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大模型、智能體、AI原生……在2025世界人工智能大會之后，熱詞很多，干貨更多。但真正值得產(chǎn)品人思考的，是這些技術(shù)如何重塑“做產(chǎn)品”的方式。本文從大會現(xiàn)場觀察出發(fā)，總結(jié)AI產(chǎn)品設(shè)計的五個關(guān)鍵啟發(fā)，助你在熱潮中找回決策坐標(biāo)。

作為一名每天都在思考怎么把大模型“變成產(chǎn)品”的產(chǎn)品經(jīng)理，我一直關(guān)注行業(yè)的前沿進展。

最近2025世界人工智能大會剛剛落幕，這是一場堪比AI界春晚的盛會，不僅有各大廠的壓軸發(fā)布，還有很多一線團隊的實操經(jīng)驗分享。

與其說這是一個技術(shù)大會，我更愿意把它看作一場“AI產(chǎn)品設(shè)計的靈感快閃展”。

我寫這篇文章的目的，不是復(fù)述誰家模型有多強，而是想從一個AI產(chǎn)品經(jīng)理的視角，提煉出五個特別有啟發(fā)的設(shè)計思路或產(chǎn)品亮點，幫助更多做ToB、做平臺、做Agent系統(tǒng)的朋友，跳出“做個殼套個API”的路徑，看到更遠的路。

01 從工具到“同事”：智能體系統(tǒng)設(shè)計的轉(zhuǎn)變

在阿里云的展臺上，有一個演示讓我印象很深。一個名為“無影AgentBay”的平臺，能把多個智能體組合起來，完成一整套流程式的業(yè)務(wù)操作。比如信息檢索、數(shù)據(jù)核對、工單處理等。

在我看來，這不再是“AI助手”了，更像是一個有判斷力的虛擬“同事”。

啟發(fā)在于：我們做AI產(chǎn)品不能再只考慮工具體驗，而是要像搭建一個組織那樣，設(shè)計智能體之間的分工與協(xié)作機制。

– 你怎么判斷一個AI Agent是不是“盡職”？

– 它會不會胡說八道？

– 它怎么和別的Agent交接工作？

這些問題決定了產(chǎn)品的“好用”是否能真正落地。

02 一句話生成世界”：重新定義輸入方式

騰訊展示了一個叫“混元3D世界模型”的產(chǎn)品，只要一句話，就能生成一個可以360度漫游的虛擬場景。

你可以說“森林里有一座懸崖邊的小屋”，系統(tǒng)幾秒鐘就構(gòu)建出來了。

（圖片來源于網(wǎng)絡(luò)）

這個“從語言到空間”的交互方式讓我意識到：提示詞不再只是技術(shù)細節(jié)，它正在成為新的“用戶界面”。

啟發(fā)在于：在AI產(chǎn)品設(shè)計中，要換位思考用戶的感知方式，將語音、圖像、手勢、甚至眼動等輸入融入到界面中，打造沉浸式的交互體驗。由此可見，提示詞不再局限于文本輸入，而應(yīng)成為激發(fā)AI創(chuàng)意的指引 —— 例如引導(dǎo)用戶用一句話描述創(chuàng)意，AI自動生成作品。

03 行業(yè)智能體的關(guān)鍵不在模型，而在知識

螞蟻集團在大會上分享了一個讓我特別感興趣的項目：“院士智能體”。它服務(wù)的是心臟瓣膜病患者，結(jié)合華為手表的健康數(shù)據(jù)、權(quán)威醫(yī)學(xué)知識庫和智能對話系統(tǒng)，為用戶提供術(shù)后康復(fù)建議。

這不是一個“大而強”的AI，而是一個“小而準(zhǔn)”的AI。

這個案例讓我反思：不是模型越大越好，而是它是否懂“行業(yè)語言”。做AI產(chǎn)品時，我們太容易陷入“調(diào)API”和“拼UI”，但很多關(guān)鍵價值其實來自底層知識的注入，比如行業(yè)術(shù)語、流程規(guī)范、專家經(jīng)驗。

啟發(fā)在于：我們做產(chǎn)品設(shè)計時，要為每個行業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)：一方面通過微調(diào)/知識庫定制將行業(yè)知識注入模型，另一方面要與行業(yè)流程對接形成反饋回路，不斷迭代模型。例如：螞蟻健康開放平臺允許醫(yī)生共建智能體，幫助更多專科醫(yī)生打造適用的AI輔診工具。

04 開放生態(tài)不只是開放模型，而是開放能力

這次阿里和騰訊都強調(diào)了“平臺化”，但給我印象最深的是字節(jié)跳動的分享。

他們不是在講模型有多強，而是在講怎么構(gòu)建一個“可復(fù)用、可組合、可自定義”的能力平臺。

舉個例子，他們設(shè)計了一個低代碼框架，企業(yè)客戶可以拖拽式地定制自己的AI對話系統(tǒng)，包括接入自己的知識庫、設(shè)置輸出風(fēng)格、權(quán)限控制等等。

啟發(fā)在于：AI產(chǎn)品不是一個結(jié)果，而是一種“能力交付”。 我們做平臺型產(chǎn)品時，要多想一層：怎么把能力“交到別人手里”，并讓他們自己發(fā)揮。這就需要我們設(shè)計的是“積木”，不是“雕塑”。

05 記憶與信任，是下一個產(chǎn)品體驗的杠桿

在RockAI的發(fā)布會上，他們提出了一個我非常認同的概念：“原生記憶”。

不像傳統(tǒng)外掛知識庫那樣，這個系統(tǒng)能直接把用戶行為和歷史內(nèi)容融入模型的“記憶層”，實現(xiàn)真正意義上的個性化和持久對話。

換言之，未來的AI代理能夠記住用戶偏好和歷史交互，逐漸成為“理解你的人”，而不是每次都從零開始。

這種記憶化能力意味著AI產(chǎn)品可以提供高度個性化的服務(wù)：它會記住你喜歡的語言風(fēng)格、決策習(xí)慣，并在適當(dāng)時機給出更加貼合的建議。

啟發(fā)在于：我們要設(shè)計讓AI產(chǎn)品“長期陪伴”用戶的機制，例如建立用戶畫像和反饋回路，讓AI在使用中自適應(yīng)優(yōu)化。更重要的是，本地化記憶還帶來技術(shù)與體驗的雙重提升：由于記憶模塊集成在設(shè)備端，響應(yīng)速度更快、延遲更低，同時增強了數(shù)據(jù)隱私與安全。

最后的話

這次大會讓我最大收獲不是“技術(shù)有多強”，而是看到不同企業(yè)在面對AI時代時，做產(chǎn)品設(shè)計的底層思考方式。

他們并不是從模型出發(fā)去找場景，而是從場景出發(fā)，去定義AI該怎么融入流程、知識和用戶心智中。

我相信未來AI產(chǎn)品不再是“接個API就上線”，而是一次系統(tǒng)性的產(chǎn)品重構(gòu)：怎么重新理解用戶輸入？怎么定義一個“負責(zé)任”的Agent？怎么把行業(yè)知識變成模型的一部分？怎么設(shè)計出可以自演化的產(chǎn)品能力？

希望帶給你一些啟發(fā)，加油！