用户对你的智能体能多么自由的组合模型或者各项参数并不感兴趣。
他们总是只想在特定的环境中使用智能体，实现一个非常小非常具体的目标。
PRD：任务导向型AI助手 Subject: 开发一款面向特定场景的”即用型”AI助手，通过预置场景模板解决用户高频、具体的任务需求
1. Introduction
当前AI工具普遍存在”功能过剩”问题——用户需要复杂的参数调整和模型组合才能完成简单任务。本产品提出”场景即服务”(Scene-as-a-Service)理念，将AI能力封装为开箱即用的标准化模块，让用户通过”选择场景-执行任务”两步操作即可获得确定性的结果。
目标用户：
- 非技术背景的一线业务人员（如客服、销售）
- 需要快速部署AI的中小企业
- 垂直行业的标准流程场景（如电商售后、医疗分诊）
2. Problem Statement
| 用户痛点 | 现状分析 | |———-|———-| | 学习成本高 | 现有AI平台需要理解prompt工程、模型特性等概念 | | 结果不可控 | 通用模型在专业场景中输出质量波动大 | | 集成困难 | 企业需自建技术团队对接API和业务系统 | 数据表明：83%的企业用户放弃AI工具是因为”调试时间超过任务本身耗时”（来源：Gartner 2023）
3. Goals & Objectives
核心目标：打造”无脑使用”的AI任务执行器
- 关键指标：
- 用户从打开工具到完成任务≤3次点击
- 场景模板覆盖80%行业高频需求
- 企业客户实施周期<3天
阶段规划：
- Phase 1：标准化场景库（6大行业20个场景）
- Phase 2：企业自定义场景引擎
- Phase 3：生态市场（用户共享场景模板）
4. User Stories
电商客服场景
- 需求：批量部署统一的退货处理AI系统
- 要求：支持多机器人同时运行
- 限制：禁止私自修改处理流程
财务审核场景
- 需求：自动化发票审核系统
- 要求：支持预设发票模板匹配
- 限制：非标准发票自动报警
5. Technical Requirements
5.1 架构设计
graph TD
subgraph 用户层
A[业务用户] --> B[场景选择器]
B --> C[任务执行器]
end
subgraph 系统层
D[预训练场景模型库] --> E[规则引擎]
F[企业业务系统] --> E
E --> G[执行控制器]
G --> H[沙箱环境]
end
subgraph 数据层
I[场景模板数据] --> D
J[企业私有数据] --> F
K[执行日志] --> L[审计系统]
end
C --> G
H --> C
H --> K
style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
style D fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
style I fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px
5.2 关键能力
- 场景隔离：每个模板独立封装模型+规则+UI
- 沙箱模式：禁止用户跳出预设工作流
- 热部署：企业可通过Excel配置新场景字段
5.3 数据要求
- 每个场景模板需提供≥1,000条行业真实数据用于微调
- 支持企业私有化部署数据隔离
6. Benefits
对用户：
- 任务完成时间缩短70%（从15分钟→3分钟）
- 错误率下降至人工操作的1/5
对企业：
- 实施成本降低：无需AI专家参与部署
- 风险可控：所有操作留痕且符合审计要求
7. KPIs
| 指标类型 | 定义 | 目标值 |
|---|---|---|
| 采用率 | 用户首次使用即完成任务的比例 | ≥75% |
| 场景渗透率 | 单个用户使用的平均场景数 | 1.2（反映专注度） |
| 企业ARR | 年订阅收入 | $1M/100家客户 |
8. Development Risks
风险1：场景碎片化
- 现象：用户需求过于分散导致模板失效
- 对策：建立场景准入机制（需≥100家企业投票需求）
风险2：功能退化
- 现象：为追求易用性过度简化AI能力
- 对策：保留”专家模式”开关（需企业管理员权限开启）
9. Conclusion
本产品通过”场景原子化”和”操作监狱化”（注：指严格限定用户操作范围）的设计哲学，在AI易用性领域实现突破。关键成功因素在于：
- 行业场景的颗粒度划分（建议从”客服话术生成”等3分钟可验证的场景切入）
- 企业管控与员工易用性的平衡机制
下一步行动：
- 优先开发电商（退货处理）、医疗（预约挂号）两个场景MVP
- 与SAP等企业软件厂商洽谈内置合作