AI PRD 告別老舊套路！新增 4 大核心模塊 徹底擺脫答非所問

哈嘍，大家好，桿哥這篇評論，主要來分析AI PRD 告別老舊套路！新增 4 大核心模塊 徹底擺脫答非所問

不少傳統產品經理做 AI 產品，還抱著老一套思路：PRD 寫得邏輯縝密，原型畫到像素級精準。結果開發出來的產品，要么答非所問，要么工具調用出錯，最后只能感嘆 “AI 太難做”。其

實問題根源，是沒搞懂 AI 產品的概率性本質。一套 AI Agent 全生命周期實戰指南，從產品定義到硬件部署，拆解出 5 大核心模塊，每個模塊都帶 “痛點 + 解法”，新手和轉型老兵都能直接用。

產品定義：傳統 PRD 失效，新增 4 大核心模塊

傳統軟件是確定性的，AI 是概率性的，拿傳統 PRD 套 AI 產品，結果必然和預期差十萬八千里。

AI PRD 必須新增 4 個核心模塊，少一個后續都容易出問題。

分別是 Agent Story、Agent Workflow、提示詞設計、評估指標 + 數據集。

比如傳統 “查物流” 的用戶故事，要改成 Agent 的思考執行步驟。

另外技術選型要盯緊 6 個維度：性能、適配性、可擴展性、穩定性、成本、合規。

LLM 產品別搞瀑布流，快速做 Demo 拿反饋，比寫 100 頁 PRD 管用。

架構與交互：線性流程淘汰，網狀思考才是關鍵

傳統軟件是 “用戶點一下，系統動一下” 的線性邏輯，AI Agent 會自己思考、調用工具。

它的通用架構分四層：數據層、模型層、應用層、用戶層，還有七步交互閉環可以直接套用。

復雜場景要分情況設計，高風險的修改訂單地址要二次確認，普通查物流則可以簡化流程。

別只做聊天框交互，Chat+GUI 的混合模式才高效，比如報修時彈出卡片讓用戶選時間，能省一半溝通時間。

提示詞與模型：軟代碼定規矩，調優有明確路徑

提示詞是 AI 的 “軟代碼”，并不是玄學，有固定的實戰模板可以直接用。

System Prompt 要包含角色定義、核心任務、核心挑戰、約束、輸出控制 5 部分。

再加上 JSON 格式的 Few-shot 示例，模型出錯率能降 60%。

還能靠 Prompt 壓縮和 LLM 級聯策略降本，強模型調用成本能省一半以上。

如果提示詞調到極致效果還是不行，就進入模型微調階段，公有云、本地化一體機、混合部署三種模式可按需選擇。

評測與落地：不做評測就上線，等于產品裸奔

傳統軟件 QA 是找 Bug，AI 評測是定 “能力邊界”，必須建立分層評測體系。

系統層看延遲、成本、錯誤率，模塊層重點查 RAG 的上下文準確性、忠實度、相關性，業務層盯解決率、攔截率、CSAT。

評測的前提是建好金標準數據集，要從真實場景撈取 Query，再由專家標注標準答案。

落地時別再用 Word 和 Axure，Dify、Coze 等 No-Code 工具能快速試錯，LangSmith 則能實現可觀測性，幫 PM 把控全程。