值、最能解决用户痛点、最能驱动业务增长的具体场景。

那么如何做到跳出技术看AI产品呢？还是要从通常的产品经理视角来做，先忘记AI，聚焦用户业务场景。

首先，（产品机会发现）需要把业务掰开揉碎了看，进行颗粒度极细的场景拆解。要具体到用户在什么时间、什么地点、出于什么动机、做了什么操作、遇到了什么问题、产生了什么情绪。
其次，（产品设计）拆完场景后会发现能做的事情太多了，这时候就得进行价值排序。可以基于收益、用户体验、可行性与成本直接的三角平衡关系来衡量价值。
再次，（产品开发上线）将场景和技术进行匹配，这个过程中产品经理须对技术的适用范围和局限性有清醒的认识，理解技术的边界，比知道技术的能力更重要。
最后，（产品商业运营）把技术方案变成用户能实实在在感受到的产品，持续运营增长策略，将产品价值闭环。

建议从最小可行产品开始做起。MVP的核心是快速验证最关键的假设：这个AI能力真的能解决这个场景问题吗？用户会为此买账吗？