AI Native时代，产品经理到底在管什么？

同一份数据，两个Agent给出截然不同的结论，商家质疑、老板震怒。多智能体狂热退潮后，单Agent+Harness架构成为新方向。本文从实战出发，拆解Harness三层架构，探讨产品经理如何在不确定性中守住输出一致性的底线。 不知道你有没有遇到过，同一份数据同一个Skill给到部门内不同的Agent合作方，结果大相径庭。 A 团队告诉商户“你的酒店上周入住率 76.3%，环比上涨 2.1%”，B 团队对同一个商户说“近期入住表现不错，高于市场平均”。 一个给了精确数字，一个给了模糊感受。 于是商家截图发到群里：同一个系统的不同入口，答案怎么就不一样了？ 老板们在不清楚工程细节的背景下，严令要求数据和结论的一致性，没得商量。 这就是我过去几个月的日常。这局面究竟怎么发生的，从头说起。 一、钟摆：多Agent是未来 vs 单Agent就够了 坦白说，前两年我也追过多智能体的风。 那阵子全行业

原文：人人产品经理