文章分享了作者在toB领域学习AI的实践经验，强调动手实践的重要性。系统推荐了AI学习路径和工具，包括构建知识框架、理解智能体构建、学习Agent应用、掌握AI编程、探索大模型融合与数据分析等，并提供企业落地AI的分析框架，帮助读者系统学习并应用AI技术。
今年花了很多时间研究AI在toB领域的应用和实践，也写了一系列文章，并做了12期直播课，今天整理了下我学习实践AI的思路以及推荐的产品，供大家参考。
学习AI、减轻AI焦虑，唯一的办法，就是上手实践。
如果只看别人演示，或者只是看文章，理解是不够深刻的，必须通过实操，获得真实的体感，体会“哇塞时刻”，才能切实的理解AI哪里强大，哪里弱智，从而思考融入自己的业务场景。
体验这些产品的过程，也是探索未知的过程，相信你一定会找到追寻新知的乐趣和趣味（这应该是产品经理必备素质吧）。每个周末挑一个晚上或一个下午，抽出四个小时的时间，大概一两个月就能把目前比较重要的AI应用摸一遍。
以下产品学习体验的顺序，可以根据自己的兴趣和需要任意调整，总之，让兴趣引导自己，过程会更投入更有效。
本文介绍都是toB产品相关的AI，至于提示词、多模态等知识，在toC的产品中大家日常中都有接触，就不过多介绍。
构建基本的AI知识框架
我自己阅读了好几本AI的长销书和入门书，以及网络上比较火的一些飞书共享文档集，最推荐的还是英文维基百科的AI词条，该词条是一个严谨、全面的知识框架梳理，可以非常准确的构建AI的正确认知，建议大家在原网页学习，可以方便的点开相关概念进行深入学习。
理解并实操智能体构建软件
智能体是目前大模型的一个重要应用落地方向、概念，市面上有大量独立的智能体构建软件，可以与企业应用软件融合构建AI能力，比较典型的有Langchain、Langflow、Dify、n8n、Zapier、Coze等。这些产品中，Langchain是针对研发人员的，没有GUI，其他都是类似于低代码模式的GUI编辑器，适合于非IT人员。
绝大多数产品都大同小异，没有本质区别，如果时间紧，Langflow、Dify、n8n、Zapier、Coze这几个挑一个体验即可，核心就是融入了LLM节点的流程画布，以及基于Rag的聊天机器人。
其中，Zapier的用户体验最好，并且支持用提示词初始化workflow，更重要的是展示了一种人机协同、Copilot模式的人机交互AI设计范式。
Coze属于比较难上手的，里边很多编程概念，需要花一定时间学习理解。（千万别信各个博主吹牛逼说适合小白，那可真是最不适合小白）。
学习Agent融入企业软件的最佳实践
除了理解Agent构建软件的使用，产品经理还应该学习Agent在企业软件中的实际落地应用方式。目前基本上所有管理软件，都会把Agent作为独立激活的侧边栏，植入标准软件，作为AI能力在软件中的一个承载方式。
这种协同模式，所有人都在探索，产品形态也在演化。最值得学习参考的，我认为有两个产品：
第一个推荐，是Salesforce Agentforce，Salesforce作为头部SaaS，很早就在AI建设投入大量资源，这两年更是主推Agentforce产品。Agent如何融入业务场景，LLM在企业应用中的安全机制和应用架构，Agent背后的数据架构和数据治理，这些企业级应用LLM的课题，Agentforce都给出了答案，值得大家深入研究。
Salesforce和Agentforce都有沙盒环境可以免费试用，就是操作起来有点麻烦，得对着文档一步一步搞，很繁琐。
第二个推荐，是Shopify，目前阶段，建议所有Agent生成的内容和策略，都要由人二次核实，而对话式交互的Agent，如何与结构化数据的操作软件以及GUI界面协同，是一个全新的课题。Shopify是所有我试用过的软件中，Agent的CUI（Conversational UI）和GUI（Graphic UI）人机协同做的最好的产品，绝对值得大家一试。
Shopify的Agent产品Sidekick也是可以免费体验的。
此外，我还研究了ServiceNow（全球另一个头部SaaS），没有沙盒环境，资料也不多，有兴趣瞅一眼我的文章即可。
理解AI编程
AI编程，氛围编程，Vibe Coding，是这两年火爆并且被证明可以成熟商用的LLM应用方向之一。
AI编程可以说是所有产品经理的必备技能（其实都算不上技能，比Office好上手多了），做小软件帮业务解决问题、做DEMO、辅助生成代码处理复杂数据、画原型初稿等，对实际工作有显著帮助。
目前比较火的编程工具有Cursor、Windsurf等等，各个大厂还在不断出新的产品，这些工具都大同小异，时间紧张体验一个就行，我推荐Windsurf，给的免费额度比较多。
我自己在学习实践中，用Coze做了一个《决胜B端》解读助手，嵌入了用Coze生成的动态网站，并且可以调用Zapier的API接口，将前边这些知识和工具都串起来了，是一个很好的实践课题，具体可以看我的文章。
理解大模型和低代码的融合
有了AI编程，还需要低代码产品么？LLM的智能化程度，真的可以用在业务决策上么？企业级软件和业务场景，如何有效融合LLM？低代码、PaaS、AI LLM如何融合提效，也需要我们花时间探究，思考。
我自己的实践感觉，有些业务场景，用LLM进行智能化处理的效率提升应该是非常明显的，例如我做实验的CRM线索分配，分配效率和质量不一定低，但实现成本是百倍提升。
理解大模型在企业数据分析的应用
LLM应用与数据分析，又是一个火爆的话题，国内厂商大幅宣传ChatBI的概念，好像传统BI已经落伍要被淘汰了。
真的如此么？ChatBI真的好用么？场景真的合理么？
这又是每一名B端产品经理的必修课。
ChatBI类产品，推荐免费体验试用帆软；如果你的工作和数据相关，还应该研究下Salesforce的Tableau和Qlic。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
我整理出这套 AI 大模型突围资料包：
- ✅AI大模型学习路线图
- ✅Agent行业报告
- ✅100集大模型视频教程
- ✅大模型书籍PDF
- ✅DeepSeek教程
- ✅AI产品经理入门资料
完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。
课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！
如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！
应届毕业生：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。
零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能 突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓**
