✨ **模型-产品-市场契合度至关重要**：成功的AI产品在于精准匹配模型的能力（包括当前和未来潜力）与用户的真实需求（无论是现有市场还是潜在增量市场）。这意味着要深入理解模型的优势和局限，并将其与用户痛点或未被满足的需求相结合。

🌈 **用户需求是渐变光谱，AI可创造增量市场**：传统的分类方式可能只看到AI对现有解决方案的替代能力，但AI的真正价值在于能够识别并满足用户需求光谱中的增量部分，创造全新的市场机会，而非仅仅优化存量。

🎯 **交付结果而非体验，管理预期是关键**：AI产品应聚焦于为用户提供清晰、可感知的最终结果，而非仅仅是技术体验。通过有效管理用户的期望，并收敛应用场景，最终目标是满足甚至超出用户的期待，建立长期的信任和满意度。

🚀 **产品框架最大化模型红利**：优秀的产品设计不应试图弥补模型的不足，而应致力于充分发挥模型在特定目标场景下的作用。产品框架应能敏锐地捕捉并利用模型能力的每一次进步，从而持续为用户创造价值。

🤝 **将模型视为“人”来引导**：在教导AI模型执行任务前，应借鉴人类的学习和工作方式。将模型视为一个聪明但需要指导的“人”，通过清晰的指令和流程设计，帮助模型更好地理解和落地其能力，从而实现更高效的协作。

🌟 **拥抱失控，相信生态**：在AI产品开发过程中，应适度接受“失控”的可能性，并对模型、用户以及社区保持信心。这种信任有助于涌现出许多超出原计划和预期的创新成果，带来惊喜和突破。

长文更新 | 做AI产品2年多总结出来的25条核心认知

2月写过一篇文档《做AI产品近 2年总结出来的25条核心认知》，很快因为某些原因删除了。现在回看，不少内容都过时了，甚至被打脸，尤其2月之后的模型和应用层发展太快，日新月异，卷得飞起。

趁着最近gap有空，修订了一下内容，大部分更新在第三部分「如何设计产品」，从第17条开始，重点增加了这半年自己做Agent的经验，从1.3w字增加到1.9w字，是对这一段产品工作的系统总结，也是给自己一个交代了。

核心观点

1. 找到Model-Product-Market-Fit最关键，模型能力（现状&未来）匹配用户需求（存量&增量）

2. 用户需求是渐变的光谱，按过去的旧分类，AI只能替代存量解决方案，无法创造增量市场

3. 给用户交付一个结果，而非单纯做体验，通过管理用户预期，收敛场景，最终满足和超出用户预期

4. 产品框架要最大化拿到模型进步的红利，产品不在于弥补模型的不足，而在于充分发挥模型在目标场景的作用

5. 把模型当做人，一个非常聪明但一张白纸的人，在教模型干活之前，先想想人是怎么做事的，然后帮助它landing

6. 接受失控，相信模型，相信用户，相信社区，然后会见证很多超出计划和预期的美妙结果