Agent 与 AI native：能主动干活的智能体

Agent 与 AI native：能主动干活的智能体

Agent 产品就像雇了个万能助理，你安置 “剖析 Q3 出售额下降原因” 的任务后，它会自己拆解进程：调取出售数据、比照市场环境、剖析竞品动态，甚至会主动搜索职业陈述，最后形成完整剖析。与单纯的 AI 谈天不同，Agent 具备主动规划、东西调用和自我反思的才能 —— 就像从只会答复问题的顾问，升级成能独立完成项目的项目司理。

AI native 产品则是以大模型为中心构建的全新物种，比方专门用于合同检查的 AI 东西，从数据处理到界面规划都环绕 “智能剖析” 翻开，而不是在传统体系上嫁接 AI 功用。这类产品往往能实现传统东西难以企及的体会，比方主动识别合同中的危险条款并给出修正主张。

Team AI：多智能体协作的超级团队

当单个 Agent 不足以应对复杂任务时，Team AI 就登场了。Taskade 项目管理东西允许你组建由多个 AI 角色构成的团队：产品司理 Agent 负责需求剖析，规划师 Agent 生成界面原型，开发 Agent 编写代码 —— 它们会协同作业，甚至相互沟通解决问题。

在 Kubera Devops 平台中，主动化运维团队全由 AI Agent 组成：监控 Agent 发现 CI/CD 流水线异常后，剖析 Agent 会排查原因，解决方案 Agent 提出修正主张，履行 Agent 负责实施 —— 整个进程无需人工干预，就像一个 24 小时待命的运维团队。这种多智能体协作形式，正在从头界说复杂事务的处理方法。

AI CHAT 规划：把对话窗口做好的学问

别迷信对话交互：适用场景的精准判别

很多产品司理一说到 AI，就想加个谈天窗口，但这往往是个误区。在保险理赔这类需求搜集大量信息的场景中，纯对话交互会让用户陷入无休止的问答；而在跨部门批阅流程中，对话方法难以明晰展现进展和权责关系。

判别是否适合 AI CHAT 的两个中心规范：一是流程复杂度（三步以内的简略操作更适合），二是信息密度（低密度、非结构化信息更适合对话）。当需求处理结构化数据（如填写表单）或高密度信息（如数据剖析）时，就需求混合形式 —— 比方在 CRM 体系中，大客户司理点击客户名称时，AI 主动弹出包括客户全景视图的对话窗口，既保留了上下文，又供给了交互灵活性。

规划的应战与应对策略

目的理解是 AI 对话的第一道难关。事务人员常说 “处理一下那个大客户的理赔”，这儿的 “那个大客户” 对人来说可能心知肚明，但 AI 需求知道具体指谁。解决方法是结合上下文信息（如当时页面显现的客户）和事务知识（如 “大客户” 的界说），主动补全省略信息；一起规划澄清机制，当 AI 不确定时主动询问 “您指的是 XX 公司的王总吗？”

对话流程规划要掌握 “节奏”。就像医生问诊不会一次性问完所有问题，AI 搜集信息也应按部就班。在保险理赔引导中，先问 “事故发生时间”，再根据答复询问 “是否在保险期限内”，而不是一次性抛出 10 个问题。一起要记住对话前史，用户说到 “昨日提交的申请” 时，AI 应能相关到之前的对话内容。

获取用户信任的关键是解决 AI 的 “错觉问题”。在客户危险剖析中，不能只给出 “危险等级高” 的定论，还要展现根据：”基于客户近 6 个月 3 次逾期记载（详见附件 1）和职业危险评级（来历 XX 陈述），断定危险等级为高”。把剖析进程可视化，像展现思想导图一样呈现思考进程，能大幅提高信任感。

提高体会的实用规划技巧

进口规划

需求考虑运用场景：CRM 体系的 AI CHAT 适合固定在侧边栏，便利随时调用；跨体系东西则适合做成浏览器插件，能在任何页面获取上下文；而低频运用的功用，用悬浮按钮触发更适宜。浏览器插件尤其值得关注，它能打破体系壁垒获取信息，比方在邮件页面翻开插件，就能直接基于当时邮件内容生成回复，无需手动复制粘贴。

上下文感知

是提高效率的中心。当出售在客户详情页翻开 AI 时，体系应主动加载该客户的基本信息、前史订单等数据，并显现 “剖析客户购买偏好”、”生成跟进话术” 等相关选项 —— 让用户不必重复描绘背景。规划时需梳理所有功用场景，为每个场景界说必备的上下文标签，比方大客户司理场景的 “客户全景视图”、”沟通摘要” 等标签。