会技术，但不知道做什么 Agent 产品？我从这 3 个案例里找到了一套办法
我之前一直有个挺现实的困惑。
会一点技术，能调模型，能写 Prompt，也知道 RAG、Agent、工作流这些概念。但真要做一个产品，或者做一个开源项目，反而卡住了。
不是不会写代码，是不知道该写什么。
这个状态很常见。很多技术人做 Agent 项目，第一反应都是从自己会什么开始：
- 我会接大模型 API，那就做个聊天机器人。
- 我会 RAG，那就做个知识库问答。
- 我会 Agent，那就做个自动执行任务的助手。
- 我会工作流，那就做个节点编排工具。
这些方向都没错，但很容易做成"技术展示"。看起来完整，实际没人持续用。
我后来读《Agent产品案例深度拆解.pdf》时，里面有个点让我挺受触动：
做 Agent 产品，不应该从技术反推产品，而应该从用户场景反推技术。
这句话听起来像常识，但真做项目时很容易忘。
用户并不关心你用了什么框架。他更关心的是：你到底帮我在什么场景里，省了什么时间，少了什么麻烦，或者完成了原来很难完成的任务。
01 先别问"我能做什么"，先问"用户卡在哪里"
技术人的惯性是从能力出发。
我会什么，所以我能做什么。
但产品不是这么长出来的。产品更像是从一个具体麻烦里长出来的。
比如：
- 用户现在每周都要重复整理一堆资料；
- 开发者总是在文档和代码之间来回查；
- 产品经理要从评论、工单、访谈里找需求；
- 运营要看一堆竞品和用户反馈；
- 开源维护者每天面对一堆重复 Issue；
- 团队里的知识散在飞书、Notion、GitHub、Slack 里，谁都找不全。
这些地方才适合问：Agent 能不能介入？
不是"我有 Agent 技术，所以找个地方用上"，而是"这个任务本来就很烦，Agent 有没有可能让它变简单"。
我觉得这是区分 AI Demo 和 AI 产品的第一道线。
AI Demo 展示的是能力。
AI 产品解决的是任务。
02 PDF 里的二维框架：先判断场景值不值得做
文档里有一个判断 Agent 产品机会的二维框架，我觉得非常适合用来做选题。
它把场景分成两条轴：
- 工作 / 生活
- 慢积累 / 快感
组合起来就是四类机会：
| 场景 | 典型方向 | 我的判断 |
|---|---|---|
| 工作 + 快感 | 自动化、提效、代码、数据分析、知识库问答 | 最适合个人开发者先切入，价值容易被感知 |
| 工作 + 慢积累 | 学习、培训、知识管理、经验沉淀 | 有长期价值，但留存比较难做 |
| 生活 + 快感 | 娱乐、陪伴、创作、角色互动 | 容易传播，但付费不一定稳定 |
| 生活 + 慢积累 | 健康、习惯、成长、长期陪伴 | 信任门槛高，产品体验要求也高 |
如果你和我一样，是技术背景，想做开源项目，我会建议先看"工作 + 快感"这一象限。
原因很直接。
工作场景里的痛点更容易观察。用户现在怎么做、哪里慢、哪里错、哪里需要复制粘贴，通常都能问出来。结果好不好也更容易判断。
比如一个 Agent 帮开发者分析 API 文档，它有没有找对接口，用户马上知道。
一个 Agent 帮产品经理整理用户反馈，它有没有归纳出真正的高频问题，也能比较快验证。
这种场景不一定性感，但更适合做出第一个有用的东西。
03 Rizz：ToC 需求很多时候不是"大问题"，而是"小情境"
PDF 里的第一个案例是 Rizz。
这个产品很有意思。它不是那种"帮你完成复杂工作流"的工具，而是切进了社交表达这种很细的场景。
用户的问题也不宏大：
- 不知道怎么回复；
- 不知道怎么开场；
- 怕说得尴尬；
- 想要一点即时反馈；
- 想在社交场景里更自然一点。
这类需求看起来小，但不代表不重要。
很多 ToC 产品就是从这种"小情境"里出来的。用户不是来买一个复杂系统的，他只是希望在某个具体时刻，有东西帮他一下。
这对做 Agent 产品有个提醒：
ToC 需求不一定能靠传统访谈直接问出来。你问用户"你需要一个社交回复 Agent 吗"，他可能说不需要。但你去看小红书、Reddit、Product Hunt、应用商店评论，就会发现很多人确实在表达类似的焦虑。
所以 ToC 需求更像探险。
你要多看：
- 用户在社交平台上抱怨什么；
- 年轻用户在哪些场景里求助；
- 哪些旧产品可以被 AI 重新做一遍；
- 哪些上一代工具解决得很别扭；
- 哪些需求以前做不了，现在模型能力刚好够了。
文档里总结了几种方式：
- 十倍速改进旧产品；
- 用新技术重构老场景；
- 寻找上一代技术没解决好的问题；
- 创造新需求。
我自己的理解是：ToC Agent 不要一开始就做"大而全助手"。太大了，用户不知道为什么要用。
反而可以从一个很窄的瞬间切入。
帮用户写第一句话。帮用户改一段尴尬表达。帮用户模拟面试。帮用户练口语。帮用户处理某一类高频社交场景。
这里的重点不是 AI 有多聪明，而是它在那个具体时刻有没有帮用户省心。
04 Chat2API：Agent 最适合处理"有目标、有资料、有步骤"的任务
第二个案例是 Chat2API。
这个场景更偏开发者，也更容易拆。
它解决的问题是：开发者面对大量 API 文档时，很难快速找到符合需求的 API，也很难判断应该怎么组合调用。
这个问题为什么适合 Agent？
因为它不是单纯问答。
它里面有一个完整任务链：
- 用户提出开发诉求；
- 系统理解用户到底想实现什么；
- 在大量 API 文档里检索；
- 找出可能相关的接口；
- 判断这些接口怎么配合；
- 给出调用顺序和编排建议；
- 用户再根据建议开发和验证。
你看，这和普通 Chatbot 很不一样。
Chatbot 更像是"你问我答"。
Agent 更像是"我知道你的目标，然后帮你查资料、选工具、排步骤、给方案"。
所以做 Agent 产品时，我现在会先看一个任务有没有这几个特征：
- 有明确目标；
- 需要查资料；
- 需要跨多个信息源；
- 需要判断和取舍；
- 需要生成一个可执行结果；
- 结果还需要用户验证。
如果这些条件都满足，就比较适合做 Agent。
Chat2API 还有一个很重要的点：它不是接上模型就结束了。
文档里把产品落地拆成了三层：
| 层次 | 要解决的问题 |
|---|---|
| Agent 能力 / 提示词工程 | 让系统会规划、会调用工具、会保留上下文 |
| 模型能力 | 决定理解和生成质量的上限 |
| Evaluation | 判断结果到底有没有满足用户需求 |
这里我最想强调 Evaluation。
很多 AI 产品早期都会有一个错觉：演示时看起来不错，就以为产品可用了。
但 Agent 产品不能这么判断。
你要问得更具体：
- 它有没有找对 API？
- 有没有漏掉必要参数？
- 调用顺序对不对？
- 用户拿到结果后还要改多少？
- 它到底节省了多少开发时间？
- 错的时候，错在哪里？
这些问题都要进入评估集。
否则你根本不知道产品是在变好，还是在换一种方式胡说。
05 Cursor：不要把 Agent 做成孤岛，要贴着用户工作流
第三个案例是 Cursor。
Cursor 不只是"AI 写代码"。真正值得拆的是它为什么能长起来。
它没有让开发者离开自己的工作流。
开发者本来就在 IDE 里写代码、查上下文、改文件、Debug、重构。Cursor 做的事情，是把 Agent 能力放进这些动作旁边。
这一点非常重要。
很多 Agent 产品会犯一个问题：做了一个很完整的独立入口，但用户根本不想多打开一个地方。
用户正在写代码，你让他去另一个网页里复制粘贴。
用户正在看评论，你让他先导出 CSV 再上传。
用户正在写 PRD，你让他换一个工具重新组织材料。
这些都会增加摩擦。
Cursor 给我的启发是：Agent 离用户任务越近，越容易被用起来。
所以你做产品时，可以先问：
- 开发者现在在哪工作？IDE、GitHub、终端。
- 产品经理现在在哪工作？文档、表格、飞书。
- 运营现在在哪工作？评论区、后台、数据面板。
- 研究者现在在哪工作？论文、笔记、资料库。
- 开源维护者现在在哪工作？GitHub Issues、PR、Release。
把 Agent 放到这些地方，比新造一个"大平台"更实际。
还有一个点也很现实：Agent 产品早期不一定要等到 100 分。
PDF 里有句话，大意是"60 分就让产品在浅水区游泳"。我挺认同。
前提是你选的场景足够小，风险可控，用户愿意试。
先让真实用户用起来，再根据反馈改。比闭门打磨三个月更靠谱。
06 真要获取 Agent 产品需求，可以按这条线走
看完这三个案例，我会把 Agent 产品需求获取拆成六步。
不是标准答案，但够实用。
第一步，先选一个很窄的人群
别上来就说"所有人都能用"。
先选一个具体人群：
- 独立开发者；
- 开源项目维护者；
- AI 应用开发者；
- 产品经理；
- 运营人员；
- 数据分析师；
- 教培老师；
- 法务；
- 销售。
然后问一句：
这个人每周反复处理什么任务？
如果说不出来，项目基本还没到可以做的时候。
第二步，找真实任务，不找抽象需求
Agent 适合处理这类任务：
- 步骤多；
- 信息多；
- 重复高；
- 需要判断；
- 需要跨工具；
- 需要上下文；
- 输出后还要修改和确认。
比如：
- 分析用户评论；
- 整理竞品差评；
- 总结会议纪要；
- 检索公司知识库；
- 生成 API 调用方案；
- 分析开源项目 Issues；
- 根据文档生成测试用例；
- 把一堆资料整理成报告。
不要问"用户想不想用 AI"。
这问题没什么意义。
要问："你上一次完成这个任务时，具体卡在哪？"
第三步，收集证据
每条需求都要有证据。
证据可以来自：
- 用户原话；
- GitHub Issues；
- 社区讨论；
- G2 差评；
- Product Hunt 评论；
- Reddit / Hacker News；
- 搜索趋势；
- 竞品功能缺口；
- 用户现有工作流；
- 付费行为。
做 ToC，可以多看这些：
做 ToB 或开发者工具，可以多看这些：
- G2 AI 类目
- Hacker News
- Similarweb
- Semrush
- GitHub Issues
这些工具只能帮你找到信号，不能替你理解用户。
最后还是要回到那几个朴素问题：谁在用？他要完成什么？现在怎么做？哪里痛？Agent 介入后是不是明显更好？
第四步，访谈时别问"你会不会用"
我以前也会犯这个错。
拿着一个想法去问别人："如果我做一个 AI 工具，你会不会用？"
大多数人都会说"可以啊""听起来不错"。
然后你就误以为需求成立了。
更好的问法是还原最近一次真实经历：
- 最近一次处理这个问题是什么时候？
- 当时你要完成什么目标？
- 从开始到结束做了哪些步骤？
- 哪一步最慢、最烦、最容易出错？
- 你现在用了哪些工具？
- 哪些地方在复制粘贴？
- 哪些地方必须人工判断？
- 如果这个任务做错了，会有什么后果？
- 如果有 Agent 帮你，你最希望它先接管哪一步？
- 哪些动作必须由你确认？
用户的态度不可靠，行为更可靠。
需求通常藏在行为里。
第五步，先拆 Agent 能力，再写功能列表
拿到需求后，不要马上写功能清单。
先拆任务。
这个 Agent 到底要承担什么？
| Agent 能力 | 对应问题 |
|---|---|
| 规划 | 是否需要理解目标并拆步骤？ |
| 工具使用 | 是否需要调用搜索、API、数据库、代码、文档？ |
| 行动 | 是否需要生成、修改、提交、发送、创建？ |
| 记忆 | 是否需要记住偏好、历史上下文、业务规则？ |
比如你想做"竞品评论分析 Agent"。
它可能不是一个简单总结工具，而是要做这些事：
- 从 G2、Product Hunt、App Store 收集评论；
- 识别差评主题；
- 聚类用户痛点；
- 提取用户原话；
- 生成产品机会报告；
- 记住你持续关注的竞品和行业。
这样拆完之后，功能自然会长出来。
否则很容易变成"再加一个总结、再加一个导出、再加一个聊天框"。
第六步，尽早做 Evaluation
Agent 产品很麻烦的一点是：输出不稳定。
普通软件只要逻辑固定，测试相对明确。Agent 不一样，它今天答得好，明天换个输入可能就跑偏。
所以从早期就要做 Evaluation。
一个简单评估集就够：
- 用户输入；
- 上下文资料；
- 期望输出；
- 判断标准；
- 用户反馈；
- 失败原因。
指标也不用一开始搞得很复杂，可以先看：
- 任务完成率；
- 用户修改次数；
- 工具调用成功率；
- 首次可用输出比例；
- 平均节省时间；
- 用户确认通过率。
别只看"回答得像不像"。
要看"用户能不能拿去用"。
07 如果目标是开源项目，该怎么选题？
如果你不是要做商业产品，而是想做开源项目，我会把标准再收窄一点。
开源项目更适合这些方向：
- 用户是开发者或技术团队；
- 有自托管需求；
- 有插件化和扩展需求；
- 商业产品太重或太贵；
- 用户愿意自己部署；
- 社区可以贡献模板、数据源、插件或评估集。
你可以按这个流程走：
第一，选一个你熟悉的人群。
比如开发者、开源维护者、AI 应用团队、产品经理、运营人员。
第二，找他们的高频任务。
开发者查文档、改代码、调 Bug。
维护者处理 Issues、写 Release Note。
产品经理分析用户反馈、整理 PRD。
运营人员分析评论、生成选题。
AI 应用团队做评估、调 Prompt、排查 Agent 失败。
第三，看现有方案哪里不舒服。
太贵、太重、不开源、难部署、难集成、文档差、不支持本地化、不支持私有数据，或者需要大量人工整理。
第四，做最小 MVP。
别一上来做完整平台。
CLI、浏览器插件、单场景工作流、飞书 / Slack / Discord 机器人、README + Demo、Prompt Demo，都可以。
你要验证的不是功能多不多，而是用户会不会拿真实任务来试。
08 GitHub Issue 分析 Agent，只是一个例子
这里放一个例子，但它不是主角。
假设目标用户是开源项目维护者，或者正在找开源项目方向的独立开发者。
他们有个真实任务：从大量 GitHub Issues 里找出用户高频痛点和产品机会。
现在怎么做？
人工看。
问题也很明显：
- 太慢；
- 信息太散；
- 很难聚类；
- 很难判断哪些需求高频；
- 很难从 Bug、Feature、Docs、Deployment 里提炼出新项目机会。
那就可以做一个很小的 Agent：
输入一个 GitHub 仓库地址，自动分析 Issues，输出用户痛点、需求分类、证据摘录和潜在项目机会。
第一版甚至不用做 Web。
一个 CLI 就够：
issue-radar analyze https://github.com/open-webui/open-webui输出一份 Markdown 报告：
# Issue 需求分析报告
## 高频问题
1. 部署和环境配置
2. 本地模型连接
3. 用户权限管理
4. 插件扩展
5. 文档和教程不足
## 用户原话摘录
> "I followed the docker setup but still cannot connect to Ollama."
## 潜在项目机会
### Ollama 连接诊断工具
目标用户：本地 LLM 用户
痛点：模型连接失败但不知道原因
MVP：检测 Ollama 服务、端口、模型列表、API 可用性这个例子的重点不是"做 GitHub 工具"。
重点是方法：
从一个真实任务出发，找到用户现在怎么做，再判断 Agent 可以接管哪几步。
这里对应的 Agent 能力很清楚：
- 规划：决定分析步骤；
- 工具使用：调用 GitHub API；
- 行动：分类、聚类、生成报告；
- 记忆：后续记住用户关注领域和分析偏好。
09 我现在会怎么找下一个 Agent 项目
如果让我重新找一个 Agent 开源项目方向，我大概率会这么做。
先选一个我熟悉的人群，比如开发者或产品经理。
然后连续看一周他们的真实反馈：GitHub Issues、G2 差评、Product Hunt 评论、Reddit 讨论、群聊里的抱怨。
不急着写代码，先记录 50 条痛点。
每条都写清楚：
- 用户是谁；
- 他在什么场景里；
- 现在怎么做；
- 哪里麻烦；
- 出现频率高不高；
- 有没有现成替代方案；
- Agent 能不能明显变好；
- 能不能做一个很小的 MVP。
如果某类痛点反复出现 5 次以上，我才会考虑动手。
动手也不做完整产品，先做一个最小版本。可能是 CLI，可能是浏览器插件，也可能只是一个半自动脚本。
然后找 5 个真实用户试。
他们愿意拿真实任务来用，才算有戏。
10 最后
会技术但不知道做什么产品，这不丢人。
很多时候不是你技术不够，而是你还没把技术放进真实任务里。
Agent 产品尤其不能只停在"模型 + 聊天框"。
更好的理解是：Agent 是围绕用户目标，进行规划、工具使用、行动和记忆的任务系统。
所以找方向时，别先问：
我会什么技术，所以能做什么？
先问：
哪类用户正在反复处理一个麻烦任务？我能不能用 Agent 做出一个更简单、更开放、更可扩展的方案？
Rizz 提醒我们，ToC 需求可能藏在很小的情境里。
Chat2API 提醒我们，Agent 适合处理有目标、有资料、有步骤的任务。
Cursor 提醒我们，产品要贴近用户已经在用的工作流。
把这三点连起来，选题会清楚很多。
不是靠灵感，也不是靠堆技术。
是从真实任务里，把需求挖出来。
参考资料
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