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 II考试大纲新一轮修订工作，预计于2026年9月完成更新。

AIPM Level II继续面向AI产品方向的专业人才。原有大纲已经重点考察需求判断、AI产品设计、技术路线、智能体架构、提示工程及产品评估等能力；拟更新版本将在此基础上进一步突出复杂业务环境中的产品机会判断、非确定性产品定义、生产级Agent治理、评测工程以及规模化经营决策。

更新后大纲查看链接：aipm.caieglobal.com

一、整体能力结构进一步从“产品设计”走向“复杂AI产品治理”

本次拟更新后，AIPM Level II仍保持六大核心模块及原有分值比例，分别为：

AI机会评估与价值组合决策15%、非确定性产品定义与责任边界设计20%、复杂AI系统架构与商业可持续性15%、生产级智能体编排与运行治理15%、可维护指令体系与模型行为安全15%、评测工程、数据闭环与规模化增长20%。

新版更强调AI产品经理不仅要“把产品设计出来”，还要能够判断一个AI项目是否值得投入、如何安全上线、怎样稳定运行，以及是否具备规模化推广的条件。

二、需求判断升级为“AI机会评估与项目组合决策”

新版第一模块将进一步强化AI项目的前置判断能力。

除了识别用户需求、判断AI适配度之外，AIPM二级还将进一步要求学习者在大模型、传统机器学习、规则自动化和非AI方案之间形成有依据的选择，并说明为什么选择某种方案、为什么排除其他方案。

同时加入更完整的价值评估和项目组合决策，综合考虑用户收益、业务收益、战略价值、开发投入、算力成本、运营成本和风险成本，并在短期收益项目、共性能力建设和探索性项目之间进行资源配置。

三、进一步强化AI产品责任边界、安全与红队测试

随着AI产品开始真正执行任务，责任和风险也越来越重要。

新版将在AI产品方案设计中进一步细化系统事实与AI推断的区分、人机责任分配、高影响操作控制、个人信息保护、数据与知识产权责任以及AIGC生成合成内容标识等内容。

特别是在资金处理、权限变更、重要数据删除、正式外发等高影响操作中，新版强调使用模型无法绕过的确定性授权校验，并根据风险等级设置确认、审批和审计机制。

新版还将进一步加入产品红队测试与发布阻断，通过模糊输入、多意图、高风险请求和对抗输入测试系统边界，并将严重安全缺陷直接转化为产品发布阻断条件。

四、技术架构从“会选模型”走向复杂AI系统设计

AIPM Level II仍然不会要求产品经理成为算法工程师，但对于技术架构的理解要求将进一步提升。

新版将更加关注大模型、传统机器学习、OCR、多模态、规则系统、RAG、小模型以及工具系统之间如何形成组合方案，并要求产品经理理解单模型、模型路由和模型级联等不同架构。

RAG部分也进一步进入企业级应用，包括文档解析、切分、索引、召回、重排和生成，以及知识权限过滤、知识过期、恶意知识内容和检索注入等实际问题。

新版进一步明确 Harness Engineering 的系统级治理思路，通过工作流、护栏、结构化校验和反馈机制限制Agent的可执行空间，并持续验证治理效果。

五、Agent从“架构设计”升级到“生产级运行治理”

智能体仍然是AIPM二级的重要能力，但拟更新版更加突出“生产级”。新版模块名称直接调整为生产级智能体编排与运行治理。

除了业务流程拆解、状态机、任务规划、ReAct、多智能体和Skills之外，还进一步增加故障恢复、检查点、断点续作、幂等控制、补偿机制、服务等级目标和错误预算等真实生产环境中的运行问题。

记忆也不再只是理解“短期记忆和长期记忆”，而是进一步考虑：应该记什么、保存多久、谁可以访问、错误记忆怎样纠正，以及如何避免过期或污染的记忆影响后续任务。

新版还进一步强化Skills版本管理、工具权限、Agent运行指标、链路日志、状态快照、风险告警、灰度发布和回滚等治理能力。

六、Prompt进一步升级为“可维护的指令体系”

AIPM二级对于Prompt的要求也会进一步发生变化。

相比单独写好一段提示词，新版更强调如何建立一个可维护、可测试、可发布、可回滚的指令体系。

内容包括系统指令、业务规则、用户输入和外部数据之间的层级关系，稳定规则与运行变量的模块化管理，以及Prompt版本和模型、知识库、工具版本之间的关联。

每次修改指令后，还需要通过固定测试集和基线版本比较效果，并在出现效果下降或安全风险时支持快速回滚。

七、评测从“看指标”升级为完整的评测工程

新版AIPM二级进一步强化评测工程。

除了准确率、召回率、任务完成率、采纳率、人工接管率、时延和成本等指标，还将进一步区分核心指标、护栏指标和观察指标，并将重大误导、严重违规和越权执行设置为产品发布阻断条件。

新版还进一步增加黄金评测集、回归评测集、探索评测集，以及更加完整的标注体系和 LLM-as-Judge 自动评估方法。

强调自动评估器自身存在位置偏差、长度偏好和自我偏好等问题，高风险事实判断或伦理判断不能完全交由自动评估完成。

失效分析、回归测试、实验设计、小流量验证和安全发布也进一步进入考核范围，使AI产品从“上线即结束”转向持续评估和迭代。

八、进一步强化规模化经营与GEO能力

作为AI产品经理二级，产品最终还需要回答一个商业问题：这个产品能不能长期、规模化运行？

因此，新版继续强化成本、性能和商业可持续性，要求理解Token、模型调用、工具调用、检索、存储、人工审核和运维等成本，并综合考虑峰值并发、响应时延和实际经营模式。

在产品增长方面，则继续加入生成式引擎优化（GEO）、规模化多模态内容生产、用户生命周期运营和ROI评价等内容。

九、考试基本形式

考试仍采用线上形式；客观题共65道，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。原版与拟更新版本在考试题型、题量、分值和考试时长方面保持一致。

十、AIPM Level II希望培养什么样的AI产品经理？

AIPM二级对于AI产品经理的定位正在进一步明确：不只能够发现需求、写PRD和设计Agent，而是能够围绕一个复杂AI产品完成：

机会评估 → 产品定义 → 架构决策 → Agent运行治理 → 指令体系 → 评测验证 → 安全发布 → 规模化经营。

最终希望形成的是能够在业务价值、技术可行性、用户体验、成本、安全合规和组织责任之间作出合理取舍，并推动复杂AI产品真正落地和持续迭代的专业能力。

正在备考的考生可继续按照现行考试大纲进行学习，并及时关注官方发布的最新信息。

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（注册人工智能工程师），简称 CAIE（赛一） ，是人工智能领域的技能等级认证，旨在评估和培养具备人工智能理论基础与实战能力的职业人士。

CAIE 认证体系主要针对从事或希望从事人工智能技术研发、应用及项目管理等相关工作的专业人员，考核范围包括但不限于人工智能的基础理论、主流算法、开发工具、编程实践、以及在不同行业、不同领域、不同岗位场景下的应用能力，包括CAIE+营销\人力\财务\学术\医疗\视频等不同场景下的应用。

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