大模型公司开始派人进客户现场，属于产品经理的转型时刻要来了？
大家都在说AI 时代产品经理不好做了，但是我会认为这个事现在反而变得更具体了一点。它已经不太停留在那种泛泛的“产品经理会不会被 AI 替代”，我最近更关心的是，产品经理后面可能会不会变成另一种更贴近现场的岗位。
这个岗位我最早是在哪看到的，我现在已经忘了。可能是某个播客，也可能是某个推文。大概意思就是，海外有一些 AI 公司在找一种人，这个人会进客户现场，和客户一起把业务问题做成 Agent。
一开始我只是觉得，这有点像 AI 时代的交付工程师。但这个说法又不太准。因为传统交付更像是产品已经做好了，再拿到客户那边去装、去调、去适配。这个岗位的起点好像不在产品那边，它的起点就在客户现场。
人在现场看客户怎么干活，看他们还在用什么老系统，哪些地方靠人肉转，哪些地方一直复制粘贴，哪些地方可以被 Agent 接起来。然后也不再写一份需求文档传回去排期，就在现场拆问题、接工具、搭 Agent、实测，不行就继续改。
以前我说它像交付工程师，其实是因为中文里好像也没有一个特别舒服的名字。叫 AI 交付工程师也行，叫 Agent 解决方案工程师也行，叫 AI 驻场 Agent 交付也行。名字先放一边，这个岗位的工作方式已经很清楚了。人要去客户现场，要看真实业务，要把 Agent 搭出来，还要让它真的跑起来。
01
传统产研交付链条的问题
传统交付的起点完全不同。它一般是互联网侧先把产品做好，然后再端到客户现场去交付。中间会经过很多人，很多团队。产品经理先做用户调研，回来整理需求。产研团队一起做方案，研发再实现。做完之后，再交给交付团队。
交付团队到了客户现场，才会发现另一堆问题。客户的系统环境不一样，使用习惯不一样，现场人怎么干活也不一定和文档里写的一样。最后就会出现一种很熟悉的情况：产品理解原始需求的时候偏了一点，研发实现的时候又偏了一点，交付再拿到现场，面对的已经是另一套真实情况。
我不觉得这是哪一个环节的人不努力。这个链条本来就会损耗。一个需求穿过产品、研发、测试、交付，每穿过一层，就会多一层理解差异。客户原来想解决的是 A，产品理解成 A1，研发做成 A2，最后交付拿着 A2 去现场解决 A。这个过程看起来完整，但它把原始问题转述了太多次。
02
行业已经走在前面了
也是因为这个，我再回头看公开信息，就觉得它已经往前走了一步。Anthropic 在 2026 年 5 月宣布和几家机构成立新的 AI services company，OpenAI 也在 2026 年 5 月宣布成立 OpenAI Deployment Company，还收购了 Tomoro。它们说法不完全一样，但方向很像：把懂 AI 部署的人放进客户组织，和业务一线一起改工作流。
现在 OpenAI 和 Anthropic 做的这个方向，起点就变了。它不再从自己公司里的标准产品开始，再拿去现场适配。它先把人放到客户现场。这个人就在现场看客户怎么干活，看他们还在用什么老系统，哪些地方靠人肉转，哪些地方卡在跨系统复制粘贴，哪些地方其实可以被 Agent 接起来。
然后他也不会把这些东西再写成一份需求文档，传回公司排期。他要在现场拆问题，在现场接工具，在现场搭 Agent，在现场实测。客户用着不顺，就继续改。跑偏了，就把问题再拆细一点。最后要拿出来的，是一个能接住某些真实任务的东西，不是一份漂亮方案。
03
传统企业的智能化新路径
这个变化对传统企业会特别明显。过去很多传统企业做数字化转型，确实会想着自己养一支数字化团队。因为那时候要做系统，要接系统，要维护系统。这个事情交付完也不会结束，后面会源源不断有新需求。所以企业自己养 IT 团队、数字化团队，是能理解的。
但到了 Agent 这件事上，我会怀疑他们还需不需要再从数字化团队里搞一波人去做智能化。这个先说清楚，我没有见过某个具体公司已经这么失败了，这是我的个人判断。
原有分工结构被打破
我判断的来源很简单。你看我们现在纯互联网岗，自己的 IT 团队和产研团队，其实都已经在面对 AI 的冲击了。它影响的也不只某一个岗位，它会重新打乱整个产研结构。
产品、研发、测试、运维、UI，我觉得没有一个能跑过。每一个岗位都要重新写职责，每一个岗位都要被重新定义。以前我们说产研，是一套比较稳定的分工。产品负责需求，UI 负责界面，研发负责实现，测试负责质量，运维负责上线后的稳定。大家围绕一个系统往前推。
但 Agent 出来之后，这套边界会变得很别扭。一个任务被 Agent 接住之后，它不会尊重你原来的岗位边界。它可能要先理解业务，再查系统，再调工具，再生成结果，再让人验。这里面有产品的事，有研发的事，有测试的事，也有运维的事。它们会揉在一起。
以前测试可能主要看功能有没有问题，以后他可能要看 Agent 在不同输入下会不会跑偏。以前产品可能写清楚需求就行，以后他可能要把业务问题拆成模型能理解、能执行、能验证的任务。以前研发实现一个功能，以后他可能要接工具、接权限、接上下文，还要考虑 Agent 什么时候该自己做，什么时候必须停下来让人确认。
自建团队不划算
这些东西连互联网自己的团队都要重新适应，那传统企业在已有 IT 团队之外，再招一波 AI 人，我觉得可能性很低。就算招了，也很可能是一种资源浪费。因为多招几个人，并不会自然长出一套新的 AI 产研结构。
更现实的问题是，这些人招来之后，未必比大模型公司自己的人更懂模型。也未必比大模型公司自己的人更知道 Agent 现在能做到哪里，卡在哪里，怎么接工具，怎么在场景里调。传统企业当然懂自己的业务，但它不一定能很快养出一支又懂业务、又懂模型、又懂 Agent 落地的人。
所以我现在看 OpenAI Deployment Company，或者 Anthropic 那个新的 AI services company，会觉得它们其实是在回答一个很现实的问题：企业想用 AI，但很多企业不一定有能力自己把这套东西从零养出来。
大模型公司派人过去，反而可能更合理。客户不用先养一支很贵的智能化团队。大模型公司也不只是卖一个 API，或者卖一个平台账号。它派一个人，或者一个很小的 team，带着模型能力、Agent 搭建能力、工具连接能力，进到客户现场。
这个人最重要的工作，可能不是写多少代码。他要能看懂业务现场，能听懂客户真正卡在哪里，能判断哪些地方适合 Agent，哪些地方现在还不适合。他还要能把一个很模糊的业务问题，拆成 Agent 能执行、能验证、能持续调的任务。
04
产品经理的下一站在现场
这就又回到了产品经理。产品经理过去最核心的能力，本来就是发现问题、定义问题、理解业务场景。只不过以前产品经理更多是把问题整理成需求，再交给研发。未来这个链条可能会变短。你不只是写需求，你要能把业务问题拆成 Agent 可以跑的任务。你不只是定义功能，你要在现场看它到底跑不跑得通。你不只是连接业务和研发，你要连接业务和模型。
技术这件事会越来越平权。大家都能用模型，大家都能调工具，大家都能搭一些东西之后，差距可能还是会回到那个很朴素的问题：谁更理解需求，谁更能进入客户现场，谁更能和用户感同身受，谁更能挖掘业务场景。这些能力，恰好是产品经理过去一直在练的东西。
所以我现在觉得，这个岗位可能很难放进原来的分类里。它不像一个单纯工程岗位，也不像一个普通交付岗位。里面有交付，有产品，有解决方案，也有一点工程能力。它要求一个人离客户足够近，也离模型足够近。
以前我还会纠结它到底叫什么。现在看，名字反而没那么重要了。OpenAI 和 Anthropic 已经把这个方向往公司形态推了。它至少说明一件事：这不是我自己在脑子里瞎想出来的一个岗位。
我还是觉得，产品经理的下一站，可能真的在客户现场。
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