TL;DR：
传统产品设计长期被技术限制塑造，以图形界面和预设流程引导“不懂人”的机器。随着大语言模型赋予软件深层理解人类意图的能力，产品开发正转向以“意图层”为核心的“生命体”式Agent，这不仅彻底改变产品经理的职责，更预示着人机交互与整个产业生态的根本性重构。
软件演进的桎梏与AI的解放
自计算机诞生以来，人类与机器的交互方式一直受限于机器的“无知”。从1946年的ENIAC命令行输入，到1976年的Apple I，再到1984年Macintosh图形用户界面（GUI）的普及，以及2007年iPhone将功能拆解为独立App，每一次交互范式的演进，都是在机器无法理解人类意图的背景下，通过设计复杂的界面、流程和功能来“教”机器如何工作1。这种“傻瓜式入口”和“功能堆叠”的旧范式，使得软件日趋臃肿，难以标准化，商业定制化成本高昂，成为了互联网时代产品的宿命。
然而，大语言模型（LLMs）的崛起正在彻底颠覆这一底层逻辑。它们的核心突破在于吞噬了传统软件中“界面、流程、功能”这三大核心外壳。LLMs不再需要我们手工设计每一个路径和按钮，它们能够理解自然语言、上下文，甚至推断用户的深层意图，并自主规划步骤、调用工具完成任务。这标志着软件从被动执行的“工具”，向具备理解能力、能够主动思考和行动的“生命体”转变。
大语言模型：从“工具”到“生命体”的基石
大语言模型的能力远不止于生成文本。它作为构建新型软件的基石，正在促使**AI Agent（智能体）**成为新的主角。AI Agent的核心是其自主规划、记忆、使用工具并与环境交互的能力，这使得软件不再仅仅是响应点击的静态界面，而是能够持续存在、感知需求并主动提供服务的动态实体2。
目前，我们已看到“生命体雏形”的出现。例如，亚马逊的AgentCore Memory框架让代理能理解用户反复出现的需求并自动规划下一步；开源社区的Memora致力于让AI助手拥有“人类式记忆”，能在用户需要时主动提醒；以色列的Alta等企业级代理已能“长期陪伴一个项目”，主动推进任务、记录状态、预测风险，其行为模式与团队中的“新人”无异，且永远在线1。这些早期技术都在清晰地昭示一个方向：软件正在从简单的“工具”属性，向具备持续性、主动感知、深层意图理解的“生命体”方向生长。
转型期的双轨策略与商业考量
当前，AI驱动的软件范式转型正沿着两条路径展开：
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从底层重构：基座产品的智能进化 这部分变革最为深远，但常常被忽视。如同ENIAC时代电脑没有软件一样，当AI拥有理解能力后，最先被改造的是数字世界的“土壤”——基础设施产品。文档、表格、操作系统、浏览器等，这些承载“说、写、展示”的基座，天然是AI智能能力生长的沃土。Notion、飞书表格、Office等产品在整合AI后能立刻爆发，正是因为它们是数字世界最通用、最底层的“写”和“展示”入口。这些产品正通过在自身核心能力中内嵌AI智能，实现从原始“工具”向“智能基座”的蜕变，为上层应用提供更强大的“智能土壤”。
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从Chatbot改造：旧系统的“软着陆”策略 对于有赞、小鹅通、ERP等历史悠久、功能臃肿的SaaS系统，全面重构既不现实也风险巨大。因此，Chatbot成为了接入AI的“软着陆”方式。通过在原有系统上叠加Chatbot，让其处理总结信息、数据盘点、库存查询等“轻动作”，在不触及核心业务逻辑的前提下，显著提升用户效率，将原本七八步的操作简化为一句话。这不仅让用户逐步适应“让系统自己动起来”的新交互模式，也让企业能在不颠覆原有收入、客户和服务体系的情况下，快速释放AI的商业价值1。这种模式更像是一个“托台”，连接旧舞台与新舞台，为最终的意图层软件过渡奠定基础。百度文心智能体平台等也正通过AgentBuilder等工具，降低企业开发智能体和AI原生应用的门槛，并提供流量变现支持，加速这一转型进程3。
意图层：重塑人机关系与未来产品范式
当转型完成，旧系统的按钮、流程将被逐步拆解，最终由**“意图层”**替代。意图层软件将不再是等待指令的工具，而是如同“住在设备里的生命体”——持续在线、主动感知、理解并行动的智能伙伴。
这种新型产品设计，将彻底改变产品经理的工作重心。不再是堆叠功能和设计路径，而是设计一个Agent的“性格、本能、边界和行为方式”。这意味着产品经理需要回答更深层次的问题：
- 角色定位： 在特定场景下，这个“生命体”扮演什么角色（例如，驾驶场景中的“副驾”），从而决定其核心功能与存在形式。
- 交互模式： 如何与“生命体”交互？可以是语音（开车、散步），可以是文字（规划、记录），更可以是系统通过感知用户情绪、作息异常、项目进度等非显性信号来主动介入1。
- 能力构建： 围绕角色和交互模式，需要为Agent“装大脑、装神经系统、装反射弧”。这包括意图理解、情绪感知、推理与行动、长期记忆、行为边界等核心AI能力，而具体的代码实现则更多地交给AI自身。
甲子光年等机构的《中国AI Agent 行业研究报告》强调，AI Agent能够极大降低乡村信息化建设成本，实现数字治理、农业发展等贴合乡村需求的场景应用3。多智能体（Multi-Agent）系统，如MetaGPT、Smallville、ChatDev，则进一步模拟人类团队协作，通过专业化角色分配、消息共享和自我优化，提升复杂任务（如软件开发）的效率和创造力3。这都指向未来产品将更趋向于具备高度自主性和情境感知能力的智能系统。
产业生态变迁与未来工作流
AI Agent的崛起，正在重塑整个科技产业的生态和商业版图。甲子光年的报告指出，当前AI Agent市场已吸引了互联网大厂、AIGC创业公司、企服SaaS商、RPA厂商及3C硬件商等多类型企业参与，它们依据自身优势切入市场，寻求“蓝海”机会3。这种多样化的竞争与合作，将加速AI Agent在金融、招聘、营销、供应链、法律、医疗、制造等垂直领域的落地与应用。
对于未来的工作流，尤其是产品经理这个职业而言，其核心价值将从“功能定义者”转向**“智能系统设计师”**。他们需要从对用户界面的关注，转向对用户“意图”和Agent“生命”的设计，甚至需要理解心理学、社会学等跨领域知识来定义Agent的行为和边界。人类将从被动适应机器，转变为与具有生命特征的智能伙伴共同协作，使得工作更加高效、个性化。这不仅是对产品开发流程的颠覆，更是对人类与技术关系的一次深刻哲学思辨——我们正在创造的，是更懂我们、更像我们的“数字生命”。
然而，伴随机遇而来的也有挑战：如何确保AI Agent的伦理边界、数据隐私、决策透明性以及对人类社会的潜在冲击，将是未来需要深入探讨和治理的重要议题。