AI 编程火了，但产研团队真正缺的是 Agent Loop

当下几乎所有的产研团队都正在使用或准备使用 AI 了但是团队人员使用 AI 的姿势却五花八门很少有完全统一的。有的人用 AI 查资料、写文档、整理会议纪要有的人用 AI 生成代码、补单元测试、分析程序日志也有人用 Claude Code、Codex 这类工具去编写核心业务的完整需求代码。从表面上看AI 现在正在快速渗透进产研的交付流程但在团队的实际运转中往往会看到一个很明显的现象同样在用 AI不同的人使用后的效果差异非常大有的人已经重度使用 AI并能让 AI 高比例参与核心工作的实现代码质量得到了很好的提升而且返工频率并没有明显变差有的人却对使用 AI 畏手畏脚只敢在边缘业务和边缘功能上使用一遇到复杂任务就容易让 AI 出现理解偏差返工此时也明显变得更多。基于上面的现象很容易形成一个结论**会用 AI 的人更强不会用的人更弱**但懂行的同学会知道这句话看起来好像没什么大问题但是它没有触及问题的本质。所以今天真正的问题是少数人其实已经形成了一套自己沉淀后的 AI 工作方法但这套方法还没有成为团队能力。AI 效果两极分化很多人对 AI 的期待容易产生偏差总觉得团队使用 AI 后整体能力就会大幅提升而且 AI 还能帮团队快速补齐短板他们产生这种错觉是有原因的因为随着模型的能力越来越强工具越来越成熟过去很多需要资深工程师完成的工作现在似乎普通成员 AI 的形式也可以胜任。但是真实情况往往和期待有不小的差距。AI 并不会自动拉齐团队能力它往往最先放大的反而是团队原本就存在的能力差异。因为 AI 能发挥多大的功效其实很依赖于使用 AI 的人的能力高低一个 AI 用的好的人不会把一个模糊的大需求直接丢给 AI然后向 AI 许愿。他会先把需求拆解成几个相对明确的问题喂给 AI让 AI 帮他来完善比如这个需求的业务边界是什么有哪些角色和状态可能影响哪些系统和模块哪些规则需要补充哪些风险需要提前确认哪些部分可以让 AI 先做哪些必须人工判断他也会给 AI 补充上下文他知道 AI 不了解自己的真实业务不了解系统的历史不了解团队制定的规范更不了解项目之前都踩过哪些坑。所以他会主动告知 AI 下面这些事情当前项目的背景关键业务规则接口和数据约束历史兼容要求团队编码规范验收和测试标准。以上这些还只是基础更为重要的是他会对 AI 的产物进行验证。他不会因为 AI 给出了一段能运行的代码就默认这些代码全部是正确的。他会通过各种测试、Code Review、模拟真实场景跑业务等手段去检查和验证 AI 的产物。但是对于那些刚开始使用 AI 的成员来说情况可能完全不同他不知道怎么把一个需求拆解成多个问题让 AI 帮他去完善。他不知道哪些内容需要提供给 AI 以便 AI 能够获取足够的上下文。也不知道应该如何去验收 AI 输出的代码或文档成果。当他经历了几次让 AI 执行复杂任务但是都无法输出理想结果的时候他就会得出结论AI 好像也没那么有用 、 不知道 AI 该怎么用 或者 越用越慌比如以下问题不知道大家有没有这个感觉就是现在用 ai 完成的项目需求做完之后想要完整将这个项目脱稿说出来很难但是项目确实是做出来了也没啥问题我现在卡在东西是我做的但是简历上不知道怎么写有点像之前把同事项目当自己项目的错觉于是乎团队里会逐渐出现一种分化一部分人因为 AI 的赋能变得越来越强另一部分人确因为没有方法没有路径没有正反馈始终只能停留在浅层使用还有一部分越用自己能力越弱。这时的 AI并没有变成团队能力反而变成了少数人的个人武器。个人高手 VS 团队下限很多团队最初在用 AI 给团队赋能的时候第一反应是培养几个特别会用 AI 的人。这些当然是有价值的但是就算一个团队已经有了几个 AI 高手也并不意味着这个团队已经形成了真正的 AI 组织能力。因为高手有一天会离开并且这批人挺容易离职的你的真实业务会变得越来越复杂或者团队有新鲜血液的加入以上种种都可能让这些能力断掉所以真正值得团队去建设的是那些可以留下的东西是把团队里的高手解决一个又一个的问题时使用的方式逐步沉淀下来。高手的价值的精髓在于他脑子里的方法论如何理解一个需求如何拆解任务如何发现遗漏如何补充上下文如何做技术方案如何识别风险如何验证结果如何把一次经验变成下一次的规则。这些内容抽象一下就是独属于团队的核心资产需求模板项目规则技术规范评审检查清单领域知识库常见风险清单可复用的 Skills阶段化工作流自动化质量门禁真实项目案例。只有这样新人才不需要从零摸索普通成员也不需要完全依赖个人经验。每个人都可以沿着一条更加稳定的路径去和 AI 共同完成工作先补齐需求边界再分析影响范围在进入技术方案和开发阶段最后通过 Code Reivew测试发布完成验证…这个也是我理解的 AI 原生团队团队里不可能每个人都成为高手但是团队的下限能够被提升到一个更高的质量。高手当然还是重要的他们负责处理更加复杂的问题定义更新的规范和准则。但是团队不能每次遇到问题的时候都等待高手的出现。把优秀的个人能力变成团队能力才是 AI 原生组织真正的价值。多 Agent 到底是什么当我们在谈论各个角色 Agent 时很容易被人问到一个问题这些 Agent 到底是什么一个 Prompt一个 Skill还是一个完整的系统在我看来他们更可能是一类角色化 AI 的工作能力。以产品经理 Agent 为例这里的重点是先搞清楚产品经理这个角色最值得复用的工作技能到底是什么比如产品经理角色最值得沉淀的是这些内容检查需求是否完整补齐用户故事和异常流程找出遗漏的权限、状态和验收条件输出待确认问题把零散想法转成结构化需求输入。架构师 Agent 呢这个角色最值得沉淀的是下面这些内容分析影响范围识别依赖系统推演不同方案的风险补充性能、安全、兼容、灰度和回滚约束把隐性技术规则显式化。以上这些能力在落地的不同阶段会有不同的形态起初它可能只是一个用完就丢的 Prompt。比如请以互联网医院产品经理的视角检查这份需求是否缺少角色、异常流程、权限、状态流转和验收标准。如果我们往前一步它可能会变成一个可复用的提示词面板。模板经过不同场景的迭代它又可能会升级成一个 Skill也就是一个更加稳定的角色化的工作单元固定输入固定上下文固定检查框架固定输出格式固定人工确认动作固定质量反馈方式。举个例子一个需求完整性检查的 Skill 可能是这样的输入是 PRD、原型、历史需求和领域规则。检查的是角色、主流程、异常流程、权限、状态、验收、埋点和后台配置。输出的是遗漏项、待澄清问题和建议补充内容。最后交给团队里的产品负责人和技术负责人共同对以上内容做确认。当这个工作单元在多个真实项目中反复使用并被验证有效时团队再把它接入组织里的知识库、项目管理工具甚至演进成能够自动读取历史需求、自动回写评审结论此时它才会逐步演化成一个更完整的 Agent 工作流甚至成为一个 Agent 系统。所以Agent 的建设顺序也就出来了思考团队里哪一类高价值工作最值得先被标准化、复用和验证错误的加速 ≠ 效率现在很多产研容易形成的一个错误观念把代码生成更快直接等同于研发效率更高。但一个完整的产研体系并不是只有写代码这一个环节。一条标准的交付链路通常是下面这样需求 - 方案 - 架构 - 开发 - 测试 - 上线这个链路有一个非常现实的规律越在靠前位置发生的偏差越会在后面被逐步放大越晚发现问题返工成本就越高如果一个需求在设计阶段没有想清楚边界到了开发阶段就会不断去补充和完善需求。如果方案阶段没有梳理影响范围开发到一半可能才发现当前功能还涉及另一个服务一张历史数据表一个外部的三方接口甚至可能是一套权限模型。所以即使开发 Agent 很强也并不代表团队的效率就一定会得到提升。如果研发的方向本身都是错的那么 AI 只会更快地执行错误方案。举个很实际的例子假如我只对 AI 说帮我设计一个互联网医院的科室管理模块AI 可能会很快给出一个看起来很专业的传统医院模型一级科室二级科室多层级组织树医生药师护士角色复杂的隶属关系排班和线下管理逻辑。这些设计从传统医院角度看似乎没问题。但互联网医院未必需要这一套。很多互联网医院的组织结构其实更加扁平真正需要关注的可能是医生归属服务类型问诊场景线上运营配置审方规则处方和履约链路。AI 给你的方案是错的但是 AI 本身做错了吗其实并没有它只是在你没有提供足够信息时按照它最常见最通用的经验去帮你做了补全。AI 不会知道那些你没有告诉它的事情这也是为什么我觉得团队在引入 AI 时一定不能只盯着开发和测试。相反团队的负责人更应该优先让 AI 去参与产研的上游环节需求完整性检查业务边界梳理技术方案推演影响范围分析风险预审验收与测试设计。上游已经把做什么、为什么做、做到什么程度讲清楚了下游 Agent 才能走在正确的路上。组织资产绝大部分人开始用 AI 时最关注的是提示词。这个很好理解因为提示词是最容易让你看到 AI 使用效果的入口。但是一个团队开始在真实的项目中使用 AI 时很快就会发现一个现象一版提示词在当下有效并不代表次次都有效。换一个项目或者换一套业务规则亦或是换一个模型最终都可能会获得完全不同的结果。那些真正能够影响 AI 是否能稳定参与研发和交付的其实是它背后的组织资产是否足够完整。这些组织资产我认为可以分成五类1. 规格规格解决的是我们到底要做什么。它的目的是为了让你把目标角色业务规则边界条件验收标准和待确认问题全部整理清楚。这样人和 AI 才能基于同一套事实进行协作。2.上下文上下文解决的是AI 是否理解了真实世界和真实业务。它包括行业规则业务背景历史系统接口契约数据口径权限模型合规要求团队规范过去的经验教训等等。没有这些内容AI 往往就会按照默认常识去理解你的问题。但在真实世界里你所在的行业和项目恰恰有很多不符合默认常识的特殊规则。3.角色化 AI 工作单元在产研团队里不同角色有不同的思考框架。产品经理关注需求完成性架构师关注影响范围和约束测试关注边界和覆盖技术负责人关注风险治理和质量。只有把这些框架显示化。团队才不会完全依赖于那些高手的个人经验。4.工作流工作流解决的是AI 在什么时候参与输入是什么输出是什么谁来确认又如何做交接。复杂的任务不应该通过一句话全部丢给 AI。更加合理的方式是需求澄清 → 原型设计 → 技术方案 → 风险检查 → 人工评审 → 开发实现 → 自动验证 → 复盘沉淀这样每一步都有边界后一个环节 AI 可以读取前一个环节已经确认的产物而不是让 AI 反复从零猜测。5. 质量门禁AI 可以自动生成但是不能自证正确。所以各类测试Code Review静态扫描安全检查灰度监控回滚预案这些环节和步骤不能因为 AI 的引入而被跳过。恰恰相反正因为 AI 输出更快质量门禁反而更加重要。团队不应该要求成员无条件 相信 AI , 反而更要让大家知道AI 的输出可以也需要被验证被控制被追溯。个人的一版优秀提示词可以带来一次成功但是组织资产才能带来更加稳定的复用。实践建议很多团队推进 AI 落地时容易走两个极端。一种是一上来就想全面推广搞个大而全统一工具统一模型统一框架。 做知识库做平台做多 Agent 编排。另外一种呢则是完全放任大家各自用一点工具各自积累一点经验但是完全没有任何团队沉淀。我觉得更加务实的方式是先选一个真实的场景用 30 天跑通一个角色化 AI 工作单元。第一周不要选大 Agent先选一个明确的任务。例如需求完整性检查架构影响范围分析代码 Review 辅助测试点补全发布风险检查。第二周定义最小能力包。这里至少要明确六件事AI 扮演什么角色AI 解决什么固定问题AI 需要哪些上下文AI 输出什么内容谁来确认输出怎么判断它是否有效。第三周在真实任务中重复使用。不要只拿 demo 去做验证。我们需要至少在两到三个真实项目任务里跑完所有流程和步骤并且记录如下内容AI 输出是什么人工修改了多少它发现了哪些遗漏是否减少了返工是否节省了时间哪些地方反而增加了成本。第四周再决定下一步怎么演化。如果输出结果不稳定那我们就继续补全更多的上下文不断去优化模板。如果任务单一且输出稳定那我们就可以沉淀成团队使用的 Skill。如果多个环节需要协作那么我们可以考虑升级成工作流。如果未来需要自动读取文档代码仓项目管理工具并自动调用多个系统完成整条工作链路此时再去考虑是否有必要做成一个 Agent 系统。上面这个顺序至关重要先验证一个角色能力再沉淀为 Skill再编排成工作流最后才考虑 Agent 系统千万不要把做系统当成起点系统只是能力成熟之后的一种承载形态。结语从个人提效到组织能力最后回归几天前关于 AI 原生组织的分享当时我们总结出了一个公式AI 原生组织 员工AI能力 机制流程匹配 组织评价匹配 AI操作系统而产研领域也是走得最靠前的市场上关于产研领域的 AI 操作系统都出来了我知道各位看着吃力我用之前CEO数字分身的结构给大家展示下阉割版今天我们具体介绍了在研发团队 AI 原生组织的实践经验这件事也没大家想的那么难很多组织追求 AI 原生的逻辑都是类似的第一用自动化脚本替代人肉流转第二用提示词处理非结构化信息第三用定时任务跑数据指标第四做一套飞轮系统出来让AI更聪明站在团队的角度又一般会分为三个阶段散乱阶段零星使用Copilot 阶段以人为主个人提效明显但组织不明显Native 阶段工作流程以 AI 为核心构建组织效率提升明显对应的是四层问题递归大家自己去感受就行反正每一层的问题解决了第二层的问题自然就出现了学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】