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：