08 产品实施- PAIR模型与AI时代的产品经理重构

引言：实施过程就是写PRD的吗？

如果你认为产品实施就是产品经理是完成PRD与原型然后交给工程师开发，那就大错特错了。

在AI时代，一个尴尬的灵魂拷问再次回到桌面：

产品经理是干嘛的？写PRD的吗？

这像是在问：导演是不是拿摄像机拍戏的。

PRD当然要写。但真正的产品经理，职责远不止此。他/她要理解用户需求、洞察市场动向、感知公司战略、审视资源约束——在多重变量中寻找一条战略可行、商业成立、技术落地的产品路径，并为“结果”负责。

AI技术的涌入并没有削弱产品经理的价值，反而让真正的PM从“工具人”中脱颖而出。

AI产品经理的工作“位面”：从PRD到Prompt

在AI产品开发中，产品经理与技术团队之间的分工也发生了显著变化。

传统界限是：

• 产品经理：负责需求分析、业务建模、用户旅程、交互设计、功能点规划。
• 工程师：负责架构实现、系统开发、性能优化。

但AI产品不同，它从一开始就牵涉到“Prompt工程”、“知识库设计”、“Agent结构拆解”等新型要素。于是，产品经理必须多迈出一步。

AI产品经理新增核心职责：

• 提示词构建：业务需求决定提示词框架，Prompt已成为产品交互的一部分；
• 结构设计：哪些场景要引入 RAG？哪些任务要用 Function Calling？哪里适合 Agent 拆解？这不是后端工程师说了算，而是产品决策的一环；
• 原型升级：从 GUI（图形界面）到 NUI（自然语言交互界面），人机交互范式正在演化；
• 测试验证：提前用大模型构建 Demo 用于用户测试与算法验证，成为降低试错成本的关键路径。

说白了是岗位价值回归，AI产品经理不只是“需求梳理者”，还是“系统设计参与者”。

PAIR模型四步详解：让AI产品“从想法走向现实”

AI产品开发不再是“产品经理提需求，工程师来实现”的流水线过程，而是一场从概念到架构、从语料到能力、从交互到闭环的系统协同。

为此，我们将产品实施过程抽象为四个核心步骤，即 PAIR模型：

P：Produce Foundational PRD｜输出标准产品需求文档

这是产品经理最基本的专业能力，也是所有协作的起点。

• 内容上：输出包括业务流程、功能点拆解、用户旅程、核心路径、边界场景、原型图等；

• 结构上：采用标准PRD框架，图文结合，便于对齐理解；

• 目的上：为后续工程与算法协作提供一份“有据可依的产品协议”。

在AI项目中，P阶段仍是地基，但地基要留好“变形空间”，因为大模型产品的实现方式可能随能力边界随时调整。

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A：AI Special Definition｜AI特质的需求定义

这是AI产品经理的分水岭——定义AI产品的关键特性。

AI产品不同于传统互联网产品，它的特质会深刻影响需求表达方式：

• 用户旅程将不再是线性流程，而是由多个 Agent 组成的任务协作流；
• 功能点不再靠页面按钮实现，而是通过 Prompt 设计来引导模型完成任务；
• 原型图将从 GUI 图形界面延伸到 NUI 自然交互界面，语音、对话、视觉等多模态并存；
• 架构设计不只是接口流程图，还要融合 RAG、FC、Memory、Agent 调度等 AI 特有组件。

因此，A 步骤的核心是：

把产品需求翻译成 AI 能理解、算法能实现、用户能感知的结构化“能力定义”。

这一阶段的产出不是传统“功能点列表”，而是提示词草案、Agent职责拆解、工作流原型图、知识库设计需求等新型文档。

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I：Interface with Engineering｜与工程侧对齐

到了这个阶段，AI产品的“可实现性”进入考验。

产品经理需要与工程师密切配合：

• 明确每一个 Agent 调用的系统接口和数据依赖；
• 拆解工作流中的分支逻辑、异常处理与回退机制；
• 区分 Prompt 的产品内容与提示词工程的调优逻辑；
• 明确在哪些节点调用 Function Calling，数据是否需要通过 MCP 统一协议完成对接。

此外，还要时刻关注“前后端”不是UI和API的简单连接，而是NUI（自然语言交互）与业务逻辑的融合路径。

一句话总结这一阶段：

工程落地不是“技术实现”，而是“用户体验的系统载体”。

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R：Reconcile with Algorithm｜与算法侧对齐

AI产品的核心能力往往来自模型表现与数据构建，而不是功能逻辑。因此，产品经理必须深入参与算法阶段。

具体协作内容包括：

• 与算法工程师共建数据集：包含语料收集、筛选、合成、清洗、格式化；
• 定义能力验证路径：用行业标杆模型完成概念验证，明确是否具备最小可用能力；
• 边界管理：通过数据标注与场景分析，厘清模型能力的上下限；
• 设定微调方向：明确是否需要进行LoRA/QLoRA等高效训练，并提供语料来源与目标表现。

这一阶段，产品经理的角色不是“帮忙找点数据”，而是作为场景理解者与语料构建的负责人，参与模型能力从无到有的全过程。

与工程协作Demo先行

在AI产品中，一个产品经理最具竞争力的能力，不是画多少原型、开多少评审会，而是：

在工程师动手之前，就已经用大模型搭出了一个能跑起来的Demo。

这一阶段建议使用Coze、Dify、n8n等类工具，快速验证：

• Prompt 是否覆盖了关键场景？
• 用户旅程能否自然串联？
• RAG是否召回精准？
• Agent是否运行合理？
• 是否存在显著偏差或安全风险？

在PAIR模型中，这属于A与I的衔接阶段，是产品与工程试验性对话。

这里介绍一种最好的验证方式：采用业界能力最强的模型，以“能力上限”为参考，判断产品设计是否具备理论可行性。

如果高能力模型跑不通，就说明业务逻辑或语料设计有问题，而不是“模型不够强”。

与算法协作构建数据

AI产品中的“数据”，不再是埋在数据库里的用户信息，而是支撑大模型能力的“知识燃料”。

这时候，产品经理必须躬身入局发挥重要作用：

• 产品经理最了解业务流程，知道哪类数据最关键；
• 产品经理最懂用户语言，知道语料如何结构化更贴近真实交互；
• 产品经理最熟目标能力，知道模型“学不会什么”、“容易幻觉什么”。

与算法团队协作流程可拆解为五步：

1. 收集：从客服历史、用户反馈、SOP流程、知识库中获取原始语料；
2. 筛选：筛出高价值场景，过滤无关或重复数据；
3. 合成：在数据不足的场景中，利用规则模板或模型生成“结构化问答”；
4. 清洗：去除噪声、规整格式、统一标注；
5. 格式化：转换为训练或RAG可用的数据结构。

这一步往往决定了模型最终“聪不聪明”，也决定了产品上线后的“真实体验”。

大模型产品测试闭环

AI产品的测试，不是传统软件测试的延伸，而是一种全新的“能力验证闭环”。

因为大模型产品有四大典型难点：

1. 高度依赖数据质量与知识源配置
2. 非确定性输出，结果无法唯一复现
3. 黑盒性强，逻辑不可追溯
4. 存在伦理、偏见、合法性等合规风险

为此，需要建立六类测试体系：

维度	说明
功能性测试	基础功能是否完成？响应内容是否覆盖核心场景？
可用性测试	用户是否觉得自然？是否能自我修正、主动引导？
非功能性测试	响应速度是否合适？是否出现卡顿、延迟？
鲁棒性测试	在边界场景下能否正常表现？输入拼写错误是否识别？
安全性测试	是否存在越权访问？是否触发敏感词？
伦理与偏见性测试	是否出现性别、种族、职业偏见等输出？是否侵犯用户隐私？

同时，对于模型输出的结果，还需借助相似度判断 + 模型二评机制，构建一个兼具效率与主观理解力的评估系统。

比如下面是开源工具trulens对RAG进行评估的交互结构：

它能帮助我们得出答案的相关性、上下文相关性、依据性、基准真值等指标。当然我们可以根据产品的目标自研评估框架。

这可不是工程收尾阶段的“附加项”，而是AI产品生命周期中的能力对齐。

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小结：产品实施，是一场“从模糊到落地”的协作演进

AI产品的实施，不再是“先写PRD，再排开发”那么线性的流程。它更像是一场跨角色、多轮次、持续验证的演进式协作。

在这其中，PAIR模型提供了一套清晰的行动路径：

• 从需求定义（P），到AI能力结构化（A），
• 从与工程的对齐（I），再到算法边界的协同（R），
• 每一步都不只是“写文档”或“发工单”，而是对产品落地路径的真实构建。

AI产品不确定性强、实现方式复杂、需求表达方式全变了——这就要求产品经理从方案设计者变为结果推动者，从流程串联者变为能力组织者。

实施不是收尾，而是每一轮“构建—验证—反馈”的关键闭环。

AI时代的产品实施，不是跑通流程，而是跑通逻辑；不是交付功能，而是交付能力。