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【B站精选】这绝对是2026讲的最好的AI产品经理零基础入门教程，七天就能从小白到大神！全程干货无废话！让你少走 99% 的弯路！AI教程|PM

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2026-08-06 12:47:22
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【视频配套学习路线、AI 产品实战案例、行业资料与答疑汇总，请看置顶评论自取】 本套教程专为AI产品经理打造，从零起步手把手教学，完整覆盖 RAG、Agent、Langchain、Langgraph、大模型产品落地等核心内容 适合传统产品转 AI、应届生入行、想深耕大模型赛道的产品人，内容由浅入深，全程无门槛学习 如果视频对你有用的话请 一键三连【长按点赞】支持一下UP哦，拜托，这对我真的很重要！
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AI产品经理
AI产品经理入门到精通 发消息
持续更新AI产品经理相关知识
视频选集
（1/118）
AI产品经理完整学习总路线
01:39
【认知篇】1.AI产品经理介绍
16:27
【认知篇】2.AI的发展史（大模型演变及概念）
13:14
【认知篇】3.AI产品经理的关键定义
08:04
【认知篇】4.大模型出现后带来的变化
06:53
【认知篇】5.AI产品经理的特点
11:39
【认知篇】6.AI产品经理从哪里切入与职业发展
08:08
【认知篇】7.AI产品产业的3层架构（与就业有关）
06:39
【认知篇】8.AI产品经理的工作职责和能力模型
35:23
【认知篇】9.AI产品经理要不要懂技术
21:19
【认知篇】10.AI产品经理必须要懂的AI技术知识（上）
51:44
【认知篇】11.AI产品经理必须要懂的AI技术知识（下）
28:21
【认知篇】12.典型AI产品经理的工作方法
35:52
【落地篇】13.如何善用AI供应商改造自有产品？
14:38
【落地篇】14. 如何从0开始做一款软硬协同型AI产品？
48:26
【落地篇】15.以教育+AI为例，如何打造软硬协同型AI产品
19:12
【落地篇】16.AI+产品经理如何设计产品（行业赋能+自有产品）
11:05
【落地篇】17.AI+客服的行业落地应用
25:46
【落地篇】18.AI+新零售的行业落地应用
33:25
【落地篇】19.AI不只是技术，更是一种思维模式
23:40
【落地篇】20.AI产品模型评估：从数据收集到模型训练
14:58
【落地篇】21.AI产品开发：从架构设计到开发验收全流程
09:49
【落地篇】22.AI产品交付：产品上线运营与优化策略
14:57
【落地篇】23.AI产品视划_从竞品分析到市场用户调研
22:32
【落地篇】24.AI产品设计：从原型到产品需求文档PRD
13:14
【基础篇】25.认识大模型
22:54
【基础篇】26.大模型API开发
12:12
【基础篇】27.大模型应用场景
19:19
【基础篇】28.Gradio快速入门
13:15
【基础篇】29.提示词介绍
22:33
【基础篇】30.用代码完成提示工程
07:48
【基础篇】31.提示工程进阶技巧
13:02
【基础篇】32.提示词项目实战-Text2SQL
13:59
【RAG篇】33.RAG技术定义与商用核心价值解析
06:01
【RAG篇】34.RAG全链路：知识库搭建完整环节概览
07:30
【RAG篇】35.RAG全链路：用户提问应答完整流转流程
02:52
【RAG篇】36.意图识别底层逻辑与实现方式
02:26
【RAG篇】37.四大Query改写优化策略实操讲解
03:10
【RAG篇】38.向量数据库与知识图谱优劣场景对比
03:01
【RAG篇】39.Fine-tuning 微调技术基础概念介绍
04:02
【RAG篇】40.RAG技术行业价值与系统化学习规划
03:53
【RAG篇】41.课程回顾-知识库构建决定80%以上的问答效果
02:52
【RAG篇】42.路由设计解决三个核心问题
05:24
【RAG篇】43.企业场景的四大类数据源
02:32
【RAG篇】44.多检索策略对比与混合检索落地方案
07:34
【RAG篇】45.重排序与深水区冲突处理
05:02
【RAG篇】46.缓存提速机制与业务数据脱敏方案
04:14
【RAG篇】47.RAG完整评估方案：黑盒、白盒与生成质量检测
10:10
【RAG篇】48.微调与 RAG 适用场景精准区分
03:58
【RAG篇】49.课程整体内容复盘汇总
01:55
【Agent篇】50.Agent 智能体体系概述
00:52
【Agent篇】51.RAG、大模型与 Agent 的关系：构建 AI 应用的底层逻辑
05:47
【Agent篇】52.Agent的定义与核心公式拆解
04:33
【Agent篇】53.Agent四大核心能力模块详解
02:27
【Agent篇】54.Agent的记忆、规划、工具调用与行动执行机制解析
09:35
【Agent篇】55.单Agent与多 Agent系统的架构差异与适用场景
16:04
【Agent篇】56.Agent自主运行的四大核心环节解析
03:25
【方法论】01｜Agent应用开发指南
22:53
【方法论】02｜Agent开发典型范式
55:50
【方法论】03｜Agent核心能力、开发框架与关键外围技术
29:16
【方法论】04｜大模型时代的Agent开发方法论
34:57
【项目篇】01｜章节介绍
03:03
【项目篇】02｜IM多平台智能客服方案概述
16:50
【项目篇】03｜实战：企业微信-雪茄通智能客服（RAG）
16:09
【项目篇】04｜实战：飞书-高考志愿填报智能客服
20:18
【框架篇】00.LangChain课程介绍
05:36
【框架篇】01.LangChain的核心组件
08:45
【框架篇】02.LangChain的输入、输出封装
36:15
【框架篇】03.LangChain的数据连接封装
03:56
【框架篇】04.对话历史管理
07:18
【框架篇】05.LangChain Expression Language（LCEL）
31:13
【框架篇】06.智能体架构：Agent
09:13
【框架篇】07.LangServe和LangChain.js
05:44
【框架篇】08.为什么需要LangGraph
09:10
【框架篇】09. 核心概念拆解
10:29
【框架篇】10.StateGraph工作流详解
11:33
【框架篇】11.记忆与持久化
12:02
【框架篇】12.高级模式
16:03
【框架篇】13.入门案例——简单问答机器人
20:18
【框架篇】14.LangGraph工具调用Agent_环境配置
09:59
【框架篇】15.工具定义与大模型初始化
14:45
【框架篇】16.节点函数与条件路由
08:27
【框架篇】17.流程图的构建和测试
26:06
【框架篇】18.案例流程通讲
06:57
【MCP篇】01-MCP与A2A的课程概述
05:21
【MCP篇】02-MCP能干什么
06:10
【MCP篇】 03-MCP是什么&推广时间线
03:33
【MCP篇】 04-哪些平台支持MCP查询
03:05
【MCP篇】05-MCP应用场景&通信机制
04:43
【MCP篇】06-uvx和npx指令对应环境的安装
05:38
【MCP篇】07-Cursor中使用MCP案例：准备工作和案例需求
05:21
【MCP篇】 08-Cursor中使用MCP案例：配置MCP Servers
08:57
【MCP篇】09-Cursor中使用MCP案例：运行与测试
04:58
【MCP篇】10-Cline中使用MCP案例：配置MCP Servers
09:36
【MCP篇】11-Cline中使用MCP案例：运行与测试
04:44
【MCP篇】3-MCP的工作流程
05:33
【MCP篇】14-手动开发MCP项目：项目说明
06:06
【MCP篇】15-手动开发MCP项目：Client.py的剖析
08:04
【MCP篇】16-手动开发MCP项目：Server.py的剖析
06:04
【MCP篇】17-手动开发MCP项目：项目测试
02:14
【实战篇】01.行业案例课-大模型与各垂直行业综述
02:11:12
【实战篇】02.行业案例课-医疗行业
02:08:22
【实战篇】03.行业案例课-零售与电商行业
02:13:44
【实战篇】04.行业案例课-教育行业
02:01:53
【实战篇】05.行业案例课-泛娱乐内容行业
02:12:06
【实战篇】06.行业案例课-人力资源部门案例
02:10:00
【实战篇】07.行业案例课-法务部门及法律行业
02:06:29
【实战篇】08.行业案例课-在线客服及在线销售部门
02:05:37
【实战篇】09.行业案例课-企业搜索及企业办公
02:03:57
【实战篇】01.项目介绍
01:05
【实战篇】02.AI应用效果展示
03:24
【实战篇】03.AI应用的技术选型与系统架构
11:18
【实战篇】04.前端界面设计
04:09
【实战篇】05.SSE协议介绍
08:14
【实战篇】06.服务端项目架构
05:44
【实战篇】07.对话逻辑详细分析
21:45
【实战篇】08.联网搜索
13:23
【实战篇】09.全局对话搜索
09:32

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