今日学习目标

前 5 天我们已经完成了从概念到架构的学习：

天数	学习重点	解决的问题
第 1 天	什么是 Agent	知道 Agent 不是普通聊天机器人
第 2 天	六大核心特征	知道 Agent 为什么“像智能体”
第 3 天	认知循环	知道 Agent 怎么完成任务
第 4 天	内部组件架构	知道 Agent 由哪些模块协作
第 5 天	Agent 类型选择	知道不同场景该选哪种 Agent
第 6 天	业务落地拆解	把 Agent 框架套到真实项目里

第 6 天的核心问题是：

如果我要做一个真实的业务智能体，应该怎么从“想法”拆成“可落地需求”？

原文提到，Agent 开发不是传统软件那种固定逻辑开发，而是一个结构化、迭代式的生命周期：需要定义目标、拆解子任务、设计架构、集成工具，并通过反馈持续优化。

一、今天先建立一个关键认知

1.1 不要从“功能”开始，要从“业务目标”开始

很多人做 AI 智能体，第一句话会写成：

text
做一个 AI 调研智能体，可以自动生成竞品调研报告。

这句话不是不能写，而是不够。

因为它只描述了“输出物”，没有描述：

缺失内容	为什么重要
谁来用	不同用户需要的报告完全不同
解决什么问题	不知道业务价值在哪里
输入是什么	用户到底提供哪些信息
过程怎么跑	Agent 如何感知、推理、规划、行动
需要哪些工具	没有工具就只能空生成
怎么判断好坏	没有验收标准就无法上线
怎么持续优化	没有反馈闭环就不会越用越好

所以第 6 天最重要的转变是：

从“我要一个 AI 功能”，转成“我要一个能完成业务目标的 Agent 流程”。

二、Agent 业务落地的 11 个拆解维度

以后你做任何智能体，都可以按这 11 个维度拆。

维度	要回答的问题	作用
1. 目标	这个智能体最终要完成什么？	明确业务价值
2. 使用者	谁来用它？	决定交互方式和输出深度
3. 场景	在什么业务流程里使用？	决定产品形态
4. 输入	用户需要提供什么？	决定表单、对话或上传内容
5. 感知	Agent 还要读取什么信息？	决定数据源和知识库
6. 推理	Agent 需要判断什么？	决定智能程度
7. 规划	Agent 怎么拆任务？	决定流程稳定性
8. 行动	Agent 调用什么工具完成任务？	决定能不能真正办事
9. 记忆	Agent 要沉淀什么？	决定能不能越用越好
10. 输出	最终交付什么？	决定用户是否可用
11. 反馈	如何评价和优化？	决定迭代闭环

可以记成一句话：

目标定方向，用户定形态，输入定边界，流程定能力，反馈定成长。

三、以 AI 调研智能体为例完整拆解

第 6 天建议你重点拿 AI 调研智能体 来练习。

因为它最能体现 Agent 的完整能力：

Agent 能力	AI 调研智能体是否需要
感知	需要读取竞品资料、网页、历史报告
推理	需要判断竞品定位、卖点、转化路径
规划	需要拆解调研步骤
行动	需要搜索、读取、整理、生成报告
记忆	需要沉淀竞品库和调研模板
反馈	需要根据人工修改优化输出

原文中也强调，Agent 的认知循环包括感知、推理、规划、行动和学习，这个循环正是把 Agent 从“自动脚本”升级为“智能系统”的关键。

四、维度 1：目标拆解

4.1 不要写空泛目标

不推荐：

text
提升调研效率。

这个目标太泛，无法指导产品设计。

4.2 目标拆解表

层级	内容
业务目标	支撑项目决策、竞品对抗、销售承接
用户目标	快速拿到结构化竞品调研报告
系统目标	自动完成资料收集、维度归类、对比分析、建议生成
管理目标	统一调研标准，沉淀竞品资料库
验收目标	报告完整、结论有来源、建议可执行

4.3 目标写法模板

text
该智能体用于【使用部门/角色】在【业务场景】中，
围绕【核心业务目标】，
自动完成【关键任务流程】，
输出【可交付成果】，
并通过【反馈机制】持续优化。

示例：

text
AI 调研智能体用于项目运营策划部在竞品分析场景中，
围绕课程优化、竞品对抗和销售转化目标，
自动完成竞品信息收集、调研维度归类、横向对比分析和建议生成，
输出竞品调研报告、对比表和销售承接建议，
并通过人工修改记录持续优化调研模板和竞品知识库。

五、维度 2：使用者拆解

5.1 谁来用，决定怎么设计

不同用户对同一个调研报告的需求不一样。

使用者	关注重点	输出偏好
项目负责人	竞品打法、价格、转化策略	简洁结论 + 建议
策划老师	活动玩法、卖点包装、用户痛点	详细分析 + 可借鉴动作
销售负责人	客户异议、对抗话术、竞品弱点	销售话术 + 对比表
领导	趋势、风险、机会点	一页纸汇报版
新人	背景资料、基础信息	完整说明版

5.2 AI 调研智能体的使用者设计

用户角色	使用场景	需要的能力
项目老师	调研竞品课程	自动整理课程、价格、卖点
策划老师	设计活动前参考竞品	提炼活动打法和转化路径
销售老师	应对客户对比竞品	生成竞品对抗话术
管理者	看行业竞争态势	输出简版汇报结论

5.3 产品设计启发

你可以给同一个智能体设计不同输出模式：

模式	适合谁	输出形式
标准调研版	项目老师	完整报告
汇报简版	领导	一页纸结论
销售对抗版	销售团队	对比表 + 话术
策划参考版	策划老师	玩法拆解 + 借鉴建议

六、维度 3：场景拆解

6.1 场景决定智能体形态

AI 调研智能体不是一个孤立工具，它应该嵌入业务流程。

业务阶段	是否需要调研智能体	具体用途
新项目立项	需要	判断市场竞争情况
课程优化	需要	对比竞品课程体系
活动策划前	需要	借鉴竞品玩法和转化路径
销售转化中	需要	生成竞品对抗话术
项目复盘时	需要	分析竞品变化和自身短板

6.2 场景拆解模板

拆解项	示例
触发时机	策划活动前、产品优化前、销售反馈竞品问题时
使用频率	每月一次重点调研，临时竞品问题随时查询
输入来源	竞品名称、链接、销售反馈、项目需求
输出去向	调研报告、销售话术、策划方案、领导汇报
关联部门	项目部、策划部、销售部、AI 产品部

七、维度 4：输入拆解

7.1 输入越清楚，输出越稳定

AI 调研智能体最怕用户只输入一句：

text
帮我调研一下某某机构。

这会导致输出不稳定。

更好的输入设计是结构化的。

7.2 输入字段设计

字段	是否必填	示例	作用
项目类型	必填	中医师承 / 消防 / 考研	确定行业背景
竞品名称	必填	XX 教育、XX 课堂	明确调研对象
竞品链接	选填	官网、课程页	提高资料准确性
调研目的	必填	课程优化 / 销售对抗 / 活动参考	决定分析重点
关注维度	选填	价格、课程、私域、直播	控制报告结构
输出形式	必填	完整报告 / 对比表 / 一页纸	决定交付格式
时间要求	选填	近 30 天 / 最新活动	控制时效性
内部资料	选填	历史调研表、销售反馈	增强业务贴合度

7.3 输入方式设计

方式	适合阶段	优点	缺点
对话输入	MVP 初期	简单、灵活	不稳定
表单输入	正式使用	结构清晰、结果稳定	稍重
文件上传	深度调研	可结合内部资料	解析成本高
模板选择	标准化阶段	适合批量使用	灵活性较弱

建议第一版采用：

text
对话输入 + 必填字段提醒 + 报告模板选择

八、维度 5：感知拆解

8.1 Agent 要读取哪些信息？

感知不是只看用户输入，还包括外部信息和内部信息。

信息来源	示例	用途
用户输入	竞品名称、调研方向	明确任务
竞品官网	品牌定位、课程介绍	获取官方信息
课程详情页	课程体系、价格、权益	提取产品结构
公众号	活动玩法、内容策略	分析转化方式
小红书/抖音	用户反馈、种草内容	观察流量打法
直播间/视频号	话术、促销、转化路径	分析销售链路
内部知识库	项目资料、历史报告	做业务对比
销售反馈	客户常提竞品问题	生成对抗建议

8.2 感知阶段的输出

感知阶段最好不要直接输出报告，而是先形成结构化资料池。

结构化字段	示例
竞品名称	XX 教育
所属项目	中医师承
课程类型	基础班 / 协议班 / 高端班
价格区间	3980-12800
核心卖点	师资、通过率、服务、资料
转化路径	公众号 → 企微 → 社群 → 直播
促销方式	限时优惠、赠课、名额稀缺
资料来源	官网、公众号、课程页
更新时间	2026-06-29

九、维度 6：推理拆解

9.1 Agent 要判断什么？

调研智能体不能只是搬运资料，它要能分析。

推理问题	示例
这个竞品主打什么定位？	高端服务 / 低价引流 / 名师背书
它的核心卖点是什么？	师资、课程体系、通过率、陪跑服务
它的转化路径是什么？	内容种草 → 私域承接 → 直播成交
它对我们有什么威胁？	价格更低、包装更强、服务承诺更重
我们可以怎么应对？	优化话术、强化差异化卖点
哪些信息不可靠？	无来源、过期、来自用户评论

9.2 推理输出表

推理维度	输出内容
竞品定位判断	该竞品偏低价获客，重点通过优惠刺激转化
卖点判断	主打陪跑服务和结果承诺
价格判断	价格区间较宽，低价班用于引流，高价班用于利润
转化判断	主要通过公众号内容加企微，再进入直播间成交
风险判断	部分宣传存在夸大承诺风险
应对判断	我方可强化师资、服务透明度和真实案例

十、维度 7：规划拆解

10.1 把调研目标拆成任务链

AI 调研智能体的规划流程可以这样设计：

text
用户提交调研需求
        │
        ▼
确认调研对象和目的
        │
        ▼
拆解调研维度
        │
        ▼
收集公开信息
        │
        ▼
提取结构化字段
        │
        ▼
横向对比竞品
        │
        ▼
分析优势和风险
        │
        ▼
生成业务建议
        │
        ▼
输出报告和对比表
        │
        ▼
收集人工反馈

10.2 规划任务表

步骤	Agent 要做什么	工具/资料
1	确认调研目标	用户输入
2	选择调研模板	模板库
3	拆解调研维度	维度规则库
4	搜索竞品资料	搜索工具
5	读取网页内容	网页读取工具
6	提取字段	信息抽取模型
7	做横向对比	表格工具
8	生成结论	LLM
9	输出建议	报告模板
10	收集反馈	反馈表

十一、维度 8：行动拆解

11.1 Agent 要真正能“办事”

行动层决定智能体是不是只会说。

行动能力	说明
搜索资料	根据竞品名称查找公开信息
读取网页	提取官网、课程页、文章内容
结构化整理	把非结构内容转成字段
生成表格	输出竞品对比表
生成报告	输出完整调研报告
生成话术	输出销售对抗话术
生成缺失提示	明确哪些资料不足
保存结果	沉淀到竞品库或知识库

11.2 行动层权限设计

不是所有动作都应该自动执行。

动作	是否自动	原因
读取公开网页	可以自动	风险低
整理竞品字段	可以自动	风险低
生成报告草稿	可以自动	需人工确认
写入正式知识库	建议人工确认	防止错误沉淀
推送给销售团队	建议人工确认	避免误导销售
形成正式对外话术	必须人工审核	涉及合规风险

十二、维度 9：记忆拆解

12.1 AI 调研智能体要记住什么？

记忆类型	记忆内容	用途
竞品记忆	已调研竞品名称、资料、变化	避免重复调研
模板记忆	标准报告模板、字段模板	保证输出统一
用户记忆	用户偏好的报告格式	提升体验
反馈记忆	人工修改意见、评分	优化后续输出
案例记忆	优秀调研报告	作为参考样例
风险记忆	不可靠来源、过期信息	避免错误引用

12.2 记忆库设计建议

记忆库	内容
竞品资料库	竞品基础信息、课程、价格、渠道
调研模板库	不同项目、不同用途的报告模板
维度规则库	价格、课程、卖点、私域、直播等标准字段
历史报告库	已生成和人工确认过的报告
反馈优化库	用户修改记录和评价
销售对抗库	可复用的对比话术和异议处理

十三、维度 10：输出拆解

13.1 输出不是越多越好，而是要可用

AI 调研智能体至少可以设计 4 类输出。

输出类型	内容	适合对象
完整调研报告	背景、竞品信息、对比分析、建议	项目老师
竞品对比表	价格、课程、卖点、渠道、转化路径	项目/销售
一页纸汇报	核心结论、机会点、风险点	领导
销售对抗话术	客户问竞品时怎么回应	销售老师

13.2 标准报告结构

text
# XX 项目竞品调研报告

## 一、调研目标
说明本次调研为什么做、服务什么业务目标。

## 二、竞品基础信息
竞品名称、定位、项目、主要产品、资料来源。

## 三、核心维度对比
价格、课程体系、师资、服务、转化路径、私域承接。

## 四、竞品优势分析
它哪里做得好，为什么可能影响我们。

## 五、竞品风险与短板
它哪里可能存在问题或不足。

## 六、对我们的启发
课程、活动、销售、私域分别可以借鉴什么。

## 七、销售对抗建议
客户拿竞品对比时，我们怎么回应。

## 八、信息来源与可信度
列出来源、时间、置信度和缺失项。

十四、维度 11：反馈拆解

14.1 没有反馈，Agent 不会变好

反馈机制决定这个智能体能不能持续优化。

反馈问题	作用
报告是否可用？	判断整体质量
哪些字段缺失？	优化调研维度
哪些结论不准确？	优化来源和推理
哪些建议不可执行？	优化业务建议
哪些内容被人工修改？	形成改进样本
是否应该加入模板库？	沉淀优秀输出

14.2 反馈表设计

字段	选项/说明
报告可用性	可用 / 部分可用 / 不可用
信息完整性	完整 / 缺少价格 / 缺少课程 / 缺少渠道
结论准确性	准确 / 部分不准 / 明显不准
建议可执行性	可执行 / 偏泛 / 不适用
人工修改比例	低 / 中 / 高
是否加入案例库	是 / 否
需要补充资料	填写缺失内容
总体评分	1-5 分

十五、边界设计：什么不能让 Agent 做？

业务智能体最容易出问题的地方，就是边界不清。

15.1 AI 调研智能体边界

边界	说明
不编造数据	没有来源就标记资料不足
不输出绝对结论	用“可能”“从公开资料看”表达
不直接作为最终决策	输出为参考，需人工确认
不采集敏感数据	只使用公开资料和授权资料
不自动发布报告	正式对外使用需审核
不生成违规对抗话术	销售话术需合规审核

15.2 边界写法模板

text
该智能体输出结果仅作为业务参考，不作为最终决策依据。
涉及价格、承诺、政策、竞品数据等内容，必须标注来源；
无法确认的信息需要明确提示“资料不足”；
涉及对外销售话术和公开发布内容，必须经过人工审核。

十六、AI 调研智能体 MVP 版本设计

16.1 第一版不要做太大

第一版目标：

先跑通一个最小闭环，而不是一次性做成全能调研平台。

16.2 MVP 能力范围

模块	V1 做什么	V1 不做什么
输入	支持用户输入竞品名称、链接、调研目的	不做复杂多轮任务管理
感知	读取用户提供资料和少量公开网页	不做全网深度爬取
推理	按固定维度提取信息	不做复杂行业预测
规划	使用固定调研流程	不做自定义流程编排
行动	生成报告和对比表	不自动写入正式知识库
记忆	保存人工确认后的报告	不自动学习所有聊天记录
反馈	收集评分和修改意见	不做自动模型训练

16.3 MVP 流程图

text
用户输入竞品名称/链接
          │
          ▼
选择调研模板
          │
          ▼
读取公开资料和内部样例
          │
          ▼
提取核心字段
          │
          ▼
生成竞品对比表
          │
          ▼
生成调研报告草稿
          │
          ▼
人工确认和修改
          │
          ▼
沉淀到历史报告库

十七、验收指标设计

17.1 不能只看“生成得像不像”

Agent 验收要看业务效果。

指标	说明	目标参考
报告完整率	是否覆盖标准维度	≥ 90%
来源标注率	关键结论是否有来源	≥ 90%
人工修改率	人工需要改多少	越低越好
结论采纳率	业务是否采纳建议	≥ 70%
平均生成时间	从输入到报告完成	比人工明显缩短
用户满意度	使用者评分	≥ 4/5
知识沉淀率	是否形成可复用资料	持续增长

17.2 测试用例设计

测试场景	验证重点
输入完整竞品链接	能否正确提取字段
只输入竞品名称	能否提示补充信息或搜索
资料不足	是否明确标记缺失
多竞品对比	是否输出横向表格
竞品信息冲突	是否标记来源差异
用户要求销售话术	是否生成合规表达
用户要求领导汇报版	是否输出一页纸简版

十八、最终形成一份业务需求草稿

下面这段可以作为你后面写需求文档的基础版本。

text
AI 调研智能体用于项目运营策划部在竞品分析、活动策划、产品优化和销售对抗场景中使用。

该智能体的目标是帮助项目老师快速完成职业教育竞品调研，自动收集竞品公开资料，按统一维度提取课程体系、价格、卖点、渠道、私域承接和转化路径等信息，生成结构化竞品调研报告、竞品对比表和销售对抗建议。

用户输入包括项目类型、竞品名称、竞品链接、调研目的、关注维度和输出形式。智能体需要读取用户提供资料、公开网页、历史调研报告和内部项目知识库。

智能体按照“感知—推理—规划—行动—学习”的流程运行：先收集资料，再判断竞品定位和调研重点，然后拆解调研步骤，调用搜索、网页读取、表格整理和报告生成工具，最后根据人工修改记录优化调研模板和竞品资料库。

第一阶段 MVP 重点跑通单竞品调研和多竞品对比，不做全网自动爬取，不自动发布正式结论。所有关键结论必须标注来源，资料不足时明确提示，不允许编造数据。正式用于销售话术或领导汇报前，需要人工确认。

十九、今天最重要的理解

第 6 天你最应该记住这 6 句话：

序号	核心结论
1	做 Agent 不能从功能开始，要从业务目标开始
2	一个可落地的 Agent 需求，必须拆目标、用户、输入、流程、输出、反馈
3	AI 调研智能体不是“生成报告工具”，而是“调研流程自动化助手”
4	感知、推理、规划、行动、记忆、反馈都要在业务里找到对应设计
5	MVP 不要追求大而全，先跑通一个完整闭环
6	边界和验收标准比功能清单更重要

最核心的一句话：

智能体落地，不是把 AI 接进来，而是把业务流程拆清楚，再让 AI 去承担其中可自动化、可标准化、可反馈优化的部分。

二十、当天练习

练习 1：用 11 个维度拆 AI 调研智能体

维度	你的填写
目标
使用者
场景
输入
感知
推理
规划
行动
记忆
输出
反馈

练习 2：写一个 MVP 范围

请补充下面这段：

text
AI 调研智能体第一阶段 MVP 只解决：
1. ____________________
2. ____________________
3. ____________________

第一阶段暂不解决：
1. ____________________
2. ____________________
3. ____________________

参考答案：

text
AI 调研智能体第一阶段 MVP 只解决：
1. 单个竞品的结构化调研
2. 多个竞品的核心维度对比
3. 调研报告草稿和一页纸简版生成

第一阶段暂不解决：
1. 全网自动深度爬取
2. 自动写入正式知识库
3. 自动生成对外发布材料

练习 3：设计验收指标

指标	你的目标
报告完整率
来源标注率
人工修改率
结论采纳率
用户满意度
知识沉淀率

二十一、今日产出物

今天学完后，建议沉淀 4 个东西：

产出物	用途
AI 调研智能体需求拆解表	用于需求沟通
MVP 能力范围表	用于控制开发边界
验收指标表	用于测试和上线评估
边界说明	用于控制风险

你可以直接写成这样：

text
AI 调研智能体的核心不是自动写报告，而是把竞品调研流程标准化、结构化和可复用化。
它需要围绕调研目标，完成资料感知、维度推理、任务规划、工具调用、报告生成和反馈沉淀。
第一阶段 MVP 重点跑通单竞品调研、多竞品对比和报告草稿生成；关键结论必须标注来源，资料不足必须提示，输出结果需人工确认后才能进入正式知识库。

第 7 天预告

第 7 天会进入最后一部分：

text
形成你的 Agent 需求拆解方法论

重点会沉淀成：

最终产出	用途
Agent 判断清单	判断一个需求适不适合做智能体
Agent 需求模板	后续所有智能体都能套用
AI 项目汇报框架	给领导讲清楚价值
下一步实践计划	从学习转向真实落地

第 6 天是把一个项目拆清楚。

第 7 天会把这套方法固化成你以后能反复使用的工作模板。

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第 6 天学习笔记：把 Agent 框架套到真实业务