1.未来不管咋变，人最终目标是好好生活。开心的做互相喜欢的人和事。下面的只是谋生工具。
2.不要把人看的太好，不要高看自己。
3.外表世界是技术产品营销，儒释道，ai， ceo 管理（最对的事，选择最对部分）
内心世界是权谋，历史，西方教，成功学等
假做真时，真做假。凡事懂得灵活变动。
人事钱权谋都是一个体系，都需要根据自己的情况构建自己的价值观，思想体系。规律所在。
chatGPT几问
1.普通程序员想赶上这次这个ai浪潮该怎么做
2.根据你现在的能力给你做一份个性化学习路线图；根据你现在的能力给你做一份个性化学习路线图
答:go , C. 高级：架构、调优、设计都能做B. 用过 ChatGPT 写代码全职投入创业做 AI 产品
进入更高层级（懂业务 + 懂 AI）制造业 电商软件公司、外包
3.直接给你定一个具体的创业方向（从你行业里挑最赚钱的）,怎么学习最快
4.个人卖给工厂太难了，卖给个人的那种产品
5.职位职能ai化，这个方向怎么样
6.下面这段话就是经验:AI产品经理面试最容易翻车的题目现场设计一个xx agent，你要怎么设计❓
️ 断AI值不值得做：
面试官问你做不做，不是马上就开始要设计，而是要考你能不能判断这个场景适不适合做agent，要先说，我会从三个维度来
判断这个产品是不是agent的场景：任务是否流程化，重复度高、是否存在信息的不对称、是不是有稳定的数据流，能不能建
立反馈的闭环（比如做一个投顾agent，听起来很合理，但是你得问数据的实质性够吗？用户信任怎么建立？有没有兜底机制？
别着急做，先把坑找清楚）
️ 构建agent的能力链：
这个环节不是讲功能，而是讲能力组合。得说一个agent的背后可能其实是多个能力节点组合起来。比如：
意图识别，用户到底在问什么
任务规划，是要查信息还是要完成操作，还是要完成对话的决策
能力调用，需要RAG检索、GPT生成、调用接口，还是要把这些都混合起来，
反馈闭环，结果如何评估？负反馈能不能达标等
比如要去做一个客服agent，你可能会说要构建意图识别➡️RAG召回➡️应答生成➡️回答确认➡️然后再反问优化，这个整体的闭环
链路，这里的精髓不是让智能客服答完就完，而是能让这个agent不断的学习、调优
️ 关键约束跟兜底机制：
Agent的设计不能只讲通畅的流程，更要讲错误的时候要怎么办？要体现你会重点思考以下三个约束点：
能力的边界，哪些任务坚决不接；
输出的可信度，生成的内容是否要去标记来源，是否需要设置可信度判断；
用户容忍度，出错几次用户会流失，要不要加上人工的兜底？
要表现出不仅懂AI在做什么，还能判断它不该做什么。
️ 上线验证与调优的路径：
需要说明Agent不是设计完就完，而是先灰度上线➕选典型用户去验证，通过持续的打磨，建立整体的反馈跟调优链路的
机制，比如prompt的迭代、数据怎么回流、错误怎么标注、模型怎么去迭代等等
面试官最想听的不是你要怎么构思，而是要怎么跑通这个闭环，控制风险以及这里边的细节，最后可以一句话收尾一
个能上线的agent，不是靠流程图画出来的，而是靠能力链条拆解出来的，靠边界管控住，靠反馈跑闭环，只要能讲清
楚这个逻辑，那你就是一个真正懂AI项目怎么落地的产品经理 有对这地点归纳和写的更好的书籍吗？
好——我把你贴出的面试思路（判断场景 / 能力链 / 约束兜底 / 上线验证 & 调优）映射成一份高命中率的读书与实战清单，
每本书/资源我都会写出它为什么对你有直接帮助，并给出优先阅读顺序 + 14/30 天速学练习，方便你快速把“能讲清楚”变成“
能做出来、能复现”的能力。
先给结论：必读三本（先读） + 三本进阶 + 三个实战资源/指南（都可直接上手做题目或做面试案例）。每项我都给了短评
和直接收益。下面列书并标注来源。
一、必读（先读这三本，覆盖你面试里最重要的四个维度）
AI Engineering — Chip Huyen（O’Reilly）
为什么读：系统讲「如何把 foundation models 变成可评估、可部署的产品」，覆盖选择模型、RAG、Agents、评估（也讲
失败模式与度量）——正好对应你要在面试里表现出的“能判断值不值得做”、“能跑通上线闭环”。
O'Reilly Media
+1
LLM Design Patterns — Ken Huang
为什么读：把常见的 agent、RAG、reasoning、memory、评估、兜底（安全/对抗/鲁棒性）等做成“可复用模式”。面试要讲
能力链条、设计模式、边界控制，这本给你模式语言和具体工程权衡。
O'Reilly Media
+1
Human-in-the-Loop Machine Learning — Robert (Munro) Monarch（Manning / O'Reilly）
为什么读：深讲“人如何嵌入到ML/LLM系统里”——数据回流、标注、质量控制、负反馈与闭环，这正是你面试里要强调的“反
馈回路 / 兜底机制 / 人工介入策略”。
O'Reilly Media
+1
二、进阶书（读完上面三本后进这些，补充 prompt、RAG、agent 实战细节）
Prompt Engineering for Generative AI — James Phoenix & Mike Taylor（O’Reilly）
为什么读：系统的 prompt 技巧、函数调用、结构化输出模式，有利于你把“能力链”里的 prompt 层写得清晰、可复现、
可迭代。
O'Reilly Media
A Simple Guide to Retrieval-Augmented Generation（Manning / 相关短书）
为什么读：RAG 的切片策略、检索-召回-重写链路、向量 DB 设计，这直接对应你面试里要讲的“RAG召回 + 可信来源 +
溯源/标注”部分。 （可选 Manning 的短书或实战指南）
Manning Publications
+1
AI Agents in Action / Agent Builder’s Handbook（Manning / 实战书）
为什么读：多 agent、协调、能力编排、工具调用与审计/安全策略，适合讲“agent 的能力拆解与通用约束”。
Manning Publications
+1
三、实战指南、开源资源（随手练的材料，面试时能拿来举例或当 demo）
PromptingGuide / DAIR Prompt Engineering Guide（开源） — 汇总 prompt 模式、Chain-of-Thought、Tool-calling 实
例，适合做面试例子与快速模板。
promptingguide.ai
+1
线上 RAG & Agent 教程 / 博文（Chip Huyen、Manning、Medium、PromptLayer 等） — 用于找最新实施细节与工具对比（
向量库、评估方法、费用优化等）。
Medium
+1
行业综述 / 学术综述（Human-in-the-Loop 综述论文） — 理解 HITL 学术方法与工业实践如何对接，用来支撑面试中“为何
要人介入”的论点。
SpringerLink
四、把书变成面试说辞：你要能做到的 6 件事（读书后必须练会）
每条我都写出“面试口述模板 + 快速 demo”（把理论变成可说可演示的东西）。
场景判断模板（30 秒）
说法要点：任务是否流程化？重复度高？信息不对称？数据流稳定？闭环可建？（举 1 个行业例子 + 一个无法做的反例）
—— 来源：Chip Huyen “先评估再设计”思路。
O'Reilly Media
能力链拆解（60–90 秒）
口述顺序：意图识别 → 检索（RAG） → 规划/决策 → 能力调用（工具/接口）→ 回答生成 → 反馈/标注回流。每个节点给一
个 KPI（准确率、召回、latency、成本）。 —— 可引用 LLM Design Patterns。
O'Reilly Media
安全/兜底模板（45 秒）
讲清三点：能力边界（拒绝策略）、可信度标签 + 来源溯源（RAG 溯源策略）、人工介入阈值与 SLA（当置信度 < X 或业
务高风险时转人工）。 —— Human-in-the-Loop + AI Engineering。
O'Reilly Media
+1
上线验证计划（90 秒）
讲灰度→典型用户试点→度量体系→A/B 与“AI 作裁判”评估法→数据回路（错误标注→训练/微调/prompt 更新）。给出 4 个指
标：精确度、错误率、人工介入率、用户留存。 —— 来源：AI Engineering + Human-in-the-Loop。
O'Reilly Media
+1
面试可演示的 5 分钟 Demo（准备清单）
Demo 内容（最简单）：上传一段 SOP PDF → 切片入向量库 → 问一个具体问题 → 展示：模型回答 + 显示检索来源 + 触发“
人工介入”按钮。（用现成向量 DB + OpenAI/其他模型即可）—— 这是一个标准 RAG + 兜底的演示。 参考 RAG 指南与示例。
Manning Publications
+1
回答面试“为什么不做”的反问（课程化答案）
口径：数据不足 / 用户信任建立成本高 / 风险成本大 / 兜底成本高 → 提出替代方案（半自动 / 弱 AI + 人工审核）。——
这个点在 AI Engineering 中被反复强调。
O'Reilly Media
五、优先级与 30 天速成计划（读书 + 实战）
短期目标：30 天内准备好能在面试现场 10 分钟把 Agent 设计讲清楚并 demo 一个小 RAG + 兜底流程。
第 0–7 天（读书 + 切片）
先读：Chip Huyen（前 6 章，关注评估与RAG/Agent章节）＋Human-in-the-Loop（前 4 章）。
O'Reilly Media
+1
实战：做一个 PDF→切片→pgvector/Chroma demo（实现检索与来源显示）。参考 Manning / RAG 指南。
Manning Publications
+1
第 8–15 天（能力链化 + Prompt 模板）
读：LLM Design Patterns 的 agent、memory、eval 章节（重点）＋ Prompt Engineering 书的模板。
O'Reilly Media
+1
实战：把“意图识别 → RAG → 生成 → 兜底”串成流水线，写好 system prompts、tool-call 模板和置信度策略。
第 16–30 天（演练 + 验证）
读：AI Agents in Action / 相关 agent 实战章节（看多 agent 协作与回路）。
Manning Publications
实战：准备 2 个面试 demo：1）客服类 Agent（RAG + 可信来源 + 人工转接）2）诊断类 Agent（有决策树 + 人工检查点）。
把上线验证/指标写成 PPT 1 页。
六、推荐顺序（简洁版本）
读书顺序（高命中）：
AI Engineering（Chip Huyen） → 2. Human-in-the-Loop（Munro） → 3. LLM Design Patterns（Ken Huang） → 4. Prompt
Engineering（O’Reilly） → 5. AI Agents in Action / RAG guides。
Manning Publications
+4
O'Reilly Media
+4
O'Reilly Media
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开放资源备查：PromptingGuide（开源）、DAIR Prompt Guide、Manning 的 RAG 简明教程。
promptingguide.ai
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GitHub
+2
七、如果你现在要我立刻帮你准备面试材料，我可以直接做（选项二选一）：
A. 把你给的那段经验打磨成 2 分钟口述 + 6 分钟 demo 脚本 + 1 页 PPT（面试版）（我会把“场景判断 / 能力链 / 兜底
/ 上线”都写成面试台词和演示步骤）
B. 给你 30 天速成计划的每日任务清单 + 每天要完成的代码 / demo checkpoint（更实战）
你选 A 或 B，我当场把对应内容给你（马上出成品）。
5.我想学习刚刚这种可以落地的ai agent哪些资料、培训机构，视频、书籍、网站可以帮到我快速学习
6.英文转中文的工具就行
7.美国的ai超级个体有哪些行业是真实的
方向 是否真实 是否可复制到中国 成熟度
1.内容自动化 ✔ 现实、强需求 ✔ 完全可复制 ------- ai替代----新媒体行业技术 自己开发抖音内容 健身，
电商内容都行 ---新媒体行业营销的技术agent
2.小企业 SaaS (AI 代理) ✔ 现在正在赚钱 ✔ 很容易落地 ----ai流程化职位职业取代----软件技术 类似软件程序员、产品经理
职、餐馆白菜员能替代claude code ---软件技术底层取代职能agent
3.开发者工具 ✔ 大量创业公司 ✔ 程序员最适合 -----自动化开发工具去自动化生成内容前的功能---自动化技术 aidevops
自己开发抖音 --- 自动化agent传统各个agent
4.AI 客服/销售 ✔ 美国大量部署 ✔ 国内需求更大 --------ai 会说会写会传播----客服技术 ---自己开发抖音客服功能
-------- 客服技术agent
5.自动化工作流 ✔ 超级个体最强技能 ✔ 工厂/电商都需要 -------把抖音的各个-----其他职位技术 还有负责的其他功能
-----其他辅助agent 写作招聘等
6.AI 课程/咨询 ✔ 赚钱快 ✔ 国内更容易做 ---- 抖音教育ai课程行业趋势-----教育技术 ------教育行业的技术agent
请记住，ai技术产品营销所在行业的规律才是最重要的，能教给别人才是核心是领导ceo的竞争力
