![AI原生产品经理入门过程0封面图.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/37299b5d66a2ffbdea16909de1df0d07.png)

上周和一个老同事吃饭，他是做产品的。

饭吃到一半，他突然放下筷子叹气，说最近压力很大。我问怎么了，他说领导给他下了个任务，要求他了解 AI 原生的机制，然后基于 AI 原生的思想，把现有产品设计重构一遍，让产品"智能体化"。

他抱着 DeepSeek 学了几天的 AI 原生理论和架构，Multi-Agent、MCP、Skill、Memory……一堆概念扔过来，他越学越晕，更别说怎么做产品重构了。

我让他先别学了，先把几个 AI 原生方向的工具装起来用一用，体会一下它们和 DeepSeek、豆包到底有什么不一样，从工具使用中去体会那些概念。

结合他产品经理的岗位，推荐了腾讯的 WorkBuddy，让他上手先试试。

## 刚打开就被劝退？这门槛其实不低

第二天，我问同事用得怎么样了。

他发了一张截图过来。软件确实装好了，但左边的对话栏和任务栏空空荡荡，就两三条交互。

![AI原生产品经理入门过程01门槛漫画精简图.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/51a305f5a9018c7a110424fbac0de769.png)

我问他你都做了什么，他说就是随便问了几个 AI 相关的问题，感觉回答和 DeepSeek 也差不多，然后就放下了。

**这就是大部分人卡住的地方。**

你装了一个新工具，明知道它很强大，但你不知道从哪开始。就像通讯录里加了一个很智慧的朋友，你知道跟他交往会有收获，但每次打开对话框，不知道该从哪个话题聊起。尬聊几句就草草收场，从此他只停留在你的通讯录里。

说实话，看看你自己的桌面，是不是也躺着好几个几乎没怎么用过的 AI 工具？包括 OpenClaw 那阵子跟风装的，到头来平时有什么问题，还是习惯打开网页问一下 DeepSeek。

意识到这个问题可能很多人都会碰到，我花了半天时间，带着同事完整走了一遍入门路径。结果一天下来效果非常明显，他从"不知道 AI 原生是什么"到"这个东西我大概有点感觉了"，甚至自己就开始探索更多玩法了。

下面我把整个过程整理出来，希望对还徘徊在新一代 AI 生产力大门口的朋友们有所帮助，踏过那道隐形的门槛。

## 第 1 步：不要从提问开始，而是从任务开始

同事之所以卡住，是把 WorkBuddy 当成了又一个"聊天机器人"。

**但 AI 原生工具和传统聊天 AI 最大的区别是什么？它会帮你干活，不只是给你建议。**

所以我给他的第一个建议是：找一个你当前工作中真实的效率痛点。什么事很麻烦、很费时间、又要重复执行的？找到这件事，用它来解决。

他一听，说手头正好有个痛点。

他从各家电商平台拿到的商户订单数据，格式各不相同，他想转换成统一的格式，提取出商品、销售量、金额等几个核心要素。本来准备找人开发的，现在刚好拿来试验。

我让他打开 WorkBuddy，什么也不要问，直接上传从某平台导出的 4 月份订单 Excel 文件。然后在对话框里输入：

>提取该平台订单文件中的核心交易信息，并按照订单状态+退款状态进行分类，按月统计每种状态的的订单数量、实际结算总金额、运费总金额，保存成一个新的 Excel 文件，放当前工作目录下。

就看到工具哐哐哐一顿干，自动生成脚本去分析文件格式、提取信息、进行统计，最后生成了目标文件。

![AI原生产品经理入门过程 1 工具哐哐一顿干的过程.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/99b6b14f13bbea2acf24e13dc7b8b402.png)
![AI原生产品经理入门过程 2 工具生成脚本的过程.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/a2c091db7b828902c0d1b89e14a94e86.png)

他打开预览了一下，数据统计都对，没问题。

![AI原生产品经理入门过程 3 数据统计结果excel.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/157d688f442c9af43875397106d00183.png)

**这一下子，他的兴趣上来了。**

不用我说，他自己马上又试了另一个平台导出的订单文件，要求提取相同的 要素，并进行相同的分类统计，保存到同一个目标文件里。工具又是哐哐哐一顿写代码、自动测试执行，提取正确，还自动合并了。

同事越来越有感觉，干脆把 4 月份、3 月份几个平台的订单数据都拿来处理，全部提取到同一个文件里，全部跑通。

这个阶段对应的 AI 领域概念，其实就是**工具调用**能力。大模型不再只是输出文本、给建议了，它能操作读写本地文件、生成脚本、执行脚本。这是 AI Agent 与普通聊天 AI 最根本的区别。

## 第 2 步：从"能完成任务"到"能快速完成任务"


同事一开始很有成就感，感觉自己搞了个智能助理出来。

但次数多了以后，他慢慢觉得不太对劲了。

每次处理一个新月份的数据，工具都要重新走一遍流程：分析文件格式、自动写代码、自动测试、生成结果。这个过程确实很智能，但也是真的有点慢。

他问我，有没有办法让它快一点？

我说，你试着这样告诉WorkBuddy：

>记住后续针对电商平台订单文件的处理，如果是同一种电商平台，尽量使用前面生成的解析订单和生成统计的脚本，不要每次都重新动态生成脚本再执行，以提高处理效率。

他试了，WorkBuddy 果然表示更新了记忆。

![AI原生产品经理入门过程 4 更新记忆记住如何处理.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/61f1529fcb548fabe72ef7964390a570.png)

后面他再输入同一个平台历史月份的订单文件，工具就直接执行脚本，效率一下子提上来了。

![AI原生产品经理入门过程 5 直接复用脚本就很快.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/3f299a6e7ad72501d72f11644bc516ab.png)

**这一下，他又打开了新认知。**

原来这个工具不光是会干活，它还能记住你的偏好和规律，越用越顺手。

这个阶段对应的概念，就是**会话记忆** （conversation memory）。

## 第 3 步：从"自己能快"到"让别人也能快"

好景不长。

过了两天，同事又来问我。说前段时间还可以，但最近不知道怎么回事，有时候记忆会混乱。特别是在一个会话里对话多了之后，或者新开一个会话的时候，处理的逻辑有时候会错乱。

我说，这很正常。会话记忆就像人的短期记忆，总有遗忘的时候。就像你今天记得 A 平台的数据格式是 5 列，过两周你接了大量其他对话回来，可能就记不清了。

解决方式也不难。我让他在对话框中输入这一段话：

>请根据前面的处理过程，帮我把里面共性的步骤和脚本，提炼成标准的处理技能，让我后续能直接复用，并且在新的会话中也能复用。注意技能中要先判断不同的电商平台，然后再执行对应的处理脚本。

工具收到了，自动整理了处理流程，生成了一个 **技能**。

这个 技能 最终保存到了 WorkBuddy 的「技能 → 已安装」栏次中。

![AI原生产品经理入门过程 6 将处理过程提炼成SKILL.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/dd9f5976bed208c994fd4896f1ee6d44.png)

有了这个 技能，每次执行任务时只要选上它，工具就会严格按照它描述的标准流程和脚本去执行，大大减少了错乱的情况。就算新开一个会话，也能直接引用。

**更酷的是，这个 技能 还可以分发给其他同事。**

把相应目录压缩打包，可以发给其他人，在别人的 WorkBuddy 中，选择「技能 → 添加技能 → 上传」，就能加载并使用了。

![AI原生产品经理入门过程 7 其他同事如何安装这个SKILL.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/c1a9ecb1ccf4086553250a3a12547993.png)

几个同事装上之后，都能按照统一的逻辑处理订单了。

对应到 AI 领域的概念，这个技能就是 **Skill**。它的本质是把固定的流程或标准操作机制沉淀下来，让 AI Agent 能稳定、可复用地执行。

## 第 4 步：要打通外部工具了，连接器上场

几个同事都用上 Skill 之后，新需求又来了。

大家各自处理完订单后，想把所有订单信息汇总到一起。比如，搞个腾讯云文档，所有人都往同一个表里写。或者搞个飞书表格，统一汇总。

同事又来问我怎么办。

这回，我让他打开 WorkBuddy 的主界面左侧的「连接器」菜单，找到其中的「腾讯文档」或「飞书」。

![AI原生产品经理入门过程 8 通过连接器连接腾讯文档.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/78eaecfb7bcd2a65a00bc6750e06d282.png)

然后完成扫码授权，以授权WorkBuddy登录并操作你的腾讯文档

![AI原生产品经理入门过程 9 连接器腾讯文档要授权.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/bcd3fc3f68d6298284ccf2f63ffc7108.png)

然后在WorkBuddy对话框中输入：

> 请将前面从xxx中提取到的2月份统计结果，输出到腾讯文档中去，保存到「xxx」这份表格。

系统就会按照要求执行：

![AI原生产品经理入门过程 10 保存腾讯文档的过程.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/23f0c432b62f5249de9a2ffb2f482718.png)

打开这个腾讯文档链接，可以看到数据确实正确写入了，而且几个同事可以写入一份共同的腾讯表格，只要做好文档授权即可：

![AI原生产品经理入门过程 10 保存腾讯文档后的效果.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/3b99b1cc522eca07b58866fdef748c5b.png)

试验到这一步，同事突然问我：这个连接器和 Skill 到底什么关系？为什么感觉它们有点像？

很好的问题。**连接器是通道，Skill 是流程。**

「连接器」让你能连到外部工具，Skill 可以把这个连接写进标准化流程里，让后续每次执行都自动走通。

![AI原生产品经理入门过程 11 在Skill中调用MCP的过程.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/36486b5f3266501ac2bc4527bdcac3e5.png)

我们用以上对话，将MCP写入到“电商订单统计”这个Skill的操作流程后，对应SKILL.md文件内容会增加如下一段描述：

![AI原生产品经理入门过程 11 在Skill中调用MCP的描述.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/7ed7e47a5f9af6f8a69982cfbe1cee92.png)

实际上，WorkBuddy 里有很多现成的 Skill，比如「腾讯文档 skill」，它对相应文档操作做了进一步封装，里面的底层就用到了腾讯文档的连接器。

**验证到这里，同事对 Skill 和 连接器 的关系已经有了非常直观的理解。**

对应 AI 领域的概念，连接器就是 **MCP**（Model Context Protocol），腾讯把它翻译成「连接器」以方便理解。它就是让 AI Agent 能够连接到外部工具和服务的标准协议。和第一步用的内置工具不同，MCP 连接的是外部的、第三方的服务。

## 第 5 步：打开全局记忆，看看工具都记住你什么了

有了前面的实操体验后，我把之前整理的几篇关于通用智能体的文章发给他看。

这次他读起来就非常有感觉了。从实践到理论，大部分概念在前面都碰到过，也都能一一对应上。

不过还有一个点他没完全理解。他说很多文章提到 AI 的多种记忆方式，会话记忆、持久记忆、全局记忆等等，有点搞不清楚。

我就打开 WorkBuddy 的左下角头像中“设置”菜单，找到「记忆」这个模块。打开之后，可以看到从日常对话和任务中，AI 自己提炼的全局记忆信息 Memory 。

![AI原生产品经理入门过程 15 全局记忆的截图.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/ed2b584912d76526e46e75d8edd83a50.png)

我告诉他，这就是 AI 原生说的「越用越懂你」。

它不是简单记住你上一句说了什么，而是从对话中自动提取你的长期偏好、工作习惯、常用工具，沉淀成一个持续更新的知识体系。下次你打开一个新会话的时候，这些记忆会自动加载，工具依然是懂你的那个它。

## 最后

至此，通过这个简单的案例，老同事对AI原生中的Memory、Skill、MCP等基础概念彻底理解了，本文重点不在于WorkBuddy这个工具本身，换成其他AI 原生工具，一样能通过这套案例方法，把这些概念具像化理解。

当然AI原生的领域也在蓬勃发展，远远不止上文案例中用到的这些，还有在SKILL中调度多智能体Multi-Agent去完成工作（对应WorkBuddy中的专家团），还有通过A2UI 去动态实现前端页面卡片渲染等等，新的发展也层出不穷。

回顾上文，我们把在WorkBuddy中用到的具体功能，与「AI原生」的各项概念做个对比梳理如下：

![AI原生产品经理入门过程02概念对比精简图.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12033068/df851eae671acc4fb07fb131cf773515.png)

虽然我们还不能说对AI原生有非常深刻的洞察和最前沿的掌握，但最少我们已经跨进了这道门槛，后面就是持续的探索和尝试过程。

现在回到文章最初老板交代给老同事的任务，他现在信心十足，基于这些对 AI原生概念的具像化理解，去重构他手头的产品设计了，使用AI原生工具去产出原型了。

写到这，我想到一个画面。

很多同学是不是和我这个老同事一样，目前对 AI 的感觉还停留在去年？觉得 AI 也就能回答回答问题、搞个 PPT、写写文章就那样了，然后时不时从新闻中了解到大模型生成图片和视频的能力又有了新的进展等等。

**如果是这样，那你很可能正处于AI学习的瓶颈期。**

如果你也对 AI 原生等概念有所耳闻，想学习又不得其所，甚至有点焦虑，那不妨按照本文这样：

先找到一个工作或生活中真实的效率痛点，尝试用 AI 原生工具去解决它。然后从执行效率、稳定性和覆盖范围等角度，持续去迭代和优化你的解决方案。

**真正躬身入局，你很快就会对 AI 原生有自己的认知，而且建立起自己的学习飞轮。**

这个过程不只是学概念，是在改变你工作的底层逻辑。

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饭吃到一半，他突然放下筷子叹气，说最近压力很大。我问怎么了，他说领导给他下了个任务，要求他了解 AI 原生的机制，然后基于 AI 原生的思想，把现有产品设计重构一遍，让产品"智能体化"。

从提问到执行：普通人如何快速入门 AI原生（AI-Native）实战

从只会用AI聊天，到真正驾驭AI原生工具完成任务，一个普通人5步入门实战，跨越 AI原生 的认知门槛。

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AI原生工具如何提升工作效率？本文通过电商订单处理案例，分享5步实操经验：从任务驱动到技能沉淀，再到连接外部工具，帮助产品经理快速掌握AI原生工具的核心应用。通过WorkBuddy工具实践，深入理解Memory、Skill、MCP等AI原生概念，实现从理论到实践的跨越，有效解决工作痛点，提升生产力。

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