AI Agent震撼来袭，它与传统软件产品到底有哪些不同？

2025年，是AI Agent启动的一年。未来十年，软件产品经理工作会分化成两类：一类是做Agent的，一类是其他。

何为AI Agent 智能体？

AI Agent（智能体）是一种能够感知环境、基于自身的知识和算法进行推理决策，并通过执行相应的动作，与环境进行交互，以实现特定目标的软件或系统。

一个典型的Agent智能体具备规划Planning，记忆Memory，使用工具Tools，行动Actions四个特征。它结合大语言模型和数据，具备感知、规划、行动能力，去应对复杂多变的任务类型和用户意图。

就连比尔·盖茨也感慨万分“AI Agent正在以各种方式迅速进入我们的生活，将在未来几年内彻底改变我们的生活方式。”（比尔盖茨的博客AI is about to completely change how you use computers ）

AI Agent重塑软件服务产品形态，这是未来十年最重要的变化。

传统软件，以确定性业务逻辑为主，AI Agent，以概率性推理为主，工具和工作流要适配用户意图。

在未来的十年，软件产品管理最重要的变化就是与AI集成，越来越多的软件产品会Agent化。

为了适应AI Agent的产品设计，产品经理在设计理念、技术实现、用户体验和开发流程等方面，均需要做较大调整，产品设计工作模式也会发生很大变化。尽早理解这种变化，这为日后的产品演进和能力拓展奠定基础。

不同之一 ：AI Agent适合处理高度复杂、高动态、目标模糊、个性化的业务场景。

首先，agent是在响应不确定的、动态变化的使用者目标的产品，而传统的产品是在响应明确的、一致的使用者目标。

传统软件产品的核心逻辑，是由确定的、一致的使用者目标驱动，用户有清晰的角色目标、责任目标、行为目标和结果期待，如发送邮件、编辑文档、查询数据、地图导航等，软件通过预设流程完成确定任务。

其次，传统的软件设计思路是输入和输出是固定的（如填写表单、点击按钮），用户需要主动提供明确完整信息。 而软件提供的结果是可预测的，软件功能边界清晰，譬如Excel的公式计算、微信的发送消息功能。

软件的运作，依赖用户的明确指令，它无法主动推测意图，在用户不点击“发送”，邮件不会发出。将意图转化为明确的操作的责任在于用户，而不在于软件。

而AI Agent 的核心逻辑则完全不同。用户使用agent时，用户提出的需求可能是不完整的，或是表述模糊抽象的，比如“帮我规划旅行”，“设计一个国漫风治愈系的logo”。

另外，AI Agent 的主动性和适应性显著提高。它承担起去理解用户意图的责任。它通过澄清、追问、上下文、历史行为等主动补充信息（如根据用户偏好推荐景点），来进行进一步推测用户意图。

AI Agent架构适合处理个体差异大的业务场景，例如根据个人医疗数据进行个性化的诊断、动态的高频量化交易，非常复杂的任务规划和组织协调等。

当今AI Agent越来越呈现出学习和进化的能力，可通过交互数据持续优化模型（如推荐系统越用越精准）。

不同之二：相比传统软件产品设计，AI Agent设计理念差异巨大

在传统软件设计过程中，产品经理以用户需求为出发点，通过需求分析、系统设计、编码、测试等阶段逐步推进。

这个过程中，以功能模块为核心，通过明确划分功能和模块化来实现系统能力。

传统软件产品管理，强调系统的稳定性和可靠性，设计目标是确保软件在各种情况下都能稳定运行。

AI Agent设计，不再以任务执行为设计核心，而是理解意图和任务规划为核心。Agent本体需要能够分解复杂任务并逐步执行。Agent设计注重智能交互和动态响应，强调Agent 能够像人类一样思考和行动。

Agent需要能够适应动态环境，通过自我学习和调整来优化性能。

不同之三：与传统软件相比，AI Agent技术实现方式差异巨大。

传统软件定义设计模式，是线性流程，每个阶段完成后才进入下一个阶段，强调文档和代码的分离。

产品经理往往将系统分解为多个模块，每个模块负责特定功能，模块之间通过接口通信。

开发者会使用类和对象来组织代码，通过继承、封装和多态等技术实现代码复用。

在AI Agent产品设计模式中，除了上述模式以外，它更强调构建反思能力。

Agent检查自己的工作并提出改进方法，通过自我监督和修正来提高性能。

Agent可以调用外部工具和资源，如网络搜索、API调用等，以扩展其功能。

Agent能够利用LLM构建规划能力，制定多步骤计划并逐步执行，以展现出类似人类的前瞻性和策略性思维。

以智能客服AI Agent为例，它的系统架构和技术栈与传统软件差异巨大。例如：

• Agent的建构工具LangChain，Llama Index，Semantic，

• 大模型DeepSeek R1,

• 向量数据库用于存储记忆如Chroma、Weaviate、Pinecone、和Milvus等。

• 在算法层面，有强化学习算法等。

总结以及思考：

我们都担心在趋势性的判断上会出现误判。过往几十年也出现了数次AI的狂潮，朦朦胧胧，起起落落。

这次AI Agent的浪潮，有三个本质的不同：

1. 产品业务需求从静态明确需求，向响应用户动态模糊的能力方向演进。

2. Agent不是以功能设计为核心，而是以理解用户意图，响应环境变化，决策规划为核心。

3. 系统架构、技术栈、工具链显著不同。

用传统软件设计思维，很难做好Agent设计。有些新的问题，出现在传统软件领域的产品从业者面前：

1. 面对“不确定的”用户需求，如何规划设计Agent产品？

2. 如何利用AI的能力，设计制造Agent？

3. 未来胜任Agent的工作，产品经理的能力模型会发生怎样变化？

4. 在这样一个大趋势之下，如何学习成长？

5. 设计实现Agent，其核心的认知方式是怎样的？……

（未完待续）

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原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/2_7rXsZWc1UtlCaEu-lRpA

来源：XT