第五章:如何读懂AI产品的技术架构图——PM的架构识别指南 本章难度:★★★☆☆ | 预计阅读时间:35分钟你将学到:RAG系统的完整架构、Agent系统的四大模式、MCP与A2A协议的区别、常见技术栈的快速识别方法引言:看懂架构图是PM的新基本功工程师给你一张架构图,里面有向量数据库、Embedding模型、ReAct Loop、多Agent编排……你只能点头说"看起来很专业"?这不是一个可持续的状态。2026年,AI产品复杂度急剧上升——不再是"LLM + Prompt"这么简单的组合。你可能在评估供应商时看到他们的技术架构,在和工程师讨论方案时需要理解数据流向,在设计产品时需要知道"这个功能在技术上是怎么做出来的"。本章的目标:让你能看懂AI产品的技术架构图,知道每个组件做什么,能问出正确的问题。1. RAG系统架构——超越"检索+生成"1.1 从基础RAG到高级RAG在第三章,我们讲了RAG的基本原理:检索相关文档,让LLM基于文档生成。但实际生产环境中的RAG,远比"检索+生成"复杂。基础RAG在Demo里看起来不错,但在真实数据上会遇到三类经典失败:失败模式描述例子