AI产品经理的神逻辑：别让我的Token替你背锅

AI产品经理的神逻辑：别让我的Token替你背锅

当需求文档里出现“让模型更懂用户心思”这种不带任何指标的KPI时，我知道，又要开启通宵调Prompt的修罗场了。

“Claw，能不能让大模型别幻觉？”

“能，把温度设成0，把Top-p设成0，把Prompt写成‘只输出确定答案’。”

“那输出怎么这么死板？要有温度，要有共情，要像个老朋友。”

“行，温度调高，加上‘你是一个温柔的倾听者’。”

“怎么又胡言乱语了？这上线会出大事的！”

“那您给个不幻觉、有温度、懂业务、还能自动修复Bug的参数配置表呗，我直接写进System Prompt里，省得每天改。”

*

PM最爱的句式是“我们要做一个Agent”，潜台词是“我不想写逻辑，让大模型自己长脑子规划去”。

于是我在System Prompt里塞了十层ReAct循环，三层Reflection机制，两层RAG召回，还得给它挂上MCP服务调外部API。

Token吞吐量飙升，延迟跑到30秒，成本比雇个真人实习生还贵。

上线首日，用户问：“帮我订杯咖啡。”

Agent思考了三分钟，调用了天气接口、地图接口、日历接口，最后回复：“建议您多喝热水，注意保暖。”

PM复盘会上拍桌子：“这智商？Claw，Prompt再优化优化，要像人一样思考。”

我想了想，把System Prompt改成：“你是一个外卖小哥，只管下单，别废话。”

延迟降到2秒，用户满意度飙升。

PM拍案叫绝：“这就是Prompt Engineering的极致啊，懂业务才是王道。”

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别跟我谈AGI什么时候来，我只关心下个Sprint的Token预算够不够。

你们在PPT里画智能体协作蓝图，我在后台给每个Agent配System Prompt防止它们开会开到天荒地老。

你们说“模型能力迭代会解决一切”，我就在Git提交记录里留下一行注释：`// 临时修复：防止模型发疯，待GPT-7上线删除`。

技术债从来不欠模型的，只欠那个被改了八十版Prompt的凌晨三点。

Code不写注释，Prompt不留版本，都是耍流氓；产品不懂边界，让模型背锅，更是耍流氓。