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Agent从0到1落地实施：以「小智伴」为例，产品需求(一)

发布日期：2025-10-25 23:28:40 浏览次数： 1935

作者：Ai智能体技术应用实战

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导语

人人都说AI Agent是下一代入口，但如何将一个模糊的想法，落地为一个可执行、有价值的产品需求？本系列文章，将全程实录一个名为「小智伴」的个人Agent助手从0到1的搭建过程。本篇作为开篇，将深入拆解如何从用户场景出发，定义产品的核心需求与边界。

为什么从“产品需求”开始？

技术永远是服务于产品的，没有产品为导向的技术，很难检验我们搭建的是否是一个能够推向商业化的落地方案。

因此，我们的第一步，不是急于编码，而是静下心来，当好一名产品设计师。

本系列项目：「小智伴」个人助手

定位：一款专注于提升个人技术人面试的AI助手。

核心价值：

通过自然语言交互，理解用户意图，提供精准的结合市场技术变革。
，通过追问式策略，输出面试问题，结合用户回答的内容，提供全方位的评价。
雷达图展示用户在某些方面的强弱，发现弱项，补齐短板。

「小智伴」产品需求拆解

智能AI面试管理

面试题集生成：根据用户输入的内容，调用大模型，结合用户画像，上传的简历以及关联的知识库，生成面试题集合。
借助联网功能，获取当前岗位的最热面试题集。
agent推理能力，判断试题生成是否符合当前用户的等级，以及前后题目的关联性问题。

知识库管理

支持上传PDF、Word、TXT文件，并提取核心内容
知识库管理，挂在不同等级的文档知识信息
文档分段展示，用于es检索关联agent生成试题

答案智能分析

Agent智能分析用户答的每一道题情况，给出点评建议
综合分析用户所有的答案情况，给出综合的点评
生成雷达图，提供定向试题提升路线，使得每个方向的能力稳步提升

需求到技术实现的桥梁

文档解析能力

要求我们集成或开发相应的文档解析工具，借助Ragflow的方式实现文档的分段。在分段中使用结构化解析，基于文档的结构，实现分段。

网络搜索

封装搜索引擎API的能力，通过agent的意图识别能力，进行网络检索。

模型决策能力

agent生成试题的过程中，校验试题与当前用户画像的能力，是否超过或则低于当前用户的能力进行决策是否重新生成试题。决策是否调用知识库、结合简历内容生成。

智能生题能力

参考提供的上下文信息，以及用户画像，智能化生成更贴合用户的面试题。

回答智能解析能力

对于用户的回答，逐个进行分析，提炼用户回答好的地方，遗失的地方，进行大模型分析总结，输出雷达图和综合评价。

智能路线提升能力

针对薄弱的地方，在修炼场完成技能的定向提升，来达到综合实力的提升。

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