節后轉崗AI產品經理，這可能是最快的路徑

這個春節，發生了不少足以作為行業“轉折點”的重磅事件：

1. 大廠花重金砸 AI-App 增長，上一次這么干的結果是，移動支付、短視頻平臺的陣地爭奪戰見了分曉，奠定了之后 5-8 年的行業格局；
2. 中國模型廠牌發布的模型，紛紛達到了與 GPT、Gemini、Claude 扳手腕的水平，這次世界頭一回，之前的 PC 系統和手機系統，都是“洋人說了算”；
3. OpenAI 收購了 OpenClaw，“給 Agent 配個電腦”這件事肯定是 2026 的主流了。

這三個事件都導向一個明確的信號：2026 年，AI 將從“營銷式蹭熱度”轉向“真正解決問題”。

尤其后兩個事件，對各位(準)從業者們來說至關重要：國產模型能打+OpenClaw 的玩法成為主流，將大幅提升國內企業 AI 大模型落地、真正解決具體的業務問題的確定性。

AI 在業務中落地的確定性越大，對 AI 人才的需求就越大。

2026 年的金三銀四，注定是國內 AI 實戰人才搶奪的“元年”，而此刻在 AI 業務里能施展拳腳的崗位，除了AI 產品經理就是算法工程師。

AI 產品經理是最容易“速成”的：

1. 一天看清“大盤”，把大模型這個行業的生態位、AI 產品經理的價值機會和類型搞清楚；
2. 三天“吃透”大模型底層原理：不學算法，但是必須懂模型怎么訓練和推理，熟悉 AI 的應用方式和能力邊界；
3. 兩周跑通三個實戰項目：提示詞工程相關，Dify 智能體+RAG 客服，以及 2026 年所有公司都會做的 Agent 項目。

勤快點，最快 1 個月，就能搞定上岸！

不是瞎扯，這是我幾百名學員已經驗證了又快、又準的最佳實踐。

下面是一些展開：具體學什么、為什么這么學。

第一步：明確方向

凡是上來就盯著細節，一定會走彎路。

你得先搞清楚：AI 產品經理到底在當前這個所謂“紅利時代”價值鏈的哪個位置。

你下場，是淘金，還是當炮灰？

這種“大盤”類認知補齊，一天足夠了。

下面這個圖，可以算是俯瞰 AI 生態鏈的“上帝之眼”：

基礎層和模型層都是“科學家”級別人的生態位，想都不用想。

所以，轉崗 AI 產品經理，不用學算法。

剩下應用層才是大家努努力就能去的方向，這個層又可以被分為四個區間：

能看明白這個圖，這一階段就算 Close 了。

如果你還看不明白，可以找我們的班主任領我《AI產品經理轉崗特訓營》的課綱，對著課綱學或者報名來速成。

這事不急，但是要先做、快做。

第二步：打個扎實的底子

第二件事：不用當算法工程師，但必須講得透模型的底層原理

說白了：你不用會訓練模型，但你必須能非常得心應手的“利用”大模型。

不能“只知其然，不知其所以然”。

你在面試或做業務時，能不能表現出專業，取決于你有沒有建立這樣一條非常清晰的思維鏈：

模型是怎么學會干活的→它具體怎么生成內容干活→哪些地方天生不可靠→所以產品設計上要怎樣兜底和拆解

驗證條件很簡單，看看自己能不能回答下面這幾個問題：

1. 為什么大模型會迎合人類的問題，危害是什么？
2. 模型的幻覺到底是怎么產生的，如何避免？
3. 為什么大模型是“概率”模型，危害是什么？
4. 提示詞很重要，但為什么重要？
5. 模型的特征和缺陷，如何影響它在具體業務中的應用策略？

為什么這一章的標題是“底子”？

因為如果這一環你是空的，你去討論“AI 產品設計”，就全是虛的。

但如果這一環你能講順，你的話語權，就立刻從“提需求的人”升級為“能定方案的人”。

吃透這些底子，需要一些精力和學習方法，但安排個三天來學習也差不多了。

算上模型評估，在《AI產品經理轉崗特訓營》這一板塊我用了四節課，累計時長大概 2 小時左右。

這些都是基于 1 年、7 輪以上迭代總結出來的最短路徑，你可以找班主任看一下課綱和具體內容，作為學習的參考。

第三步：直接上手實戰項目

現在“會聊 AI 的產品經理”已經爛大街了，能把話落到具體的項目上的，才有議價權。

確切說，你在面試的時候，如果大談應用場景這些虛頭巴腦的東西，現在會很掉價。

但如果你對著簡歷聊具體的項目、踩了哪些坑，給面試官的印象完全不一樣。

我幾乎每天都在幫學員拆 JD，總結下來最高頻的場景和關鍵詞也就這三類：

1. 提示詞工程，要證明你真的能獨立根據輸出要求寫出約束、要穩定輸出、要工程可用的結構化輸出；
2. Dify 智能體，所有企業內部賦能必選科目，今年最熱門的 IT 部門招聘需求；
3. RAG 知識庫、客服智能體，電商行業必備技能，沒經驗都不用投。

所有企業都是“趕鴨子上架”趕緊交付產出，所以不能招你來一起學習。

“你不是來學 AI 的，你要帶著經驗來解決我們的問題。”

這些東西，不拆個 100 份以上的 JD，靠自己摸索就有點吃力了。

你得是具體的業務實戰項目，對著 B 站學“玩具”是不行的。

說句不好聽的，你沒把場景想明白，我把做好的 DSL 給你一點用都沒有。

我強烈建議你加班主任，報名課程直接跟我們實戰起來，具體的實戰安排和項目找班主任要。

最后但關鍵：必須懂 Agent

這里的 Agent 可以被翻譯為智能體，但不是 Dify、老 Coze 那種 Workflow，而是一種能夠自主分析任務、制定計劃、調用工具、審視任務完成情況的“智能”體。

什么叫「審視」？看截圖：

這是我讓 K2.5 在 Kimi-CLI 中幫我設計《AI 產品經理轉崗學習路線圖》時它的一部分工作過程。

它明明已經按照要求使用信息圖技能繪制了一個路線圖，但是它非要使用 Chrome-MCP 看看自己繪制的東西行不行，看完以后竟然還不滿意要重新設計一個……

這就是所有企業在 2026 年一定會花比部署 Dify 更多人力和財力去做的事情：搭建企業專屬的 “Manus”，把優秀員工的最佳實踐包裝成 Skills 賦 gàn 能 diào 其他員工。

Agent 的本質可以用三句話總結：

1. LLM Makes The Loop；
2. LLM in The Loop；
3. LLM Ends The Loop

春節期間被 OpenAI 收購的 OpenClaw，是一種更“激進”的 Agent：2025 年的那些 Agent 都是給大模型一個終端，讓它臨時使用我們的電腦；而 OpenClaw 是給大模型一個電腦，給它所有權限。

這個更激進的 Agent 在 2026 年初發布以來，不到兩個月的時間瘋漲 20W Stars，是 Github 上爆火最快的開源項目，沒有之一。

我去年 10 月份預感到這個大趨勢后，就在《AI產品經理轉崗特訓營》課程里更新了關于 Agent 的課程內容。

教學課程更新后，我們又一起做了一系列關于 Agent 的項目實踐：

1. 用 Claude Code 的 SubAgents 能力體驗了一下多 Agent 是如何交互的
2. 開發了一個從需求挖掘到原型圖到輸出 PRD 的全自動多 Agent 協作流程
3. 開發了一個上傳 Excel 可以自主規劃、寫代碼、運行代碼、撰寫分析報告的數據分析 Agent
4. 拆解了幾個最基礎的 Agent 項目 DeepResearch 項目

下面是學員開發的 Deep Research 作品

不止 Demo，有學員在學習課程后，從 0 到 1 復現了 LovArt 這個 Agent 產品。

他在找工作的時候，也相應的有了更大的選擇權：

《AI產品經理轉崗特訓營》這套課程的實訓營版本，已經包含了幾十節實踐項目的帶教直播，你可以直接查看回放跟做。

添加班主任，了解課程的詳細課程內容和實踐安排：

2026，爭上游！