各位AIPM考生、持证人及合作伙伴：

为持续提升AIPM认证能力体系与当前AI产品实践之间的匹配度，AIPM正在推进 Level I考试大纲新一轮修订工作，预计于2026年9月完成更新。

本次更新将继续保持AIPM Level I面向AI产品经理基础能力评价的定位，围绕真实AI产品工作，对需求判断、产品设计、技术协同、Agent、提示词、产品评估和运营应用等内容进一步梳理和完善。

更新后大纲查看链接：aipm.caieglobal.com

一、总体学习路径保持稳定，进一步强化AI产品完整工作链路

AIPM Level I原有大纲已经围绕用户洞察与需求验证、AI产品设计、技术可行性、智能体架构、提示工程以及产品评估与运营增长六个方向展开。其目标是帮助学习者理解AI产品的基本工作方式，并具备需求分析、方案设计、技术协同、效果评估和风险控制等基础能力。

拟更新版本六大核心能力模块：

PART 1 AI场景识别与需求判断基础：15%
PART 2 AI产品方案与人机体验基础：20%
PART 3 模型能力、技术组合与成本常识：15%
PART 4 智能体任务流与核心机制入门：15%
PART 5 提示词设计与上下文应用：15%
PART 6 产品效果验证与运营应用：20%

二、需求部分进一步强调“先判断该不该用AI”

新版大纲将进一步强化AI场景识别和需求判断。

AI产品经理面对一个需求时，首先要解决的并不是“用哪个模型”，而是判断：这个问题是不是真的需要AI？

新版内容将进一步要求学习者区分用户表层功能诉求和真实业务问题，识别用户角色、使用场景和预期结果，并从数据条件、容错空间、可验证性、实施收益等角度判断一个场景是否适合采用AI。

同时还将进一步区分人工智能、规则系统、搜索系统以及人工处理的适用边界，并强化高风险场景识别。

三、AI产品交互进一步从“聊天框”走向AI-Native UI/UX

随着AI产品形态不断变化，对话框已经不再是唯一的AI产品交互方式。

新版大纲将在原有对话式、伴随式、静默辅助式等交互基础上，进一步增加生成式界面以及结构化结果组件等内容，并要求学习者理解用户触发、系统建议和自动执行之间的差异。

例如，有些任务适合直接通过自然语言交流，有些任务更适合结果卡片、动态表单和按钮组合，而高频、强规则任务甚至不应该被简单改造成聊天界面。

四、AI产品PRD进一步强化知识库、工具和验收要求

AI产品具有非确定性，因此AI产品PRD也不能完全照搬传统软件产品文档。新版大纲将在原有AI产品PRD基础上，进一步明确模型输入输出、知识库范围与访问权限、外部工具调用条件、规则系统与人工节点等产品要求。

同时，AI产品的验收也将进一步覆盖准确性、完整性、采纳率、响应时延和任务完成率等指标。

五、RAG与模型技术组合更加贴近真实AI产品架构

新版AIPM Level I将进一步完善产品经理需要掌握的基础技术认知。

除了理解模型本身的文本、多模态、推理等能力之外，还需要了解模型与规则引擎、搜索、知识库、工作流、OCR、语音识别以及人工审核之间的组合关系。

其中，RAG部分将进一步涉及文档清洗与切分、索引、检索、生成，以及关键词检索、语义检索和混合检索的区别。

同时，新版仍将强调幻觉风险、来源引用、外部工具核验和人工复核，帮助产品经理理解AI产品效果与可靠性的边界。

六、Agent部分进一步增加MCP、任务流和Skills

智能体（Agent）是本次拟更新中重点方向之一。

新版大纲将进一步区分智能体、普通对话助手和固定工作流，并要求学习者理解一个Agent从任务目标到实际执行所需要的任务拆解、规划、行动、观察、结果检查、记忆和状态管理。

工具调用部分则将进一步加入模型上下文协议MCP，包括Host、Client、Server之间的关系，以及Resources、Tools、Prompts等基本组成。

同时，大纲也会明确一个重要边界：接入MCP并不意味着自动完成身份认证、业务授权和安全治理。涉及高风险工具调用时，仍然需要最小权限、敏感操作确认和操作留痕等机制。

新版还会进一步完善工作流编排、多智能体协作以及Skills技能包相关内容，使学习者能够从产品角度理解Skill如何与Prompt、工具和Workflow配合，并理解技能复用、组合和权限管理。

七、提示词进一步升级为“提示词+上下文”能力

Prompt仍然是AI产品经理需要掌握的重要基础能力，但新版将进一步强化上下文应用。除系统指令、用户指令、结构化Prompt、Zero-Shot和Few-Shot之外，新版将增加更加完整的上下文组织和管理内容。

同时，提示词安全部分也将进一步强调提示词注入、越狱、敏感信息泄露，以及输入输出校验、工具权限隔离、最小权限和人工审核等多层防护机制。

八、产品评估能力进一步加强，新增更完整的评测方法

AI产品是否真正有效，不能只看“模型回答准不准”。

新版AIPM Level I将进一步完善产品效果评估体系，从模型与内容、系统表现、用户效果、业务结果以及安全风险多个维度评价AI产品。

例如，除了准确率和召回率，还会关注响应时延、任务完成率、结果采纳率、修改率、用户满意度、单位任务成本、转化、留存和运营效率等。

新版还将新增更加完整的评测集设计与评测方法，包括典型样例、边界样例、高风险样例，以及离线评测、在线评测、人工评审和版本比较。

同时进一步引入模型评估器相关概念，让产品经理理解AI可以辅助完成相关性、完整性和风格等自动评估，但自动评估本身也存在偏差和适用边界。

九、GEO进一步成为AI产品运营能力的一部分

新版大纲继续保留生成式引擎优化（GEO），并进一步细化其在AI产品运营中的作用。

学习内容将涉及GEO与SEO的区别，以及内容的可理解性、主题相关性、事实准确性、来源可信度、结构化表达、实体信息、权威引用和内容更新等因素对生成式AI检索与引用的影响。

十、考试形式总体保持不变

考试仍为线上考试；
仍为65道客观题，其中单选40道、判断10道、多选15道；
总分100分；
考试时间90分钟；
成绩仍分为A、B、C、D四个等级，A、B、C为通过。

原有大纲与拟更新版本在题量、题型、总分和考试时长方面保持一致。

十一、为什么AIPM Level I需要持续更新？

AI产品经理是一个与技术变化高度相关的岗位。

从Prompt到RAG，从对话产品到Agent，从单一模型调用到MCP、Skills和工作流，再到今天越来越完善的AI产品评估体系，AI产品的设计和落地方法仍在快速演进。

因此，AIPM希望认证内容不仅覆盖AI产品经理需要掌握的基础知识，还能够持续反映真实岗位中的工作变化。

新版AIPM Level I希望进一步形成一条完整的能力路径：

场景识别与需求判断 → AI产品方案与体验 → 技术组合与成本 → Agent任务流 → Prompt与上下文 → 产品评估与运营。

最终评价的不是学习者记住多少AI术语，而是能否站在产品经理视角，将业务价值、用户体验、技术可行性、成本、安全和产品效果结合起来，形成一个能够落地、能够验证、能够持续迭代的AI产品方案。新版大纲也明确强调对上述能力之间协调与平衡的评价。

正在备考的考生可继续按照现行大纲进行学习，并及时关注后续官方通知。

更新后大纲查看链接：aipm.caieglobal.com

感谢各位考生、持证人及合作伙伴一直以来对AIPM的关注与支持。

CAIE认证考试委员会
2026年9月

 

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CAIE AI认证介绍：

CAIE全称 Certified Artificial Intelligence Engineer（人工智能工程师），简称 CAIE（赛一），是面向人工智能学习、岗位应用与企业实践的技能等级认证，旨在评估和培养学习者在人工智能基础认知、AI工具应用、实际问题解决以及人工智能项目实践等方面的综合能力。

CAIE认证体系持续关注人工智能领域的技术发展和行业应用变化，并及时将相关内容纳入考核标准与课程体系，使认证内容能够与当前AI应用和企业实践保持衔接。应用场景覆盖产品、金融、人力、市场、财务、法律、运营、项目管理、教育科研等不同岗位。

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