AI产品不是“调模型”那么简单，而是一套完整的产品工程体系。本文从需求识别、能力规划、架构设计到Agent调度，系统梳理AI产品的搭建路径，帮助产品人构建具备落地能力与扩展性的智能产品。
2025年，各种AI相关报告、新闻、应用、投资席卷了各大平台新闻，各种概念、专业名词成了通用名词。
面对日益复杂的用户需求、数据驱动的竞争环境和技术红利窗口期的缩紧，构建能够自主推理、交互和决策的AI产品已成为企业构建差异化优势的必然选择，本文将讲解如何搭建一个AI产品。
在从传统互联网到AI，产品搭建的流程以及产品的职能发生了转变，产品不仅要“满足需求”，更要“理解意图”、“生成价值”与“持续演化”。
传统互联网的产品经理，通过调研完用户需求，输出产品方案，最终输出PRD文档交付给研发实现。产品需要关注项目进度以及上线后的业务数据反馈。
AI时代，产品不仅需要描述业务需求，还需要参与AI实现，包括大模型技术调研、提示词工程设计、AI工作流搭建、相关工具梳理等。通过与算法工程师调整完模型后，再跟研发工程师对接，交付完整的AI产品能力。
Agent核心组成：推理、Memory、Tools
通常，推理也会被直接写成LLM，其底层是基于大预言模型的规划和反思。在推理中，我们依赖于模型、提示词和记忆。
1）模型选取
模型的选取主要基于三点：使用场景、模型能力、性价比
可以参考各大大模型评测榜单，里面以周、月的维度，对国内外通用大模型进行全方位的评测，例如数学推理、代码生成、幻觉控制、生成耗时、模型价格等。
另外，大模型也有其厂商的缩影，例如：
2）提示词（Prompt Engineering）
提示词工程就是将一个“通才”，通过对大模型的约束，变成一个领域合格的“打工人”。
下面是一个通用的提示词结构：
但是这些基础的提示词，有时候很难完成更加高级和复杂的任务，因此现在有很多提示词工程技术，CoT、 ToT、RAG等。这些热门范式都是帮助用户更加精准地完成任务所用到的。
做好了提示词工程，Agent可以做简单的对话和任务。
由于AI在对话中，模型不会被训练，就出现了一个问题，AI记不住用户的信息和偏好。比如用户说，我叫小帅。再次询问AI我叫什么，AI会回答不知道用户叫什么。
因此智能体需要增加记忆（长期、短期、汇总），能够存储历史的推理过程、结果、执行步骤等。
但是在使用的过程中发现，在处理多轮对话、复杂知识理解、不同用户的需求偏好、连续任务等场景中，记忆处理效果不够好。
举个例子：怎么煮咖啡？AI会根据记忆获取用户的偏好，比如用户喜欢早上喝咖啡，喜欢美式，输出用Markdown格式等。
但是你询问他我一些比较复杂的问题，比如帮我下载**数据（参考我上一篇文章：如何利用Agent构建自动化数据采集模型）。这个时候，数据按照什么格式输出，如果有分页数据，在执行任务的过程中，任务中断后，后续Agent怎么继续执行。
为了解决这个问题，衍生了一个新的学科：上下文工程（Context Engineering）
1）上下文工程（Context Engineering）
上下文工程的核心就是优化提示词结构和框架，使得Agent执行任务完成的更好。
还是以上一篇文章：《如何利用Agent构建自动化数据采集模型》，通过约束数据结构、任务步骤、使用什么工具做什么事情、todolist等，来约束后续的每个 Agent都会按照统一的要求输出内容。
如果完全是基于记忆，就可能会得到千奇百怪的数据，甚至都不能输出想要的数据结果了。
由于大模型有知识截止的局限，LLM信息局限于大模型被设计出来的时间节点，并且他要怎么跟外部的世界去做交互？
这就用到了Tools，Tools就像Agent的手一样，和现实世界产生交互，例如查询本地数据库、打开一个网页、模拟RPA执行一个具体的任务等。同时，在使用工具的过程中，会有一些问题，比如如何使用Tools，以及每个工具可能都定义不一样，就跟手机厂商的充电器一样，每个人都有自己定义工具的方式。怎么让Tools能被多方使用，这就有了MCP。
1）MCP
可以理解为，MCP就是一个USB-C接口，使得任意大模型可以通过标准化的方式去对接任意工具。市面上也有了大批量成熟的MCP服务供应商，可以实现海量场景的搭建。
例如：12306的MCP，可以实时查看火车票信息；
实时天气MCP，可以获取各地的天气、温度、温度等。
Agent搭建好了，但是由于大模型的局限性，拥有幻觉，提示词越长，幻觉越严重，并且大模型的Token限制。因此单Agent来完成复杂任务，几乎难以实现或者很难达到预期。
这就需要更多的Agent来协同完成任务，每个Agent独立负责单个或者垂直任务，减少幻觉。
搭建AI工作流，分为2种方式：
固化的工作流和代理工作流。
在固化的工作流里面，需要设置好每一个Agent的节点、输入、输出、逻辑。市面上通用的平台如Dify/Coze等，用户的流程为：
设置好每一个Agent（包括提示词、工具、记忆等）——定义每个Agent输入与输出——将Agent通过逻辑串联起来
这就形成了工作流，可以很好地完成一个或者一系列的任务。设置好的工作流会按照配置好的顺序和逻辑，依次执行，旨在实现特定的任务或目标。
这类工作流的流程是确定的，意味着遵循定义的逻辑和顺序，无法根据新的规则进行自动调整，只能通过人工改变来调整。
在某些流程中，为了提升工作流的适应能力，面对复杂的情况并不断优化策略，这就用到了代理工作流。
代理工作流主要分为3块任务：制定计划、执行任务、反思并迭代。
在代理工作流中，通常需要预设一个中心Agent，来完成整个任务的规划。
上面讲了固化工作流和代理工作流分别是什么，对比两种工作流的优劣势及适应场景：
现在已经成功搭建了一个AI工作流，现在要将这个工作流嵌入到产品中，产品需要将这个工作流（或者单Agent，甚至可以是微调后的大模型）交付给开发，由开发将工作流嵌入到现有的功能里，完成功能应用的实现。
与传统的产品开发对比，传统开发是具有确定性的，比如点击后的效果、输入后的展示等。AI应用，由于AI本身的不确定性，AI应用最终给出的结果都是不可预期的。在工作流里，AI工作流最核心的2个动作：意图识别和结果生成。
识别用户的意图，提高任务的理解和任务执行的准确度。
如何提高意图识别的成功率呢？产品最常用的有三个方法：
1）约束用户输入
通过选择框、输入框等前端的限制，约束用户只能输入允许的内容。通过降低解决用户输入模糊或不明确的问题，使系统更精准获取用户意图；
2）不回答超出范围的内容
在提示词增加，若不属于当前系统的知识领域时，不做回复。通过拒绝回复，保证答案的相关性，避免产生误导；
3）反问
若客户提问模糊不清或存在歧义，可以通过反问的形式，引导用户表达出真实的意图，即通过多轮对话引导用户精准描述问题。
生成主要是需要解决大模型的幻觉，以及面对AI的不确定性，产品如何去处理这些特殊场景，比如：
首先，由于AI的底层逻辑，是概率生成，因此幻觉不能100%被消除，只能在各方面降低幻觉对客户的影响，从产品维度出发，可以做以下动作：
在应用搭建完成后，需要对整个AI应用进行评估，是否满足预期，与普通的软件开发不一定的点在于，普通应用的测试是简单、确定性强，成功/失败一目了然，但是AI应用的测试，有更多的不确定性，以及高度的数据依赖。
数据集有助于评估系统性能，验证运行结果。
可以用历史数据作为数据集，以历史结果作为运行结果参考。也可以在产品上线后做数据集。
1）历史数据
将历史业务数据，例如以商品搜索为场景，用户搜索关键词，与搜索结果，以及客户点击商品情况作为数据集。
2）线上数据
通过增加用户反馈来记录运行结果
有了数据集后，接下来就是设立评估指标对应用进行真实的打分了。
以下是一些常用的指标：
在系统性地获取评测结果后，对错误的场景进行分类、汇总，并排列优先级，针对性地对失败原因做优化。
上述已经说过，AI是不确定性的，因此在设计AI产品的时候，是在可控性和自动性之间不断做权衡。在评测完成后，发现当前模型已经不能满足业务场景时，就需要对应用进行调优。
调优方法很多，整体总结下来分为：模型微调、提示词优化、调参、优化知识库或数据集等。
模型微调的底层逻辑即为，使用已有的大模型，根据自己的业务场景，对模型进行训练和调整，然后将训练好的模型打包成新的模型，以便业务线使用。这样就能得到一个，更懂业务、贴合公司实际的大模型。
上述也提到了提示词优化的一些工具，在评测后，可以针对性地对存在的问题进行优化。
整理知识库结构，清晰数据，提升数据质量，提升模型的学习效果。
Aishwarya Naresh Reganti and Kiriti Badam 在Aug 19, 2025发布了一篇文章，全文的核心概念就从CI/CD到CC/CD，这里的CC就是continuous calibration 持续校准和continuous development持续开发。未来AI产品的开发不再是纯粹的软件交付，而是一个“持续校准与持续开发”的闭环循环体系。
作为产品经理，在AI浪潮中，不仅要掌握基础的技术知识，更要学会将“数据驱动”嵌入每个业务闭环，推动组织向“智能化服务提供商”迈进。
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