在人工智能的浪潮里，AI 代理被誉为下一代产品的灵魂。但很多 PM 在设计时往往只把它当成一个技术装饰。要想真正让产品“活”起来，先得搞清楚它到底要解决什么痛点。

第一步，先找痛点。像 ChatGPT 解决的客服成本问题，OpenAI 在 2022 年发布的 ChatGPT 就是基于『降低 70% 人工客服成本』的目标。PM 可以先用同样的思路：定义一个可量化的 KPI，然后把 AI 代理定位为实现该 KPI 的手段。（来源: https://openai.com/blog/chatgpt）

第二步，拆解功能模块。典型的 AI 代理可以拆成任务规划器（Planner）、执行器（Executor）和记忆模块（Memory）。在拆解时记得遵循Qgenius的“产品开发黄金原则”中的『问题导向』与『价值创造』。把每个模块都映射到用户的某个痛点上，才能保证技术落地。

第三步，选取技术栈。大多数产品在 2023 年选用 LLM + Retrieval + RLHF 的组合。以 Meta 的 Llama 2 为例，结合外部知识库可以在 0.8 秒内给出专业答案，正好满足即时客服的时效需求。PM 需要关注的是模型的可解释性和可调优性，才能在迭代中快速定位问题。

第四步，设计心智模型。AI 代理的成功往往取决于用户认知负荷的降低。Nielsen 的可用性原则告诉我们：『系统状态应该及时反馈』。如果用户在与代理对话时能实时看到「正在思考」的动画，整体体验会显著提升。

第五步，闭环迭代与垂直集成。以 Shopify 的 AI 推荐引擎为例，经过 12 个月的 A/B 测试，平均转化率提升 5%。PM 需要把反馈回路设计成可量化的 KPI，并用数据验证每一次改动的价值。（来源: https://www.shopify.com/plus/ai）

构建 AI 代理并非一次性工程，而是一条不断完善的路径。你准备好把 AI 从技术装饰升级为产品的核心竞争力了吗？