构建一个产品助手Agent：提升产品效率的实践

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。