文章核心观点 - AI产品经理需积极学习并应用关键开源项目以提升工作效率和保持竞争力，避免在信息爆炸时代落后 [1] - 将开源工具按特定类目进行系统化学习可有效减轻学习压力与焦虑 [1][13] AI模型管理工具 - Dify类开源项目（如COZE）专注于AI模型管理，支持管理并调试多个AI模型 [2] - 通过配置任务流或Agent可快速搭建AI应用场景，如诊断或知识库系统 [3] - 该类工具提供可视化界面，在开发资源有限的情况下可快速管理模型，减少研发时间 [4] 自动化AI Agent应用 - Manus对标的开源工具（如京东的Joyagent）是基于大模型的Agent应用，Joyagent在开源领域已超过OpenMANUS成为SOTA [5] - 最新Manus版本支持上千个Agent应用并行，但存在tokens消耗与应用价值不匹配的争议 [5] - 自动化AI Agent工作流是AI产品经理的重要方向，尤其适用于仅能调用云API进行应用开发的团队 [5] 开发与设计辅助工具 - 除Cursor外，Onlook等开源项目可使产品经理无需编码即一键自动生成React前端样式 [6] - Figmamaker和super design等同属产品经理的“编码工具”，能完成UI设计与前端编码 [6][7] 主流开源AI模型 - 关注的重点开源模型包括OpenAI的OSS 120B、DEEPSEEK 671B、KIMI2及阿里通义千问的Qwen3 [8] - 单个模型显存占用约达100GB，即使采用ktransoformer等技术也难以保证tokens速度 [8] - 技术团队常使用Dify类工具配合Ollama统一管理开源模型，以避免业务中断 [8] 声音与数字人技术 - 声音TTS、ASR等开源技术是数字人对话的关键环节，非通用大模型所能替代 [9] - 该类技术追求模仿人类情感交流、难以辨别的真实声音与数字人形象，属于deepfake技术范畴 [12] 开源协议选择 - 仅关注MIT和Apache 2.0协议，因其允许商业使用与修改，且不要求修改后再次公开 [13] - 此类协议能保障产品商业化落地并具有研发价值，而非仅限于实验用途 [13]