2024 年，基于大模型的 Agent 如何在企业落地？
内容提要
今年AI产品经理面临落地挑战，需将用户需求转化为有效测试集，了解技术边界，改善自然语言交互，思考产品阶段性状态和终极目标，关注toC和toB AI产品落地现状。
延伸解读
AI产品经理的核心能力转变
文章指出，AI产品经理与传统产品经理的关键区别在于，优先考虑将用户需求转化为有效的测试集，并确保测试集与用户需求分布一致。此外，需深入理解行业，以设计出更具“惊喜感”的产品，同时要了解技术边界，亲自调试提示词，阅读论文，甚至能写代码进行概念验证。
自然语言交互的挑战与应对
自然语言交互成本高，对用户要求高。文章建议通过引导话题、限定范围、提供选择题或yes/no选项来简化输入，并推荐《语音界面冲击》一书。在toB场景中，触摸操作与自然语言交互互补更为可行。
Agent落地的现实路径
文章认为，1-2年内成熟的Agent产品难以出现，Copilot更务实。Agent应具备自治能力，能自主决策和感知环境。toB领域，AI改造现有工具和重塑工作流是快速见效的方向，AI可作为工作助手、业务自动巡航或自主智能体。
toC与toB的落地现状
toC方面，通用技能工具、专门岗位工具和超级个体工具是当前重点，中期内容平台和虚拟社交有潜力，但初创团队难与自研大模型厂商竞争。toB方面，传统企业需求高，但稳定性是首要考虑，AI需能“背锅”才易被接受。
Q&A
AI产品经理和传统产品经理的核心区别是什么？
AI产品经理优先考虑将用户需求转化为有效的测试集，确保测试集与用户需求分布一致，并迭代测试集；而传统产品经理主要关注编写文档、定义需求、设计产品结构，并通过PMF评估产品。
AI产品经理需要具备哪些技术能力？
需要了解技术，亲自调试各大模型的提示词，了解模型能力边界，读论文（如Transformer、ReAct、CoT等），并能借助ChatGPT写代码进行POC验证。
如何设计自然语言交互以降低用户输入成本？
可以引导话题、限定范围，让AI单次输出少但频次高；或只给选择题（A、B、C、D）甚至yes/no推进对话；在toB场景中，触摸操作和自然语言交互五五开互补。
toB产品进行AI改造通常分为哪几个阶段？
分为三个阶段：第一阶段帮助用户快速理解系统并找到功能；第二阶段工作流Copilot，能理解系统功能并根据业务最佳实践给出行动建议；第三阶段业务Agent，直接执行建议并呈现效果。
AI Agent的定义和核心特点是什么？
Agent在一定程度上是自治的，可以自主做决策并感知环境，对环境做出改变，与一般程序不同，可看作与人类类似的主体，能够认识世界并改变世界。
当前toC AI产品有哪些主要类型？
主要分为四类：个人职场通用技能场景（如Microsoft 365 Copilot）、专门岗位工具（如运营文案、律师合同审核）、to小B的超级个体工具（如流量IP、自动化私域运营），以及中期内容平台和虚拟社交类产品。
传统企业对AI的主要需求是什么？
传统企业对AI需求高，但稳定性是首要考虑因素，如果AI不能背锅，那还是不上为好。
