传统 PM vs Agent PM 的角色重塑 —— 从"流程控制"到"结果交付"的范式转移

随着 Manus、Devin 等 AI Agent 的兴起，我们正站在软件行业的一个历史性拐点上：软件正在从 “工具时代” 迈向 “结果交付时代”。在过去，产品经理（PM）定义功能，工程师实现功能，用户使用功能。但在 AI 时代，这一切界限都在变得模糊。当软件不再是被动等待指令的工具，而是能够自主规划、执行任务的”智能体”时，AI Agent PM 的价值定位必须被重新思考。

给人设计软件工具和给设计智能体，其出发点和底层逻辑是完全不同的。本文将对比传统 PM 与 Agent PM 的核心差异，探讨我们在这一关键转型期所需具备的新思维。

一、核心职责的范式转移

从交付”功能”到交付”结果”

• 传统 PM (SaaS思维)： 我们要打造的是一把”好用的锤子”。我们专注于交付功能，强调 工作流 的可控性与效率。我们假设用户知道如何使用工具，PM 的职责是确保工具不卡顿、流程顺畅、有好的交互体验。

• Agent PM (Agent思维)： 我们要交付的是”一颗钉进去的钉子”。Agent 的核心是 交付结果，而非功能。Agent 是一种自主智能体，它需要具备规划、拆解任务、使用工具并自主推进目标的能力。

• 思维转变： 我们的角色正在从”划桨者”（关注每一个动作的标准）转变为 “领航员”（定义目标与方向）。人类的职责是更精准地定义 What（做什么）。

评估体系的重建：告别”虚荣指标”

• 传统 PM 的惯性： 在移动互联网时代，我们习惯用 DAU（日活） 或 使用时长 来衡量成功。这在 Agent 时代可能是一种”偷懒”。如果一个 Agent 能在 1 秒内帮用户解决问题，用户还会需要”停留”吗？

• Agent PM 的挑战： 我们需要建立一套基于 “效用优先” 的新评估体系（Benchmark）。

  • Benchmark 即资产： 传统的基准测试往往与真实业务场景存在巨大 Gap。AI PM 的核心竞争力之一，就是结合业务场景，定义模型输出的 真实性、全面性、口语化 等维度的评估标准。
  • 权重抽象： 一套高质量的、私有的 Benchmark 是公司的核心资产，它甚至比代码更重要，因为它决定了 Agent 的进化方向。

二、技能树的重构：AI-Native 的硬核要求

这里的”边界”不再是工程边界

• 传统 PM： 只要逻辑通顺，功能”肯定”能被实现。PM 的抽象能力主要体现在交互和结构设计上。

• Agent PM： 面对的是一个”黑盒”。你必须对 模型能力的边界 有深刻理解。

  • 亲身下场： 你不能只写文档。你必须通过高频的 Prompt 调试和 Vibe Coding（AI辅助编程），亲自摸清模型的上限在哪里，幻觉的底线在哪里。
  • 全栈视野： AI PM 需要具备阅读论文、理解原理的能力。相比于功能逻辑，我们更关注 数据质量，因为在 Agent 的世界里，优质的数据往往比复杂的代码更能解决问题。

设计哲学：从 Workflow 到”强化学习”思维

• 传统 PM：确定性思维。采用代码控制逻辑（If-Then-Else），将任务拆解为 SOP。优点是稳定、高效，保住体验的下限。

• Agent PM (RL)：概率性思维。我们需要用 强化学习 的视角来设计产品：

  • 定义环境： Agent 在执行任务后，所处的上下文状态（Context）发生了什么变化？
  • 设计激励： 如何告诉 Agent，它的这一步操作是离目标更近了（正反馈），还是更远了（负反馈）？
  • 管理不可控性： 模型本质是不可控的。Agent PM 的艺术在于，通过 Planning（规划）、Reflection（反思）、Memory（记忆） 等 agent 产品机制，在一个不确定的底层模型上，构建出确定的用户体验。

三、产品力与商业化的终局

模型决定能力的边界，产品细节决定体验的成败

• 模型与产品的关系： 模型能力的强弱决定了产品 “能做什么”的上限，但产品细节的打磨决定了用户 “爱不爱用”的底线。

• 体验优先级： 即便模型能力再强（GPT-4o），如果交互糟糕（例如：等待时间无反馈、结果不可控），产品依然会失败。AI PM 必须打磨细节（如：流式输出、中间思考过程展示、人工纠错机制），这些 决定了用户能否真正感知到模型的智能。

• 长板策略： 我们不应在模型不擅长的领域死磕，而应利用产品设计将资源集中在模型最擅长的领域（长板），最大化用户的价值感知。

结语：AI PM 的价值所在

AI Agent PM 不是一个”传声筒”。我们的核心价值，在于充当 前沿模型技术 与 真实用户需求 之间的 “转化器”。我们需要构建实用的 Benchmark，建立以 Agent 为中心的产品哲学，将不可控的技术转化为高效率、高确定性的落地应用。

我觉得这不仅是角色的重塑，更是一场思维的进化。