做產(chǎn)品經(jīng)理10年后，我發(fā)現(xiàn)很多以前從0到1的產(chǎn)品都是站在錯(cuò)誤的產(chǎn)品策劃點(diǎn)，浪費(fèi)了非常多的資源與研發(fā)時(shí)間周期。

曾經(jīng)剛做產(chǎn)品經(jīng)理的時(shí)候，我?guī)缀醪粫?huì)看開源項(xiàng)目，而是直接以來就競(jìng)品調(diào)研完成之后開始需求調(diào)研分析、產(chǎn)品設(shè)計(jì)，推進(jìn)開發(fā)。

實(shí)際上用開源的產(chǎn)品來做產(chǎn)品的MVP版本，甚至是早期的功能短板優(yōu)化都是一個(gè)非常好的策略

某些核心算法的實(shí)驗(yàn)，比如直播、視頻壓縮、和現(xiàn)在的AI大模型，都應(yīng)該通過開源方案來實(shí)現(xiàn)。

而我在博士研究生期間，發(fā)現(xiàn)僅是找GitHub搜索，還不夠。更多的還要找到頂刊文獻(xiàn)的開源算法結(jié)合起來，才可以找到更加適合產(chǎn)品的解決方案與項(xiàng)目，更加適用。

所以，今天我分享下我們?cè)诮ㄔO(shè)產(chǎn)品中使用過的技術(shù)開源項(xiàng)目，推薦2025年還在做產(chǎn)品經(jīng)理的收藏，涉及到數(shù)據(jù)中臺(tái)、AI、以及多模態(tài)agent。

1.數(shù)據(jù)中臺(tái)

如果現(xiàn)在要建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)，除了從0到1自己做外，當(dāng)然開源二次開發(fā)也是可以的，這里我選擇了TIS或datacup

TIS 屬于輕量級(jí)的數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用，同時(shí)支持Apache2.0協(xié)議。

dataCup同樣也是支持apach2.0協(xié)議

2.接口管理，類似于開放平臺(tái)的項(xiàng)目

網(wǎng)關(guān)接口開放平臺(tái)管理，可以管理若干個(gè)系統(tǒng)的API接口，這個(gè)接口就存在于各類旁支系統(tǒng)上進(jìn)行匯總。

這個(gè)接口管理使用的是叫做shengyu，支持Apache2.0協(xié)議

3.針對(duì)AI算法

ktransformer算法，一種內(nèi)存與CPU動(dòng)態(tài)調(diào)用的技術(shù)，可以降低顯存，雖然并不能承購足夠高的并發(fā)，但是可以降低顯存使用從而實(shí)現(xiàn)更高性能。

比如現(xiàn)在單卡24GB就可用實(shí)現(xiàn)DEEPSEEK滿血版使用，當(dāng)然要投入在真正的用戶使用場(chǎng)景，tokens要提升到10或者20以上，所以就可以考慮多個(gè)卡來完成并發(fā)，不過早期做AI數(shù)據(jù)驗(yàn)證是非常有用的，而不是就直接買GPU

4.cogvlm 多模態(tài)AI

現(xiàn)在AI都是文本數(shù)據(jù)，而圖像數(shù)據(jù)的使用場(chǎng)景也較多，所以能夠讓AI識(shí)別圖片，并且和圖片進(jìn)行數(shù)據(jù)交流，也是重要的AI模型能力。

而這個(gè)模態(tài)算法使用的圖片加文本，可以支持將圖片里面常見的物品進(jìn)行識(shí)別，可以快速達(dá)到場(chǎng)景擴(kuò)展能力。

5.針對(duì)協(xié)同辦公

騰訊文檔固然好用，但是是收費(fèi)的，那么要想不收費(fèi)，就使用開源的，而開源的就需要修改登錄注冊(cè)，以及保證修改登錄注冊(cè)之后是否能夠在其他功能沒有BUG，正常使用，這就需要產(chǎn)品經(jīng)理來發(fā)現(xiàn)了。

針對(duì)語音轉(zhuǎn)文字記錄辦公

這個(gè)工具是使用頻率相當(dāng)多，如果是做會(huì)議類或工作類的系統(tǒng)，有了這個(gè)能力就可快速接入，并且完成會(huì)議記錄儀。

自動(dòng)化辦公

現(xiàn)在agent自動(dòng)化辦公的工具特別多，但是在文獻(xiàn)上我選擇了這個(gè)在benchmark上的研究，可以覆蓋日常比較多的工作場(chǎng)景。如下是添加商品在購物車，自動(dòng)化完成。

browser-use

以及自動(dòng)化PPT生成完成，這類都是辦公場(chǎng)景可以集成的，方便在辦公類場(chǎng)景可以使用

presentation AI

AI模型管理工具底座

有了底座管理，就可直接調(diào)用多個(gè)AI模型，同時(shí)還能夠生成各自DIY任務(wù)，從而減少開發(fā)，形成AI模型的低代碼平臺(tái)，這里我選擇了的是N8N。

N8N

如果你打算做AI使用，要注意開頭的數(shù)據(jù)中臺(tái)雖然可以使用，當(dāng)然前面提到的數(shù)據(jù)中臺(tái)更多的時(shí)間與資源需要數(shù)據(jù)治理，但更多的工作是數(shù)據(jù)維護(hù)工作。

但是要使用開源的，還有就是維護(hù)成本也會(huì)較高，但在實(shí)際工作中里程序員之間的代碼也就是類似開源的，因?yàn)橥煌捻?xiàng)目組會(huì)使用一套項(xiàng)目代碼，而新加入項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的自然就會(huì)要去熟悉老舊代碼，這也是和開源的項(xiàng)目類似，甚至是開源項(xiàng)目有足夠多的文檔，而加入新團(tuán)隊(duì)，可能老同事都不愿意交接，之前的文檔都沒有。

所以也不要輕視開源項(xiàng)目，開源項(xiàng)目也是一個(gè)可以直接復(fù)用的，只要使用相同技術(shù)棧即可，以上這些都會(huì)在我即將開設(shè)的10月B端AI訓(xùn)練營里講解知識(shí)點(diǎn)，如果你感興趣可以在訓(xùn)練營聽我的直播，講解這些能力如何使用與構(gòu)建，滿足產(chǎn)品的迭代需求。

以上就是今天的分享。

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