【思考1】在用户的复杂需求与单一底层AI模型的能力之间，始终存在着巨大的认知鸿沟(Gap)，和表达方式上的鸿沟。让模型理解人的意图，以及让用户理解模型的工作机制，其实并不是一件容易的事情。
【思考2】Agent，作为用户与模型间的中介，其价值正是填补并管理这个动态变化的鸿沟。
【思考3】好的Agent的基础，源于深刻的用户意图洞察、管理思想、以及对AI模型能力的理解。这里讲的“好”的意思，是指有比较好的用户价值。至于是不是能够赚钱，有商业价值，是另外一个更为复杂的话题。
【思考4】传统软件设计面向“确定性”（固定的输入、输出、任务与衡量标准）。Agent则需具备“推理”能力以应对复杂场景。
因此，Agent产品经理的核心工作已从规划“功能、数据流”，转向规划“角色、责任边界与核心能力”（通过提示词实现）。
这也是第三条中，关于管理思想的阐释。管理的基础，是发挥人的作用，要想发挥AI LLM价值，要将LLM视为「人」，而不是功能模块。
【思考5】技术演进与用户期望之间的gap鸿沟不断变化，这构成了Agent产品经理最核心的价值空间。
【思考6】Agent产品经理工作，左手理解用户需求（深入理解目标和意图），右手掌控实现路径（精通Agent的构建方式）。
【思考7】AI交互（Agent），与传统软件交互的关键区别在于系统提示词System Prompt的设计。我认为，对于LLM的定位成“全能全知”，是一种幻觉，是海市蜃楼， 是狭隘的。即便LLM能力一直飞跃发展，依然需要Agent范式，让LLM价值得以释放。
【思考8】AI Agent产品设计，涉猎的方面非常广泛，例如数据，模型，流程，工具链，好的系统提示词设计，会反映出这些能力的储备。
【思考9】AI/Agent的“好用”程度，直接体现在用户自然语言交互的质量上。系统提示词规划（如链式、层级、动态、静态结构），定义了 LLM 的角色与目标（是什么）；规定了工作方式和信息处理流程（怎么工作）；定了输出标准和用户体验（交付什么结果、体验如何）。
【思考10】系统提示词，是相当长的一段时间内，Agent产品经理价值创造的基础的基础。也是AI Agent交互设计的起点。就好比一个人去买房子，无论他跟房主做了怎样的交流，都是要落实在合同上。而系统提示词，就是用户和LLM之间的那个合同契约。
【思考11】主流Agent框架（如LangChain, OpenAI SDK），其表面的工作，看起来是在连接模型（co-work with model），实则是围绕提示词的高效组装与管理。
模型是确定的，提示词及其编排才是Agent差异性、有效性与价值的关键变量，同一Agent框架，不同的提示词方案，表现可能天差地别。工作流/链（flow/chain）相当的工作，都是服务于提示词的组织和调整变化。
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