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给 2–5 年经验的互联网产品经理

看懂、设计并验证会做事的 Agent 产品。

用 6–8 周系统学习 Claude Code、Codex、Hermes 这类 Agent 的产品与 Harness 原理,最终对齐 DeepSeek 等一线大模型公司的 Agent 产品经理公开招聘要求。

为什么现在要学

AI 正在从回答问题,走向替人完成一段工作。

产品对象变成会读取资料、调用工具、根据结果调整下一步的工作系统,产品经理需要同时理解用户价值、工程边界和 AI 边界。

01 · 产品对象变了

从设计“页面和流程”,扩展到设计“它怎样做事”。

过去的系统大多按预先写好的流程运行;Agent 会在工作中判断下一步,因此目标、工具、权限、状态和停止条件都成为产品设计的一部分。

02 · 产品责任变了

不只追求一次回答漂亮,还要对真实结果负责。

当 AI 能读文件、改数据或调用业务系统,产品经理必须设计失败处理、人工接管和完成证据,不能把不确定性留给用户猜。

03 · 岗位标准变了

高水平 AI 产品岗位同时看产品判断、工程边界和验证能力。

你不必成为算法或后端工程师,但要能和研究、工程、设计一起定义一个可运行、可控制、可验证的 Agent 产品。

学成什么

终点拆成 5 个可观察结果,每一个都有实物证明。

先看结果清单就够了;完整的目标拆解与 DeepSeek 公开岗位原文对照,放在「学习目标」一页慢慢读。

  1. 01看懂 Agent 系统系统架构图 + 一条完整任务轨迹
  2. 02从真实使用形成产品判断同任务对照记录 + 失败分类 + 一手证据表
  3. 03设计有边界的 Agent 产品任务契约 + PRD + 全状态产品原型
  4. 04做出可体验、可验证的原型可运行原型 + 日志与验证证据
  5. 05用评测和数据持续迭代Agent Eval 任务集 + 版本报告 + 发布门槛