其实不用“哪些”，只需要一个：透彻理解Agent。
用AI赋能业务有两条路径：
- 把大模型塞进业务里：大模型作为业务/产品流程中一个“工具”，使用它的
理解和生成能力，让原来的逻辑更高级/丝滑； - 把业务塞给大模型：也就是上面提到的Agent，给大模型提供业务所需工具，让它自己搞定一切。
如果你最近玩过 OpenClaw，应该会赞同：第二条路径将会是接下来的主力。
我前几天部署了一个 OpenClaw，给它配了 Kimi-k2.5 模型，交给它的第一个任务是：安装部署RSSHub，搜集一些经常发布AI大模型相关信息的信源，帮我搭建一个定时筛选AI资讯、通过飞书机器人推送给我的系统。
下面是它半小时以后给我的交付：
我还没来得及跟他说部署的RSSHub项目咋启动，它自己就继续研究起来了：
下面是最终交付：
这是我半年前就一直想用 Workflow 搭建的一个应用，但因为需要投入大量的精力规划流程、设计节点功能，一直搁置。
现在把这项业务交给 Agent 后，它 30 分钟内搞定了。
过去的 2025 年，我们要搭建能做事的 Agent，需要给它提供一堆工具。
现在变了，只需要给 Agent 提供一台电脑。
做产品的逻辑彻底变了
过去一个产品经理的工作流程大概是这样：
- 发现/挖掘需求，撰写用户故事
- 构思产品形态，撰写用户旅程
- 基于用户旅程设计产品功能
- 基于产品功能绘制原型图
- 把3、4的产出交给开发和设计团队推动他们完成设计
- 然后测试、迭代
当你有一个能打的Agent，流程则会变成：
- 发现/挖掘需求，构思帮用户解决的真正问题是什么
- 把问题和呈现形态发给Agent
- 等待Agent交差，测试、反馈、迭代
聪明的你肯定会问了：嗯？还要产品经理干嘛？用户自己不会给Agent发消息么？
是的，产品经理们卷了两年学大模型，应该没想到最后取代自己的不是更会用大模型的产品经理，而是普通用户……
实际上，这里的“产品经理”指的并不是所有产品经理，而是“平庸的产品经理”。
产品经理能力与用户能力之间的关系不应该是“取代”，而是“水涨船高”。
当用户可以用Agent“口喷”满足自己需求的时候，真正的产品经理应该在设计让用户更轻松“口喷”的Agent。
我有一个学员，他11月初开始零基础学习AI，准备转岗AI产品经理。我给他定了个很激进的目标：手搓一个Agent出来。
到月底的时候，他真的从 0 手搓代码写了一个 Lovart 出来！
结果就是，他在找工作的时候有巨大的选择权：
回到本文的主题：2026 年的 AI 产品经理必须深刻理解 Agent，否则只能“沦为”用户。
对于产品经理来说，理解 Agent 不能只停留在知道各种 Agent 产品、会 Vibe Coding
必须深入 Agent 的底层，先理解它为何&如何拥有自主规划、工具调度、自我反馈的能力，然后进一步到 Agent 的 2026 叙事：
从为 Agent 提供工具到给它一台办公电脑。
2026 年 AI 产品经理的工作职责应该是：生产并培训能给用户干活的 Agent 员工。
因此：
- 你要熟悉大模型的底层原理，了解它的能力和缺陷
- 你要非常熟练的掌握提示词工程和上下文工程，以确保你的 Agent 听话靠谱
- 你要把如何构建
LLM make the loop,LLM in the loop,LLM end the loop.刻在脑子里
最后
对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？
答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）
当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。
再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。
如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！
下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。
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最后
1、大模型学习路线
2、从0到进阶大模型学习视频教程
从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。
3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）
4、AI大模型最新行业报告
2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
5、面试试题/经验
【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】
【AI 大模型面试真题（102 道）】
【LLMs 面试真题（97 道）】
6、大模型项目实战&配套源码
适用人群
四阶段学习规划（共90天，可落地执行）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型
带你了解全球大模型
使用国产大模型服务
搭建 OpenAI 代理
热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化部署
基于 vLLM 部署大模型
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
部署一套开源 LLM 项目
内容安全
互联网信息服务算法备案
…
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3、这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
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