最近團(tuán)隊(duì)已經(jīng)全部切換為100%編程了, 同時(shí)還有部分手動(dòng)代碼調(diào)試的工作,而包括我自己作為產(chǎn)品經(jīng)理也已經(jīng)在AI編程,幾乎前端頁面都是我來完成。
甚至是基于OpenXR的three.js也是我在完成一些素材,但是在AI編程會(huì)有一個(gè)問題就是現(xiàn)在agent的開發(fā)始終是串行,要是一次性完成就需要等待。
而作為產(chǎn)品經(jīng)理與團(tuán)隊(duì)老大,我們通過agent集群來進(jìn)行管理,而對(duì)于企業(yè)的說相關(guān)的agent的分工如下,通過這個(gè)項(xiàng)目將agent按照產(chǎn)品研發(fā)流程來進(jìn)行劃分,可以快速編輯與創(chuàng)建agent,對(duì)每個(gè)agent進(jìn)行可視化,從而不需要排隊(duì)等待了。
當(dāng)然現(xiàn)在這個(gè)開源項(xiàng)目是來自O(shè)penAI的,最好支持的是codex,工程師只需要在更高層面管理工作任務(wù)即可。
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同時(shí)每個(gè)agent還可以做好人格分析,利用第二個(gè)開源項(xiàng)目,人格集群創(chuàng)建,目前這個(gè)開源項(xiàng)目,是目標(biāo)讓一個(gè)人經(jīng)濟(jì)公司,作者把迭代了數(shù)月的55多個(gè)agent人格全部開源。
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通過ChatGPT的agent管理以及每個(gè)agent的人格管理,就可以得到了一人公司完全,從而進(jìn)行更高效的Claude code的開發(fā)。
產(chǎn)品經(jīng)理一定也是要做項(xiàng)目經(jīng)理
當(dāng)然有的公司為了項(xiàng)目進(jìn)度會(huì)單獨(dú)招聘項(xiàng)目經(jīng)理,在我看來這個(gè)角色的費(fèi)用就多余了,一個(gè)負(fù)責(zé)人的產(chǎn)品經(jīng)理至少可以挑起來項(xiàng)目進(jìn)度的責(zé)任,要么就是和技術(shù)負(fù)責(zé)人一起肩任項(xiàng)目進(jìn)度。
一個(gè)好的產(chǎn)品經(jīng)理一定要兼任項(xiàng)目經(jīng)理,有了項(xiàng)目進(jìn)度與時(shí)間工期要求,才能夠反向控制需求與選擇技術(shù)框架,否則就會(huì)天馬行空的需求設(shè)計(jì),導(dǎo)致產(chǎn)品研發(fā)遲遲落不了地。
項(xiàng)目管理就沿用以前的項(xiàng)目管理工具來搭建這樣的框架就行了,比如teambition、禪道等這些項(xiàng)目管理工具是管理人的,而上面每個(gè)agent都是一個(gè)人,這些可以用同樣的管理工具來管理。
后續(xù)一定會(huì)針對(duì)敏捷、瀑布流的方式來區(qū)分管理,從而讓項(xiàng)目管理工具變化調(diào)整不同模式,比如瀑布流、敏捷模式,從而增加不同agent的權(quán)重。
比如瀑布流模式下
agent的協(xié)作以各自的內(nèi)容輸出為節(jié)點(diǎn),并且要求產(chǎn)品經(jīng)理完成文檔、需求設(shè)計(jì)之后后面的agent才能開始相關(guān)需求研發(fā)工作;
比如敏捷流模式下
相關(guān)agent就可以一遍協(xié)作一遍完成各自的專業(yè)任務(wù),產(chǎn)品經(jīng)理可以一邊輸出原型頁面,另外的開發(fā)agent就可以開發(fā)了,就不需要等著原型、需求文檔輸出完成之后再開始。
agent集群,2026年AI產(chǎn)品經(jīng)理的研發(fā)項(xiàng)目必備
在2026年,如果還在用ChatGPT這類頂級(jí)模型付費(fèi)對(duì)話,那顯然還是不夠AI,真的在頂尖AI產(chǎn)品經(jīng)理,應(yīng)該是在agent集群模式,通過不同上面的人格分類,就可以完成集群工作。
從0到1用agent項(xiàng)目管理,從1到10與空間計(jì)算現(xiàn)在仍然是問題
除了空間計(jì)算相關(guān)的語言比如OpenXR這些仍然無法用AI來完成從0到1,而從1到10的傳統(tǒng)項(xiàng)目仍然沒有辦法讓AI兼容。
唯一的辦法是讓AI系統(tǒng)性的把以前的代碼全部吸收了,然后再重新編輯,比如之前Claude就做個(gè)測(cè)試,連續(xù)7天不斷,最終完成了Chrome的內(nèi)核重造。
但這是Claude公司內(nèi)部,而對(duì)于外部的用戶來說,這類算力的消耗以及模型智能程度肯定是比不上內(nèi)部的。
很多用戶都是停留在Pro的模式上,還別說ultra模式了。
今天的分享就在這里。
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