合集总述

1. 为什么做这套课

刷到 AI 内容的产品经理，卡点往往是同一个：术语认得一大半，放到一起就串不起来，也说不清哪块该先学、哪块跟自己手上的活有关。

这套课面向两类人。一类是刚入行、还没真正碰过 AI 的产品经理；另一类是做了几年传统行业产品，现在想把 AI 接到自己业务里的人。两类人的共同点是没有开发背景，AI 基础也薄弱。

学完能拿到三样东西。术语按「它在智能体的哪个位置、管什么事」摆成一张地图，不再是一列孤立的词；看完能说出每块之间的关系；跟着顺序走，知道下一步学什么、走到头能干什么。

讲法上有一条不换：不从定义开始。先摊一张地图，读者记住的是位置，记不住定义；从一件具体的活看起，看它卡在哪，再回头说概念，比先背定义好懂。后面每一段都按这个讲法走。

整条路分五段，一段比一段难。

第一段先建认知，讲智能体（Agent）是什么、它和大模型（LLM）是什么关系、同一件活为什么会有几种做法。这一段是后面所有内容的地基。

第二段讲大模型：它是怎么训出来的、有哪些类型、怎么选、跑在哪台机器上、一次大概多少成本。

第三段篇幅最长，讲外壳工程（harness），也就是围着大模型的那些部件。顺序是先讲外壳工程是什么，再讲上下文、记忆、提示词、技能（Skills）、工具调用与 MCP、知识库，然后接主代理、专家与专家团、工作流编排、人机分工、高质量数据集、运行环境与隔离、数据与权限安全。

第四段回到手上的活：内部协作分工、AI 应用的体验设计、AI 功能 PRD 与评审、智能体测评体系、上线与推广。

第五段是面试，把前面学的东西变成面试时能说出口的话。

顺序不是随手排的。前面讲过的词，后面直接用；后面要用的东西，前面一定先讲过。讲知识库之前得先知道上下文窗口是什么，讲工作流编排之前得先知道工具调用怎么接，跳着走，每一段都会卡住。

下面这张图把五段和每段要讲的东西摊在一起：从左到右排开，越往后越难，第三段挂的东西最多，外壳工程那一整段都装在里面。

读完这一份，能说清这套课走哪五段、每一段干什么、为什么顺序不能换，也知道自己该从哪一段开始。下一份材料从智能体讲起：一件要查五处资料的活，为什么光有大模型答不上来，缺的那一层叫什么。