构建一个产品助手Agent：提升产品效率的实践

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布
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#人工智能 #AI #ai agent

在上一篇文章中,我们讨论了如何构建一个写作助手Agent。今天,我想分享另一个实际项目:如何构建一个产品助手Agent。这个项目源于我们一个产品团队的真实需求 - 提升产品效率,保障产品质量。

从产品痛点说起

记得和产品团队讨论时的场景：

小王：每天要处理很多需求分析和产品设计的工作
小李：是啊,而且用户反馈和竞品分析也很耗时
我：主要是哪些产品场景？
小王：需求分析、原型设计、竞品分析这些
我：这些场景很适合用AI Agent来协助

经过需求分析,我们确定了几个核心功能：

  1. 需求管理
  2. 原型设计
  3. 竞品分析
  4. 用户研究

技术方案设计

首先是整体架构：

from typing import List, Dict, Any, Optional
from enum import Enum
from pydantic import BaseModel
import asyncio

class ProductTask(Enum):
    REQUIREMENT = "requirement"
    PROTOTYPE = "prototype"
    COMPETITOR = "competitor"
    RESEARCH = "research"

class ProductContext(BaseModel):
    task_type: ProductTask
    project_info: Dict[str, Any]
    user_info: Optional[Dict[str, Any]]
    market_info: Optional[Dict[str, Any]]
    history: Optional[List[Dict[str, Any]]]

class ProductAssistant:
    def __init__(
        self,
        config: Dict[str, Any]
    ):
        # 1. 初始化产品模型
        self.product_model = ProductLLM(
            model="gpt-4",
            temperature=0.3,
            context_length=8000
        )

        # 2. 初始化工具集
        self.tools = {
            "requirement": RequirementManager(),
            "prototype": PrototypeDesigner(),
            "competitor": CompetitorAnalyzer(),
            "researcher": UserResearcher()
        }

        # 3. 初始化知识库
        self.knowledge_base = VectorStore(
            embeddings=ProductEmbeddings(),
            collection="product_knowledge"
        )

    async def process_task(
        self,
        context: ProductContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 分析任务
        task_info = await self._analyze_task(
            context
        )

        # 2. 准备资源
        resources = await self._prepare_resources(
            context,
            task_info
        )

        # 3. 生成方案
        plan = await self._generate_plan(
            task_info,
            resources
        )

        # 4. 执行任务
        result = await self._execute_task(
            plan,
            context
        )

        return result

    async def _analyze_task(
        self,
        context: ProductContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 识别任务类型
        task_type = await self._identify_task_type(
            context.task_type
        )

        # 2. 评估复杂度
        complexity = await self._evaluate_complexity(
            context
        )

        # 3. 确定策略
        strategy = await self._determine_strategy(
            task_type,
            complexity
        )

        return {
            "type": task_type,
            "complexity": complexity,
            "strategy": strategy
        }

需求管理功能

首先实现需求管理功能：

class RequirementManager:
    def __init__(
        self,
        model: ProductLLM
    ):
        self.model = model

    async def manage_requirement(
        self,
        context: ProductContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 分析需求
        analysis = await self._analyze_requirement(
            context
        )

        # 2. 拆分需求
        breakdown = await self._breakdown_requirement(
            analysis
        )

        # 3. 优化需求
        optimized = await self._optimize_requirement(
            breakdown,
            context
        )

        return optimized

    async def _analyze_requirement(
        self,
        context: ProductContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 提取关键信息
        key_info = await self._extract_key_info(
            context.project_info
        )

        # 2. 分析可行性
        feasibility = await self._analyze_feasibility(
            key_info
        )

        # 3. 评估价值
        value = await self._evaluate_value(
            key_info,
            context
        )

        return {
            "key_info": key_info,
            "feasibility": feasibility,
            "value": value
        }

    async def _breakdown_requirement(
        self,
        analysis: Dict[str, Any]
    ) -> List[Dict[str, Any]]:
        requirements = []

        # 1. 功能拆分
        features = await self._breakdown_features(
            analysis["key_info"]
        )

        # 2. 场景拆分
        scenarios = await self._breakdown_scenarios(
            features
        )

        # 3. 任务拆分
        tasks = await self._breakdown_tasks(
            scenarios
        )

        for task in tasks:
            requirement = {
                "task": task,
                "features": features,
                "scenarios": scenarios
            }
            requirements.append(requirement)

        return requirements

原型设计功能

接下来是原型设计功能：

class PrototypeDesigner:
    def __init__(
        self,
        model: ProductLLM
    ):
        self.model = model

    async def design_prototype(
        self,
        context: ProductContext,
        requirements: List[Dict[str, Any]]
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 分析需求
        analysis = await self._analyze_requirements(
            requirements
        )

        # 2. 设计原型
        prototype = await self._design_prototype(
            analysis,
            context
        )

        # 3. 优化交互
        optimized = await self._optimize_interaction(
            prototype,
            context
        )

        return optimized

    async def _analyze_requirements(
        self,
        requirements: List[Dict[str, Any]]
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 提取交互点
        interactions = await self._extract_interactions(
            requirements
        )

        # 2. 分析流程
        flows = await self._analyze_flows(
            interactions
        )

        # 3. 确定布局
        layouts = await self._determine_layouts(
            flows
        )

        return {
            "interactions": interactions,
            "flows": flows,
            "layouts": layouts
        }

    async def _design_prototype(
        self,
        analysis: Dict[str, Any],
        context: ProductContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 设计页面
        pages = await self._design_pages(
            analysis["layouts"]
        )

        # 2. 设计组件
        components = await self._design_components(
            analysis["interactions"]
        )

        # 3. 设计交互
        interactions = await self._design_interactions(
            analysis["flows"]
        )

        return {
            "pages": pages,
            "components": components,
            "interactions": interactions
        }

竞品分析功能

再来实现竞品分析功能：

class CompetitorAnalyzer:
    def __init__(
        self,
        model: ProductLLM
    ):
        self.model = model

    async def analyze_competitor(
        self,
        context: ProductContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 收集数据
        data = await self._collect_data(
            context
        )

        # 2. 分析竞品
        analysis = await self._analyze_competitor(
            data
        )

        # 3. 生成报告
        report = await self._generate_report(
            analysis,
            context
        )

        return report

    async def _collect_data(
        self,
        context: ProductContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 市场数据
        market = await self._collect_market_data(
            context.market_info
        )

        # 2. 产品数据
        product = await self._collect_product_data(
            context.market_info
        )

        # 3. 用户数据
        user = await self._collect_user_data(
            context.market_info
        )

        return {
            "market": market,
            "product": product,
            "user": user
        }

    async def _analyze_competitor(
        self,
        data: Dict[str, Any]
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 功能分析
        features = await self._analyze_features(
            data["product"]
        )

        # 2. 优势分析
        advantages = await self._analyze_advantages(
            data
        )

        # 3. 策略分析
        strategies = await self._analyze_strategies(
            data,
            features,
            advantages
        )

        return {
            "features": features,
            "advantages": advantages,
            "strategies": strategies
        }

用户研究功能

最后是用户研究功能：

class UserResearcher:
    def __init__(
        self,
        model: ProductLLM
    ):
        self.model = model

    async def conduct_research(
        self,
        context: ProductContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 设计研究
        design = await self._design_research(
            context
        )

        # 2. 收集数据
        data = await self._collect_data(
            design
        )

        # 3. 分析结果
        results = await self._analyze_results(
            data,
            context
        )

        return results

    async def _design_research(
        self,
        context: ProductContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 确定目标
        objectives = await self._define_objectives(
            context
        )

        # 2. 设计方法
        methods = await self._design_methods(
            objectives
        )

        # 3. 制定计划
        plan = await self._create_plan(
            methods
        )

        return {
            "objectives": objectives,
            "methods": methods,
            "plan": plan
        }

    async def _analyze_results(
        self,
        data: Dict[str, Any],
        context: ProductContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 数据分析
        analysis = await self._analyze_data(
            data
        )

        # 2. 洞察提取
        insights = await self._extract_insights(
            analysis
        )

        # 3. 建议生成
        recommendations = await self._generate_recommendations(
            insights,
            context
        )

        return {
            "analysis": analysis,
            "insights": insights,
            "recommendations": recommendations
        }

实际效果

经过三个月的使用,这个产品助手Agent带来了显著的改善：

  1. 效率提升

    • 需求分析更快
    • 原型设计更高效
    • 决策更准确

  2. 质量改善

    • 需求更清晰
    • 设计更合理
    • 分析更深入

  3. 体验优化

    • 协作更顺畅
    • 沟通更便捷
    • 迭代更快速

实践心得

在开发这个产品助手Agent的过程中,我总结了几点经验：

  1. 用户为本

    • 理解用户需求
    • 关注用户体验
    • 持续收集反馈

  2. 数据驱动

    • 重视数据分析
    • 量化决策依据
    • 持续优化迭代

  3. 协同高效

    • 促进团队协作
    • 提升沟通效率
    • 加快决策速度

写在最后

一个好的产品助手Agent不仅要能处理日常工作,更要理解产品的本质,帮助产品团队做出更好的决策。它就像一个经验丰富的产品专家,在合适的时候给出恰当的建议。

在下一篇文章中,我会讲解如何开发一个销售助手Agent。如果你对产品助手Agent的开发有什么想法,欢迎在评论区交流。

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weixin_44876263的博客
11-24 454
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1943
基于华为开发者空间实现花卉识别
如何构建一个Agent智能助手
03-20
### 设计与实现AI Agent智能助手的关键要素 构建一个高效的AI Agent智能助手需要综合考虑多个方面，包括技术选型、架构设计以及具体实施细节。以下是关于如何设计和实现AI Agent智能助手的核心要点： #### 技术基础 华为云的Maas平台提供了强大的大模型服务能力，能够支持快速部署和调优[^1]。通过该平台，开发者可以获取到预训练的大规模语言模型（LLMs），这些模型具备优秀的自然语言处理能力，从而为AI聊天助手奠定了坚实的基础。 #### 架构设计 在实际开发过程中，采用开源的Agent三方框架可以帮助简化复杂流程管理，并增强系统的灵活性与可维护性。例如，在京粉App中的实践经验表明，合理的Agent架构不仅有助于提高LLM对工具的理解精度，还能促进业务功能的有效扩展[^2]。这种架构通常涉及以下几个部分： - **核心逻辑层**：负责解析用户输入并决定下一步行动。 - **技能插件层**：允许动态加载不同的技能模块以满足特定需求。 - **数据管理层**：用于管理和持久化会话历史及其他相关信息。 #### 多轮对话机制 对于复杂的交互场景来说，仅仅依靠单次问答往往难以达到理想效果。因此引入有效的记忆管理系统至关重要。它可以通过结构化的形式记录下每次交流的内容，并在后续环节加以运用，进而改善用户体验和服务质量。 #### 用户意图引导 除了精准的回答之外，“快捷回复”也是提升效率的一个重要因素。“快捷回复”可以根据预先定义好的规则或者实时分析结果向用户提供可能感兴趣的选择项，帮助他们更快捷地完成目标操作。 ```python class AIChatbot: def __init__(self, model_name="default"): self.model = load_model(model_name) def process_input(self, user_message): response = self.model.generate_response(user_message) return response def main(): chatbot = AIChatbot() while True: message = input("User: ") reply = chatbot.process_input(message) print(f"Bot: {reply}") if __name__ == "__main__": main() ``` 上述代码片段展示了一个简单的AI聊天机器人类及其运行方式。尽管这是一个非常基础的例子，但它展示了基本的工作原理——接收消息并通过某个模型生成响应。 #### 安全性和隐私保护 最后但同样重要的是，任何成功的AI产品都离不开良好的安全性保障措施。正如MindPilot所强调那样，只有当系统能够在不影响性能的前提下妥善保管客户资料时，才能赢得更多信任和支持[^3]。
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