产品经理 Manus 实习

AI产品优化与Agent未来

在 Manus 的产品开发初期，我们曾面临一个棘手的问题：AI 生成的演示文稿（Slides）经常出现宽高比失控，严重影响用户体验。通过引入一套创新的“负反馈 + 自动重做”机制，我们成功将这一核心负面问题的出现频率从 10% 压低到了 2%，极大地改善了用户体验。

产品经理的全景实践

The Full-Lifecycle of an AI Product Manager

用户研究

主导首次大规模用户研究，产出洞察报告，明确产品战略定位和目标客群。

功能落地

规划“案例展示”和“提示词推荐”功能，提升新用户激活率 10.5%。

效果调优

负责“AI Slides”功能优化，通过创新机制解决核心生成质量痛点。

AI Slides 质量痛点

The Aspect Ratio Problem

10%

“坏案例”出现概率

AI生成的PPT页面宽高比频繁失控，内容过多导致页面严重拉伸，甚至变成不正常的竖屏比例。

单纯在提示词中强调“保持16:9”收效甚微，模型无法感知自身输出的格式。

创新机制：负反馈 + 自动重做

Solution: Negative Feedback + Auto-Redo Loop

2%

失控概率降至

+4.54

功能 NPS 提升

战略定位 vs 个人初心

Strategic Positioning vs. Personal Aspiration

Manus: 服务知识工作者

核心用户是咨询、分析师等知识密集型工作者，痛点在于提升信息输入/输出效率。产品定价和画像与商业化目标对齐。

初心: 追求普惠 AI

个人更希望AI技术能服务大众，解决普通人的生活问题。这种理想与商业现实的张力，驱动着对未来职业方向的探索。

Agent 未来三要素

The Future Trinity of AI Agents

推理能力 (大脑)

精准理解用户意图，简化交互，进行复杂规划。

长上下文 (记忆)

处理复杂多轮任务，避免信息丢失和对话中断。

工具使用 (双手)

与真实世界交互，调用API和软件，实现端到端交付。

虚拟机构建护城河

The "Virtual Machine" Moat

与ChatGPT等竞品的最大差异是为Agent配备了一台“虚拟机”，使其从Chatbot演进为真正的Agent。

私有数据获取

授权登录用户网页账号，获取个性化数据。

复杂工具调用

支持下载并运行FFmpeg等复杂软件，处理多媒体任务。

产物迭代进化

将代码报错信息反馈给模型，让其自我修正，直至成功运行。

产品经理的十字路口

The Product Manager's Crossroads

产品经理是连接技术、商业和用户体验的核心，是实现个人职业抱负的理想起点。

近期: PM 中期: BD/销售长期: 创业

终身学习，建立复合知识体系和多维视角。

在AI浪潮汹涌而至的今天，我们看到的是技术与人类社会前所未有的深度融合。未来的产品世界，将更加需要这些具备复合型知识、拥有终身学习热情、并敢于承担责任的创新者。我们不禁要思考：当AI成为我们生活和工作的“基础设施”，我们作为人类，又将如何重新定义我们的价值和创造力？