我自己做了几年Java后端后来转到AI产品方向现在也算真正进入这个行业一段时间了。刚开始准备AI产品经理的时候我其实也被“大厂”两个字吓过。尤其是看到字节的AI产品岗位JD里面一堆LLM、Agent、RAG、Prompt、数据分析、产品设计看起来好像每一项都得精通。但真正做下来以后我反而觉得字节AI产品经理最重要的不是“什么都会”而是你有没有把AI产品真正做出来的能力。如果你也准备往这个方向走我把我自己理解的强度给大家拆一下。✅ 第一阶段AI基础至少达到能和研发正常沟通这一关不用你变成算法工程师但大模型的基本原理和应用方式必须懂。LLM、Token、Context、Prompt、Embedding、RAG、Agent、Function Calling这些东西至少要知道是什么、解决什么问题。比如研发跟你说“这个需求可以用RAG解决”你不能只知道RAG是知识库而是要知道为什么用RAG、数据怎么进来、召回可能出现什么问题。这部分我建议给自己留2-3周重点不是背概念而是把整个AI应用技术链路串起来。✅ 第二阶段Prompt 模型能力至少要自己玩过AI产品经理不能只停留在“我知道Prompt是什么”。你最好自己真正调过模型。同一个需求换不同Prompt看输出有什么区别控制Temperature测试不同模型研究结构化输出自己统计Token和调用成本。我当时就是通过不断测试才慢慢理解模型到底擅长什么、不擅长什么。这一阶段大概1-2周不需要研究特别深但一定要亲手做。✅ 第三阶段RAG至少自己完整跑通一个项目这一关我觉得是AI产品经理比较重要的技术能力。你不一定要自己写完整RAG框架但至少应该知道一份文档怎么进入知识库怎么切分怎么Embedding怎么召回最后怎么交给模型生成答案。更重要的是你得知道为什么RAG会答错。是数据切分的问题是召回的问题还是模型生成的问题我建议自己完整做一个知识库项目3-4周左右。做完以后你再去和研发讨论RAG效果很多东西就不会停留在“听说”。✅ 第四阶段Agent Tool Calling至少达到能讲清楚业务价值现在AI产品岗位越来越绕不开Agent。但我觉得产品经理不需要为了证明自己懂Agent去堆Multi-Agent、复杂工作流。你首先要知道Agent和普通Workflow有什么区别。什么时候应该让模型自主决策什么时候直接用固定流程Tool怎么设计模型调用工具失败怎么办如果一个业务用普通规则就能解决就没必要硬套Agent。这一阶段我建议2-3周自己做一个简单Agent真正把模型和工具串起来。✅ 第五阶段产品能力这才是核心前面的技术只是让你“懂AI”。真正决定你能不能做AI产品的是产品能力。需求分析、用户调研、竞品分析、PRD、产品流程、交互设计、数据分析、用户反馈这些基础能力一个都不能少。但AI产品还有一个特殊地方你必须会定义AI效果。比如一个AI客服产品什么叫回答得好准确率多少算合格幻觉怎么判断用户为什么不用模型效果不好到底应该改Prompt、改RAG还是换模型这些问题都需要产品经理来判断。✅ 第六阶段项目强度至少要有2-3个真正能讲的项目如果你准备字节这种级别的AI产品岗位我不建议简历上堆十几个Demo。2-3个完整项目比10个半成品有用得多。至少要能完整讲清楚为什么做这个产品用户是谁核心痛点是什么为什么选择AI技术方案是什么你负责了什么上线以后数据怎么样遇到什么问题后面怎么迭代尤其是最后三个问题面试官特别容易往下追。所以项目一定不能只停留在“我做了一个AI知识库”。你得能讲清楚这个产品为什么这么设计。2026年AI行业最大的机会毫无疑问就在应用层字节跳动已有7个团队全速布局Agent大模型岗位暴增69%年薪破百万腾讯、京东、百度开放招聘技术岗80%与AI相关……如今超过60%的企业都在推进AI产品落地而真正能交付项目的大模型应用开发工程师****却极度稀缺落地AI应用绝对不是写几个prompt调几个API就能搞定的企业真正需要的是能搞定这三项核心能力的人✅RAG融入外部信息修正模型输出给模型装靠谱大脑✅Agent智能体让AI自主干活通过工具调用Tools环境交互多步推理完成复杂任务。比如做智能客服等等……✅微调针对特定任务优化让模型适配业务目前脉脉上有超过1000家企业发布大模型相关岗位人工智能岗平均月薪7.8w实习生日薪高达4000远超其他行业收入水平技术的稀缺性才是你「值钱」的关键具备AI能力的程序员比传统开发高出不止一截有的人早就转行AI方向拿到百万年薪AI浪潮正在重构程序员的核心竞争力现在入场仍是最佳时机我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】⭐️从大模型微调到AI Agent智能体搭建剖析AI技术的应用场景用实战经验落地AI技术。从GPT到最火的开源模型让你从容面对AI技术革新大模型微调掌握主流大模型如DeepSeek、Qwen等的微调技术针对特定场景优化模型性能。学习如何利用领域数据如制造、医药、金融等进行模型定制提升任务准确性和效率。RAG应用开发深入理解检索增强生成Retrieval-Augmented Generation, RAG技术构建高效的知识检索与生成系统。应用于垂类场景如法律文档分析、医疗诊断辅助、金融报告生成等实现精准信息提取与内容生成。AI Agent智能体搭建学习如何设计和开发AI Agent实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。构建垂类场景下的智能助手如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等。如果你也有以下诉求快速链接产品/业务团队参与前沿项目构建技术壁垒从竞争者中脱颖而出避开35岁裁员危险期顺利拿下高薪岗迭代技术水平延长未来20年的新职业发展……那这节课你一定要来听因为留给普通程序员的时间真的不多了立即扫码即可免费预约「AI技术原理 实战应用 职业发展」「大模型应用开发实战公开课」还有靠谱的内推机会直聘权益完课后赠送大模型应用案例集、AI商业落地白皮书