这个春节，发生了不少足以作为行业“转折点”的重磅事件：
- 大厂花重金砸 AI-App 增长，上一次这么干的结果是，移动支付、短视频平台的阵地争夺战见了分晓，奠定了之后 5-8 年的行业格局；
- 中国模型厂牌发布的模型，纷纷达到了与 GPT、Gemini、Claude 扳手腕的水平，这次世界头一回，之前的 PC 系统和手机系统，都是“洋人说了算”；
- OpenAI 收购了 OpenClaw，“给 Agent 配个电脑”这件事肯定是 2026 的主流了。
这三个事件都导向一个明确的信号：2026 年，AI 将从“营销式蹭热度”转向“真正解决问题”。
尤其后两个事件，对各位(准)从业者们来说至关重要：国产模型能打+OpenClaw 的玩法成为主流，将大幅提升国内企业 AI 大模型落地、真正解决具体的业务问题的确定性。
AI 在业务中落地的确定性越大，对 AI 人才的需求就越大。
2026 年的金三银四，注定是国内 AI 实战人才抢夺的“元年”，而此刻在 AI 业务里能施展拳脚的岗位，除了AI 产品经理就是算法工程师。
AI 产品经理是最容易“速成”的：
- 一天看清“大盘”，把大模型这个行业的生态位、AI 产品经理的价值机会和类型搞清楚；
- 三天“吃透”大模型底层原理：不学算法，但是必须懂模型怎么训练和推理，熟悉 AI 的应用方式和能力边界；
- 两周跑通三个实战项目：提示词工程相关，Dify 智能体+RAG 客服，以及 2026 年所有公司都会做的 Agent 项目。
勤快点，最快 1 个月，就能搞定上岸！
不是瞎扯，这是我几百名学员已经验证了又快、又准的最佳实践。
下面是一些展开：具体学什么、为什么这么学。
第一步：明确方向
凡是上来就盯着细节，一定会走弯路。
你得先搞清楚：AI 产品经理到底在当前这个所谓“红利时代”价值链的哪个位置。
你下场，是淘金，还是当炮灰？
这种“大盘”类认知补齐，一天足够了。
下面这个图，可以算是俯瞰 AI 生态链的“上帝之眼”：
基础层和模型层都是“科学家”级别人的生态位，想都不用想。
所以，转岗 AI 产品经理，不用学算法。
剩下应用层才是大家努努力就能去的方向，这个层又可以被分为四个区间：
能看明白这个图，这一阶段就算 Close 了。
如果你还看不明白，可以找我们的班主任领我《AI产品经理转岗特训营》的课纲，对着课纲学或者报名来速成。
这事不急，但是要先做、快做。
第二步：打个扎实的底子
第二件事：不用当算法工程师，但必须讲得透模型的底层原理
说白了：你不用会训练模型，但你必须能非常得心应手的“利用”大模型。
不能“只知其然，不知其所以然”。
你在面试或做业务时，能不能表现出专业，取决于你有没有建立这样一条非常清晰的思维链：
模型是怎么学会干活的→它具体怎么生成内容干活→哪些地方天生不可靠→所以产品设计上要怎样兜底和拆解
验证条件很简单，看看自己能不能回答下面这几个问题：
- 为什么大模型会迎合人类的问题，危害是什么？
- 模型的幻觉到底是怎么产生的，如何避免？
- 为什么大模型是“概率”模型，危害是什么？
- 提示词很重要，但为什么重要？
- 模型的特征和缺陷，如何影响它在具体业务中的应用策略？
为什么这一章的标题是“底子”？
因为如果这一环你是空的，你去讨论“AI 产品设计”，就全是虚的。
但如果这一环你能讲顺，你的话语权，就立刻从“提需求的人”升级为“能定方案的人”。
吃透这些底子，需要一些精力和学习方法，但安排个三天来学习也差不多了。
算上模型评估，在《AI产品经理转岗特训营》这一板块我用了四节课，累计时长大概 2 小时左右。
这些都是基于 1 年、7 轮以上迭代总结出来的最短路径，你可以找班主任看一下课纲和具体内容，作为学习的参考。
第三步：直接上手实战项目
现在“会聊 AI 的产品经理”已经烂大街了，能把话落到具体的项目上的，才有议价权。
确切说，你在面试的时候，如果大谈应用场景这些虚头巴脑的东西，现在会很掉价。
但如果你对着简历聊具体的项目、踩了哪些坑，给面试官的印象完全不一样。
我几乎每天都在帮学员拆 JD，总结下来最高频的场景和关键词也就这三类：
- 提示词工程，要证明你真的能独立根据输出要求写出约束、要稳定输出、要工程可用的结构化输出；
- Dify 智能体，所有企业内部赋能必选科目，今年最热门的 IT 部门招聘需求；
- RAG 知识库、客服智能体，电商行业必备技能，没经验都不用投。
所有企业都是“赶鸭子上架”赶紧交付产出，所以不能招你来一起学习。
“你不是来学 AI 的，你要带着经验来解决我们的问题。”
这些东西，不拆个 100 份以上的 JD，靠自己摸索就有点吃力了。
你得是具体的业务实战项目，对着 B 站学“玩具”是不行的。
说句不好听的，你没把场景想明白，我把做好的 DSL 给你一点用都没有。
我强烈建议你加班主任，报名课程直接跟我们实战起来，具体的实战安排和项目找班主任要。
最后但关键：必须懂 Agent
这里的 Agent 可以被翻译为智能体，但不是 Dify、老 Coze 那种 Workflow，而是一种能够自主分析任务、制定计划、调用工具、审视任务完成情况的“智能”体。
什么叫「审视」？看截图：
这是我让 K2.5 在 Kimi-CLI 中帮我设计《AI 产品经理转岗学习路线图》时它的一部分工作过程。
它明明已经按照要求使用信息图技能绘制了一个路线图，但是它非要使用 Chrome-MCP 看看自己绘制的东西行不行，看完以后竟然还不满意要重新设计一个……
这就是所有企业在 2026 年一定会花比部署 Dify 更多人力和财力去做的事情：搭建企业专属的 “Manus”，把优秀员工的最佳实践包装成 Skills 赋 gàn 能 diào 其他员工。
Agent 的本质可以用三句话总结：
- LLM Makes The Loop；
- LLM in The Loop；
- LLM Ends The Loop
春节期间被 OpenAI 收购的 OpenClaw，是一种更“激进”的 Agent：2025 年的那些 Agent 都是给大模型一个终端，让它临时使用我们的电脑；而 OpenClaw 是给大模型一个电脑，给它所有权限。
这个更激进的 Agent 在 2026 年初发布以来，不到两个月的时间疯涨 20W Stars，是 Github 上爆火最快的开源项目，没有之一。
我去年 10 月份预感到这个大趋势后，就在《AI产品经理转岗特训营》课程里更新了关于 Agent 的课程内容。
教学课程更新后，我们又一起做了一系列关于 Agent 的项目实践：
- 用 Claude Code 的 SubAgents 能力体验了一下多 Agent 是如何交互的
- 开发了一个从需求挖掘到原型图到输出 PRD 的全自动多 Agent 协作流程
- 开发了一个上传 Excel 可以自主规划、写代码、运行代码、撰写分析报告的数据分析 Agent
- 拆解了几个最基础的 Agent 项目 DeepResearch 项目
下面是学员开发的 Deep Research 作品
不止 Demo，有学员在学习课程后，从 0 到 1 复现了 LovArt 这个 Agent 产品。
他在找工作的时候，也相应的有了更大的选择权：
《AI产品经理转岗特训营》这套课程的实训营版本，已经包含了几十节实践项目的带教直播，你可以直接查看回放跟做。
添加班主任，了解课程的详细课程内容和实践安排：
2026，争上游！
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