做智能體之前，先問一個要命的問題

AI智能體火遍全網，從工具到助手，人人都想參與。但在動手之前，你是否思考過：一個智能體真正要解決的問題是什麼？本篇文章將回歸初心，透視熱潮背後的本質提問，爲產品人提供冷靜的構建指南。

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最近，我和一位做AI智能體的同行聊天。

他很困惑：爲什麼有些智能體一上線就火爆，有些卻無人問津？

我說，你先回答我一個問題：在做這個智能體之前，你有沒有去看看，市場上有沒有解決這個問題的專家？

他愣了一下。

這個問題，藏着智能體成敗的關鍵。

如果一個領域沒有專家，要麼這個需求不夠剛需、不夠高頻，要麼這個問題的最佳解決方案是工程軟件，而不是AI智能體。

爲什麼這麼說？

因爲市場是最好的驗證器。如果一個問題真的痛、真的急、真的值得解決，一定會有人專門去做這件事，成爲這個領域的專家。

沒有專家的地方，往往意味着兩種情況：

第一種，僞需求。看起來很重要，實際上用戶並不願意爲此付費。

第二種，工程問題。這個問題需要的是標準化的流程、確定性的算法，而不是經驗和判斷。

比如，報稅。這是一個有大量專家的領域，因爲它既剛需又複雜。做一個報稅智能體，有巨大的市場空間。

但如果你要做一個”幫你選擇今天穿什麼衣服”的智能體，你會發現，市場上幾乎沒有”穿衣搭配專家”這個職業。爲什麼？因爲這個需求不夠剛，大部分人隨便穿穿就行了。

智能體的本質

那麼，什麼是智能體的本質？

智能體，本質上是人類經驗和知識的數字化載體。

它不是憑空產生智慧的，而是通過學習大量的人類經驗、案例、知識，形成自己的”專業能力”。

沒有人類的經驗做支撐，智能體就是無源之水、無本之木。

你想想，那些成功的智能體，哪一個不是站在巨人的肩膀上？

Claude能寫代碼，是因爲它學習了無數程序員的代碼經驗。

法律智能體能起草合同，是因爲它吸收了無數律師的專業知識。

醫療診斷智能體能輔助診斷，是因爲它學習了大量的病例和醫生的診斷經驗。

有專家的地方，就有經驗。有經驗的地方，就有智能體的機會。

三個判斷標準

基於這個邏輯，我總結了判斷一個智能體值不值得做的三個標準：

第一，專家密度

這個領域有多少專家？專家越多，說明需求越真實，市場越大。

比如，財務顧問、心理諮詢師、營銷專家，這些都是專家密度很高的領域，做智能體就有很大的想象空間。

第二，經驗複雜度

這個領域的專家經驗有多複雜？經驗越複雜，越難標準化，智能體的價值就越大。

如果一個專家的工作可以用簡單的規則和流程搞定，那用傳統軟件就夠了，不需要智能體。

第三，知識密集度

這個領域需要多少專業知識？知識越密集，智能體的門檻越高，護城河也越深。

比如，醫療、法律、金融，這些都是知識密集型行業，一旦做成智能體，競爭優勢會很明顯。

從專家到智能體的路徑

那麼，如何從專家身上提取經驗，打造智能體呢？

我建議三步走：

第一步，找到頭部專家

不要找普通專家，要找這個領域最頂尖的那批人。他們的經驗最豐富，方法最有效。

第二步，結構化提取

把專家的經驗、方法、案例，用結構化的方式提取出來。不是簡單的問答，而是要挖掘背後的邏輯和框架。

第三步，持續迭代

智能體不是一次性產品，要根據用戶反饋和新的專家經驗，持續優化。

記住，智能體的生命力，來源於它背後專家經驗的深度和廣度。

最後的話

做智能體，不要想着顛覆專家，而要想着如何讓專家的經驗觸達更多人。

真正的智能體，應該是專家經驗的放大器，而不是專家的替代品。

有專家的地方，纔有智能體的未來。

這，就是智能體的唯一判斷標準。

本文來自公衆號：謝金鐘 作者：謝金鐘

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