产品经理必备 AI 技能：大模型应用搭建的三大路径

一、自己部署大模型：掌握核心主动权，适合重投入场景

自己部署大模型，本质是把模型 “握在自己手里”，主要分 “自研大模型” 和 “部署开源大模型” 两种选择，适配不同资源和需求。

1. 自研大模型：大厂的 “护城河玩法”

这种方式是从 0 到 1 搭建专属大模型，核心优势是 “定制化拉满”。能完全跟着业务走，比如做医疗 AI 产品，就可以针对性训练医疗数据，让模型精准适配临床场景；要是能做出性能顶尖的模型，就像 OpenAI 的 GPT 系列，直接能打造行业壁垒，形成别人抢不走的竞争优势。

但缺点也很直白：砸钱又费人。不仅要投入巨额资金买算力、建数据团队，还得有顶尖的算法工程师坐镇，技术难度高到离谱。普通公司根本扛不住，基本只有大厂或有巨额融资的科技公司才会涉足。

2. 部署开源大模型：性价比之选，需技术支撑

开源大模型大多免费或低成本可用，部署和维护成本比自研低太多，是很多中大型团队的折中选择。它也支持定制化 —— 比如改模型结构、调参数，或者针对行业数据做微调，就能适配电商、教育等专属场景。

不过要注意：如果需要深度微调，还是得有算力支持（比如高配置显卡、服务器），而且团队得有懂深度学习、机器学习的技术人员，不然连模型的安装、配置和优化都搞不定。

总的来说，自己部署大模型的核心是 “主动权换成本”，适合有技术储备、追求长期壁垒、愿意重投入的团队。

二、调用大模型 API+LangChain：中小团队的 “高效落地方案”

为了降低门槛，OpenAI、字节豆包等大模型厂商，都开放了 API 接口 —— 简单说就是 “别人把大模型做好了，你花钱调用就行”，按调用次数或包年包月计费，成本可控又灵活。

1. 仅调用 API：快速实现简单应用

如果你的产品需求比较简单，比如做一个 “文案生成工具”“简单聊天机器人”，直接调用 API 就能搞定。流程特别简单：用户输入内容→产品把内容传给 API→接收模型返回的结果→展示给用户，几行代码就能实现核心功能，不用管模型训练、部署这些复杂事，适合快速验证产品需求。

2. 结合 LangChain：搞定复杂场景

但如果要做复杂产品，比如多轮对话客服、需要联网查信息的工具，仅靠 API 就不够了。比如用户先问 “我的订单啥时候到”，再问 “能不能改收货地址”，模型得记住上一轮的订单号才能精准回复，这时候 LangChain 就能派上用场。

LangChain 是个开源框架，你可以把它理解成产品经理熟悉的 “组件化工具包”—— 它就像一个 “调度中心”，能把大模型和各种功能组件（比如存储对话历史的组件、对接数据库的组件、搜索引擎组件）串起来。

比如搭建多轮对话产品，LangChain 已经封装好了 “对话历史存储” 组件，不用让开发从零编写，直接调用就能让模型自动关联上下文；要是需要让产品查实时数据，它也能快速对接外部工具，把信息整合后再传给大模型，大大降低复杂产品的开发难度。

这种方式平衡了 “成本、效率、定制化”，是大多数中小团队落地大模型产品的首选。

三、搭建工作流：零代码也能做，最快落地 AI 产品

在讲工作流之前，我们先讲下Agent。什么是Agent呢，Agent的中文名是智能体，它是基于LLM大模型而搭建出的智能应用，比如宝宝长相预测助手、智能客服助手。

Agent和LLM大模型有什么不同？LLM大模型是Agent的组成部分，LLM 大模型为智能体提供强大的语言理解和生成能力。

为了快速搭建出一个智能应用，很多大公司推出了AI应用开发平台，比如字节的扣子平台，腾讯混元平台。

无论你是否有编程基础，都可以在这些平台上快速搭建基于大模型的各类 Agent，并将 Agent 发布到各个社交平台、通讯软件或部署到网站等其他渠道。

而快速搭建出一个Agent，是通过自定义搭建工作流的方式实现的。

下面以扣子平台为例来讲解。

对于比较简单的Agent，可以直接通过自然语言描述来直接生成，比如我想生成一个小红书创意写作助手，只需要提供角色、技能、限制条件就可以了。

产品经理选型建议：按资源和需求对号入座

若团队有充足资金 + 技术储备，追求长期壁垒（比如大厂做核心产品）：选 “自研大模型”；

若有一定技术团队，想平衡成本和定制化（比如中团队做行业产品）：选 “部署开源大模型” 或 “API+LangChain”；

若想快速验证需求、无技术支撑（比如小团队 / 个人做轻产品）：选 “搭建工作流”。

我整理了一份产品经理专属的选型对比表，包含每种方式的成本、周期、适用场景、对接要点，方便你和技术团队沟通时直接用：

大模型应用搭建早就不是技术的专属，产品经理懂路径、知边界，才能更好地定义产品、对接技术、推进落地。