AI Infra:2026年 Agent 落地主范式:意图驱动 × 人机交互约束 × 界面即时生成 × 执行基础设施化(二)

产品经理的视角:构建AI Agent的“生存公式”:一个用于设计、评审与对标的四维乘积产品模型一、从模型到产品系统2025-2026年真正成立的AI Agent产品,是一个对意图、责任、交互、执行进行产品化定义、封装与重构的行动系统。技术是实现手段,而产品是定义价值、分配责任并确保规模化信任的框架。二、核心公理:四维乘积,而非能力叠加一句话产品定义:Agent产品是一个能理解、协商、确认并可靠执行用户意图的可控行动系统。它遵循一个乘积模型:产品价值 = 意图清晰度 × 控制可见性 × 交互摩擦最小化 × 执行可信度 (a×b×c×d)。任何一个维度的缺失(值为0),都将导致整个系统价值的...

一、意图驱动:从“指令计算”到“意图计算”核心含义:用户不再指令系统“如何做”,而是直接声明“想要什么”,后续的规划与执行则由 Agent 自主完成。这正是 Google、a16z 及诸多行业趋势报告反复强调的范式转变:交互核心从 prompt/指令 转向 intent/意...

一、整体概览按实施顺序,大致分为 6 个阶段,每个阶段都可以独立成小项目:明确目标和场景:先收敛到 3–5 个高价值分析场景搭建数据接入与预处理能力:统一数据入口与格式建立数据转换与特征工程能力:沉淀可复用的数据处理逻辑实现查询/分析引擎:SQL 生成、分析模板与可视化加入...

很多人都有类似体验:同一个大模型,用中文问问题,好像更容易“说到点子上”;用英文问,同样的问题,却显得有点“没说完”。尤其在一些开放式问题上,比如:职业建议产品判断宏观趋势抽象概念解释中文回答常被评价为:“这句话挺有洞察”“一句话点醒我了”而英文回答更容易被吐槽:“解释得不...

前言:国产算力不能只烧钱国产算力参与者很多,是一个生态,想让这个生态赚到钱,可以拆解问题:用国产芯片和国产算力基础设施,找到愿意长期付费的场景,并用合适的商业模式把钱赚回来。结合2025年的市场数据和案例,按「从上到下」分三层来看:顶层:赚谁的钱?——客户与场景选择中层:怎...