模型原始回复会先回来到应用层进行包装，这包括紧缩冗余信息和补充个性化事务信息

模型层：根据外部常识的智能生成

模型层接纳到增强提示词后，预先选定的大脑（可能是Level 0或Level 1模型）开端作业。由于得到了RAG提供的精准外部常识，模型不再需要去猜想，而是根据这些权威材料进行了解、总结和推理，然后生成一个模型原始回复。

回来应用层与用户层：答案的精加工与出现

模型原始回复会先回来到应用层进行包装，这包括紧缩冗余信息和补充个性化事务信息（如库存、价格）等操作。经过精加工后得到的、终究要出现给用户的文本，便是本次交互的助手提示词（答复）。这个助手提示词会被发送到用户层显示，并与当时用户提示词一起，被存入对话历史中，为下一轮对话做好预备。

为了让这个杂乱流程更加明晰，咱们可以将其简化为一条数据流转的途径：

用户原始发问

↓ (应用层接纳并定义)

【用户提示词】

↓ (应用层触发RAG：混合检索 + 重排)

【高质量常识片段】

↓ (应用层构建终究指令)

【增强提示词】 = [体系提示词 + 对话历史 + 用户提示词 + 常识片段]

↓ (应用层发送给模型层)

【模型原始回复】

↓ (应用层精加工)

【助手提示词 / 终究答案】

↓ (回来用户层)

用户看到的答复

结语：从产品架构，到咱们每个人的思想架构

走完整个四层架构的旅程，咱们得到的不仅是一个技术分层模型，更是一套AI产品司理在当时环境下有必要把握的体系性思想结构。它要求产品司理进行跨层级的深度思考和决议计划：

• 在基础设施层：你是一位“经济学家”，你的决议计划关乎产品的生计根基：是挑选高本钱的实时GPU集群以追求极致的用户交互速度，还是使用本钱更低的异步核算来处理离线使命？每一个决议计划，都是对产品商业模式可行性的直接拷问。
• 在模型层：你是一位“战略家”，你的决议计划决议了产品的才能鸿沟与未来走向：是挑选一个万能的基座模型，为未来事务的横向扩展预留空间，还是挑选一个精调的垂直模型，在当时的中心战场上树立深沉的壁垒？这是对产品路线图的战略性决议计划。
• 在应用层：你是一位“总工程师”，你的作业是设计完整的流水线（pipeline）：经过编列提示词、RAG与Agent，将模型层那台强大“大脑”的原始动力，高效、稳定、可靠地传导至用户需求上，确保AI的才能被精准地转化为解决计划。
• 在用户层：你是一位“体验设计师”，你的使命是将底层一切的杂乱性化繁为简，为用户创造天然、高效、可信赖的协作体验，并为产品的伦理危险与信息安全树立坚实的防地。

AI无法替代的，是贯穿于四层之间的权衡与洞见，这些跨越技术、商业与人道的杂乱决议计划，正是AI产品司理不可替代的中心价值所在。产品司理的角色，正在产生一次深入的转变——不再只是事务需求的“翻译官”，更是价值落地的“架构师”。

人类社会的发展史，便是一部出产力东西的进化史。农业年代，一把锄头、一件冷兵器，扩大了人类的膂力，让个别得以耕种和打猎。进入工业年代，蒸汽机和出产线成为新的权利中心，谁把握了机器，谁就把握了定义社会出产的权利。而今日，咱们正迎来一个全新的人工智能年代。

AI，正是这个年代最极致的出产力东西。它不再只是扩大膂力和制作电力，而是前所未有地扩大了人类的好奇心与创造力。

然而，当一种东西能将个别的才能扩大百倍、千倍时，它带来的不仅仅是机会，更是一种深入的权利重塑。它会在“使用者”与“非使用者”之间，划开一道巨大的鸿沟。当一部分人的好奇心能经过AI瞬间转化为可执行的计划，当一部分人的创造力能经过AI当即渲染成著作时，那些还停留在原有作业模式下的人，其相对出产力正在被急剧紧缩。

这便带来了一个无比明晰、也无比残酷的现实：“假如你不使用东西，那东西就会使用你”。社会正在被明晰地划分为两类人：一类是AI的被迫“消费者”，被算法塑造着文娱、观点和消费习惯；另一类，则是AI的自动“驾驭者”，使用AI去完成自己的出产方针。