“AI产品经理要不要会画架构图？这不都是技术同学的活儿吗？”
我的回答是：一定要会，而且这张图往往决定了你能不能把一个 AI 产品真正做成。
过去一年里，我在接触各种 AI 智能体项目时发现：架构图不是“锦上添花”，它其实是产品的灵魂地图。如果你画得清晰，你就能把技术、业务和风险这三件事串联起来；如果你画不清晰，那很容易做成一个“堆模型的玩具”。
下面，我结合自己的一些体验和业内的案例，聊聊如何绘制一张真正有用的 AI 智能体架构图。
架构图设计的核心逻辑
很多产品经理画图时喜欢“堆积木”：大模型、数据库、工具一个个放上去，最后看起来很炫，但其实没有逻辑。
真正好的架构图，应该像“系统解剖图”，能把业务逻辑、技术能力和数据流动一眼讲明白。
我总结了几个要点：
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分层清晰：常见的六层结构（业务场景层 → 应用层 → 能力层 → Agent平台层 → 模型层 → 基础设施层）。
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逻辑闭环：用户输入到输出的全过程要有对应模块支撑。
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场景驱动：从业务需求出发，而不是先堆技术。
印象很深的是我看到的一个医疗影像诊断案例。团队一开始直接上图像分类模型，结果误判率高得离谱。后来在架构里加了 RAG 检索模块，让模型参考医学文献，准确率立马提升了几十个点。这个坑其实挺典型：架构图不是画来好看的，而是能不能帮产品踩准场景。
从技术选型到场景适配
去年我参与过一个电商客服Agent项目。
最开始，用户问“退货政策”，Agent就甩一大段文字，用户一脸懵。后来优化了三点：
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Prompt优化：用 CRISPE 框架，把输出限制成 JSON。
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Function调用：直接查内部数据库，避免大模型胡说。
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上下文记忆：记住用户前文，不要来回重复。
结果很明显：用户满意度提升 25%，对话轮次减少 30%。
这让我特别有感触：
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Prompt 是方向盘，定边界。
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Function 是发动机，解难题。
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上下文是导航仪，保持连贯性。
工具推荐
以前我也用 Figma、Draw.io 画架构图，结果是——又慢又乱，还不智能。现在我更推荐两个 AI 工具：
boardmix AI：输入“电商客服智能体架构图”，它能一键生成分层结构，还能自动转 Mermaid 代码。适合快速起草。
n8n：更像“乐高积木”，非常适合编排智能体工作流。比如银行风控系统：用户提交贷款 → 调用征信接口 → 跑信用模型 → 合规校验 → 输出审批结果，全流程通过 n8n 的节点路由搞定，不用写死代码。
这两个工具我现在都常用，一个画图，一个跑流程，效率比传统工具高很多。
实战案例
一个很典型的坑就是只看模型，不看数据闭环。 我见过某电商推荐系统，刚上线点击率掉了 10%。原因很简单：只用了点击数据，忽略了加购和停留时长。后来加上这些行为数据，再配合 AB 测试，CTR 回到基准线，交易额还涨了 18%。
所以我越来越相信：AI 产品的核心竞争力不是“模型有多大”，而是“数据闭环有多准”。
避坑指南
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技术崇拜：别觉得用 GPT-4 就高大上。业务只需要分类模型时，Qwen Turbo 这种便宜又快的反而更合适。
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套模板：别想着用 ImageNet 这种通用数据集去做医疗影像。结果就是实际效果完全跑偏。做垂直领域，一定要拿到行业真实数据，并请专家标注。
未来趋势
我自己感受到两个变化特别明显：
从产品到智能体： 以前客服机器人只会回答，现在的 Agent 可以查订单、生成流程、跟踪物流，已经变成一个能执行任务的小助手。
从单点到生态： 越来越多企业在做“AI能力平台”，让不同部门（市场、客服、研发）都能直接调用统一的能力。这对产品经理来说，不是画一张图就完了，而是要思考如何搭建可扩展的生态。
总结
画架构图看似是一个“文档活儿”，但在 AI 产品里，它其实是连接技术和业务的桥梁。
我的体会是：
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不要炫技，架构图越复杂不代表越好；
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不要偷懒，场景逻辑一定要走通；
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不要迷信模型，数据闭环才是关键。
如果你也是在做 AI 产品经理，我建议从下一次需求评审开始，就拿一张纸试着把场景画出来。你会发现：