AI爆发后，各类Agent屡见不鲜，但信得过具备持续行能源的智能体，靠的不是Prompt模板，而是结构化需求想象。本指南通过“变装-任务-才略-评估”链路，构建AI智能体的可推演模子，匡助从业者掌抓一套能复用、可落地的智能体想象逻辑。

弁言：从确定性软件到概大肆智能体

咱们正站在一个时期新纪元的门槛上。数十年来，软件工程的基石是确定性。咱们通过精确的代码、明确的逻辑和可预测的功令，构建了重大而可靠的数字天下。输入A，势必得到输出B——这是咱们当作家具创造者与用户之间心照不宣的契约。然则，一种全新的物种正在崛起，它将从根底上颠覆这一契约。这个新物种，便是AI智能体（AI Agent）。

AI智能体不是传统说念理上的软件。它并非被迫地推论预设指示，而是主动地感知环境、制定例划、选定行动，并从落幕中学习，以达成一个给定的方向。其内在的核心，是概大肆、自主性和演化性。

概大肆

智能体的“大脑”——每每是大型谈话模子（LLM）——其输出本色上是基于概率分散的预测。对于统一个方向，它可能有多种行动旅途，产生多种可能的落幕。咱们无法再穷举总共if—then，只可界说步履的“可能性领域”。

自主性

智能体被赋予了方向和器用，它会自主决定何时、如何使用这些器用。它能处理预感以外的情况，展现出访佛“知识”和“创造力”的步履，这是传统软件无法企及的。

演化性

智能体的才略跟着模子的迭代、数据的丰富和与环境的交互而陆续变化。昨天的才略领域，不代表今天的极限。它是一个“活的”系统。

这种从“功能推论”到“方向达成”的根底治疗，使得咱们经久依赖的家具需求文档（PRD）范式，登程点显过劲不从心。一份试图用像素级精度去界说每一个交互、穷举每一个分支的PRD，在面对一个本色上是“非确定性”的智能体时，无异于因循守旧。

因此，咱们需要一场念念想和器用的立异。咱们需要一套全新的方法论，来形色、规约和评估这些充满不确定性但又后劲无穷的新物种。

本文档将引入并系统性进展 AI需求规格想象（AI Requirements Specification Design， AI-RSD）这一全新框架。AI-RSD不单是是一个文档模板，更是一套念念维框架，它旨在匡助家具司理、想象师和工程师：

拥抱不确定性：学会从界说“精确功能”转向规约“步履概率”和“价值对王人”。聚焦核情意图：将需求的核心从“用户作念什么”治疗为“用户想达成什么”。系统性地束缚风险：将模子幻觉、数据漂移、伦理安全等AI特有的挑战，纳入家具想象的核心经由。

一、传统PRD的核心价值与局限性

在踏上构建AI智能体的全新旅程之前，咱们必须最先向一个久经老到的“战友”——传统家具需求文档（PRD）——致以敬意。PRD并非需要被透顶遗弃的旧物，相悖，知道其核心价值，是构建新范式AI-RSD的逻辑登程点。

1. 传统PRD的核心价值

一份优秀的传统PRD，是确定性软件开发的基石与罗盘。它的核心价值体当今：

明确性与共鸣：通过用户故事、功能列表、交互线框图、时期规格等，PRD为“家具应该作念什么”提供了一个单一、无歧义的真相开首，确保想象、开发、测试团队在统一张蓝图下责任。调解与互助：PRD是跨职能团队的相易契约，它界说了项目范围、优先级和验收尺度，是项目束缚和进程追踪的依据。知识千里淀：它记载了家具决策的“为什么”，为后续的版块迭代和重视者提供了可贵的崎岖文。

在阿谁代码即法律、逻辑即说念理真实定性天下里，PRD的精确性和全面性是其最大的优点。然则，当咱们将这把精密的“手术刀”瞄准一个活的、会呼吸的、充满概大肆的AI智能体时，它却在五个重要领域暴浮现了久了的局限性——咱们称之为五大“失灵区”。

2. AI时间PRD的五大“失灵区”

失灵区一：意图疲塌性

传统PRD擅长形色明确的用户操作，如“点击按钮”、“填写表单”。但AI智能体的核心价值在于知道用户的深层意图，以至是那些未被言说的、疲塌的意图。举例，用户说“给我来点适合今晚的音乐”，这背后可能包含了对用户面前形势、所在场景、历史偏好等多维度的推断。传统PRD败落有用的谈话和框架来形色这种“读心术”般的需求，更无法界说其“知道”的深度和广度。

失灵区二：步履非确定性

PRD的根基是可预测性。但AI智能体的步履本色上是概大肆的。面对“想象一次周末旅行”这么的指示，智能体每次给出的决策都可能不同，以至可能产生想到以外的“创造性”回报。试图用PRD去穷举总共可能的旅行决策是不可能的。当输出不再惟一，传统的“验收尺度”也随之失效。咱们无法再说“盼望输出必须与此完全一致”，而必须转向界说“可收受的输出范围”和“不可收受的步履红线”。

失灵区三：才略动态性

PRD是一份静态文档，它形色了家具在某个特定时期点的快照。而AI智能体的核心才略——模子，是动态演进的。一次模子升级，可能让智能体的谈话知道才略、器用使用技巧发生质的飞跃。静态的PRD无法跟上这种快速、非线性的才略增长，很快就会与家具的践诺才略脱节，失去其当作“真相开首”的价值。

失灵区四：数据依赖性

在传统软件中，数据是内容；在AI家具中，数据即代码。智能体的表露与其所测验和及时获取的数据质料、分散和时效性高度耦合。数据漂移（Data Drift）——即线上真实数据与测验数据分散的各别——可能会不知不觉地侵蚀家具质能，导致智能体作念出离谱的决策。传统PRD每每关注功能逻辑，系统性地刻薄了对数据质料、监控和得当性策略的规约，而这恰正是AI家具的人命线。

失灵区五：伦理复杂性

当一个软件登程点自主决策，它就踏入了复杂的伦理雷区。一个自主往复Agent可能引发市集附近，一个内容生成Agent可能被用于制造演叨信息。传统PRD中的“非功能性需求”每每只波及到性能、安全等时期方针，很少系统性地规约智能体在面对伦理窘境时应罢黜的价值不雅和步履准则。这种缺失，可能给家具和企业带来烧毁性的声誉风险。

相识到这五大“失灵区”，并非要全盘谈论PRD，而是为了显著地指明AI-RSD需要构建的新才略。它必须超越静态的功能形色，去拥抱和规约意图、概率、演化、数据和伦理这五大AI时间的变量。

二、AI智能体的核心架构与责任道理

要为AI智能体想象一份有用的“蓝图”，家具司理无需成为算法大众，但必须建立一个显著、准确的心智模子（Mental Model），知道智能体“里面”是如何运转的。这如同建筑师必须了解材料力学，才略想象出安全而优好意思的建筑。本章将深入浅出地剖析AI智能体的四大核心组件过火互助方式。

1. AI智能体的重要模块

一个典型的AI智能体，不错被解组成四个相互互助的重要模块：

1）大脑： 核心领路引擎

智能体的“大脑”是其总共智能步履的策源地，每每由一个或多个大型谈话模子（LLM）担当。LLM为智能体提供了三大核心领路才略：

推理：基于海量知识，对复杂问题进行逻辑分析、因果推断和知识判断。当用户说“我想找个安祥、评价好、离我公司近的咖啡馆”，大脑需要将这个疲塌指示理解为多个具体的敛迹条目。想象：为了达成一个复杂方向，将任务理解成一系列有序的、可推论的门径。举例，想象一次旅行，需要先查询航班，再预订栈房，然后想象逐日行程。大脑负责制定这个“行动脚本”。驰念：这是大脑与外界交互和自我学习的基础，咱们将在第四个组件中详备探讨。

2）感知： 知道天下之窗

如若说大脑是核心处理器，那么感知系统便是智能体的“五官”，负责从外部环境中接管信息并将其转换为大脑不错知道的体式。

多模态输入：当代智能体早已不局限于文本。它们不错“看”（图像、视频识别）、“听”（语音转文本），以至知道更复杂的结构化数据（如表格、API响应）。崎岖文知道：这是感知的核心。智能体不仅要知道面前的指示，还要联接历史对话、用户画像、面前时期地方等崎岖文信息，形成一个更全面的领路。举例，“再来一杯”这个指示，唯有在特定崎岖文中才专诚念念。

3）行动： 与天下互动之手

仅有念念考和感知是不够的，智能体必须能够对物理或数字天下施加践诺影响。行动模块便是智能体的“双手”，让它能够推论大脑想象好的任务。

器用调用：这是AI智能体区别于宽泛聊天机器东说念主的重要。智能体的大脑本人不具备及时联网、推论代码或查询数据库的才略。它通过调用外部器用（如搜索引擎API、算计器、里面数据库接口、智能家居规章等）来膨胀自身的才略领域。大脑决定“调用哪个器用”以及“如何组织器用的输入参数”，然后由行动模块负责具体推论。外部环境交互：行动的落幕会蜕变外部环境（举例，顺利预订一张机票），而环境的变化又会被感知系统捕捉，形成一个“感知-念念考-行动”的闭环，让智能体能够持续与天下互动。

4）驰念 ： 教会的千里淀与提真金不怕火

驰念赋予了智能体学习和成长的才略，使其不再是“金鱼”，每次交互都从零登程点。驰念系统每每分为两类：

短期驰念：每每指LLM的崎岖文窗口（ContextWindow）。它保存了最近的对话历史和交互信息，是进行连贯对话和推论多步任务的基础。但其容量有限，且会跟着对话的扫尾而肃清。经久驰念：为了齐全持久化的学习和个性化，智能体需要经久驰念。这每每通过外部数据库齐全，如：

向量数据库：将用户的偏好、往常的顺利教会、重要知识等信息转换为数学向量存储起来。当遭遇新问题时，智能体不错检索出最筹商的驰念，当作决策参考。

知识图谱：用于存储结构化的实体和筹商信息，匡助智能体建立更深档次的领域知识。

2. 责任流的演进：从“一次性查询”到“ReAct”

早期的AI应用多是“一次性查询-响应”模式。而当代AI智能体，尤其是基于上述架构的智能体，选定了一种更高级的责任流，其中最着名确当属ReAct (Reason + Act)框架。

ReAct的核心念念想是，让智能体像东说念主相同，在“念念考”和“行动”之间反复迭代：

Thought(念念考)：智能体最先分析面前方向和已有信息，进行推理，决定下一步该作念什么。Action(行动)：凭据念念考落幕，取舍并调用一个器用。Observation(不雅察)：获取行动的落幕（如API的复返信息）。Thought(再念念考)：智能体分析不雅察到的落幕，评估面前进展，更新筹划，然后决定下一步的行动或最终给出谜底。

这个“念念考-行动-不雅察”的轮回，赋予了智能体处理复杂任务、从失实中收复、动态治疗策略的苍劲才略。当作家具司理，知道ReAct这么的责任流，对于想象任务经由、预判失败场景、界说“搅扰机制”至关弥留。

三、把持非确定性：从精确界说到概大肆规约

“非确定性”是AI智能体与生俱来的天性，亦然传统家具东说念主最感困惑与霸道的性格。它源于模子的概率本色、推理旅途的各类性，以及偶尔出现的“创造性涌现”或“模子幻觉”。往常，咱们将非确定性视为Bug；当今，咱们必须学会将其当作一个核心肠格（Feature）来进行束缚和规约。本章的方向，便是提供一套系统性的方法，将对非确定性的规章，从“祷告它不要出错”，治疗为“想象一个稳健的系统来拥抱它”。

1. 非确定性的开首剖析

要把持非确定性，最先要知道它的三个主要开首：

模子幻觉：模子在败落填塞知识或受到误导性指示时，可能会“虚拟”事实、API调用或代码。这是最需要被严格管控的非确定性类型。创造性涌现：在某些场景下（如头脑风暴、案牍撰写），咱们盼望模子能够提供各类化、新颖的输出。这种非确定性是家具的核心价值之一。推理旅途各类性：对于统一个复杂任务，智能体可能通过不同的门径组合（调用不同的器用、查询不同的信息源）来达成方向。总共旅途可能都是有用的，只是效力或侧重心不同。

2. 需求设策略略：从精确到概率

面对非确定性，咱们的需求想象谈话必须升级。

1）界说“可收受的输出范围”

舍弃界说惟一的“正确谜底”，转向界说一个多维度的验收空间。

作风规约：对于生成性任务，界说其相易作风（如“专科严谨”、“意思幽默”）、内容结构（如“必须包含三个要点”）、长度截止等。事实性规约：明确要求输出中的重要信息必须来自指定的、实在的知识开首（如里面数据库、巨擘网站），并想象事实性校验机制。安全与伦理红线：界说毫不可向上的领域，如“毫不成生构归咎言论”、“毫不成提供医疗建议”等。

2）想象优雅左迁与“东说念主在回路”机制

当智能体的输出落在了“可收受范围”以外，或者它对我方的决策置信度较低时，系统不成崩溃或给出失实谜底，而应启动预设的左迁策略。

澄澈式发问：当用户意图疲塌时，主动发问以寻求澄澈，而不是冒险忖度。“您是指苹果公司，依然苹果这种生果？”展示多种选项：当存在多个合理的惩办决策时，将它们当作选项呈现给用户，由用户作念出最终取舍。透明化不确定性：径直见告用户：“对于这个问题，我有几种不同的看法……”或者“我正在凭据现存信息进行推断，落幕可能不完全准确。”无缝的东说念主工介入：在重要或高风险任务中（如大额金融往复、客户投诉处理），想象一个顺畅的经由，在智能体无法处理或达到某个风险阈值时，自动或手动将任务吩咐给东说念主类大众。

3）束缚数据与认识漂移

智能体的褂讪性不仅取决于模子，更取决于它所依赖的数据。

数据漂移：线上真实数据的统计性格（如用户的平均消费金额、热点话题）与测验数据发生了变化。认识漂移：数据背后的现实天下筹商发生了变化（如“最好投资策略”的界说在牛市和熊市中完全不同）。

缓解策略：

性能持续监控：建立一套自动化监控系统，追踪重要性能方针（KPIs），如任务顺利率、用户舒畅度、幻觉率等。一朝方针出现相配波动，立即触发警报。在线学习与持续学习：想象机制让智能体能从头的线上交互数据中学习，持续更新其知识和才略，以得当环境变化。领域自得当：如若家具需要服务于多个垂直领域，应选定时期技能让模子能凭据面前领域治疗其步履和知识重心。

通过上述策略，咱们将非确定性从一个不可预测的“鬼魂”，治疗为一个在想象框架内可度量、可束缚、可哄骗的系统性格。这正是AI家具想象老练的鲜艳。

四、想象原则：构建稳健、实在、负背负的智能体

在把持了非确定性之后，咱们需要一套更高级次的想象原则，来确保咱们创造的AI智能体不仅功能苍劲，更是稳健、实在和负背负的。这些原则将当作需求界说的原则，领导咱们在每一个想象决策中，都将东说念主的价值和安全放在首位。

原则一：稳健性 — 显著的领域与迭代旅途

稳健性意味着智能体在明确的才略范围内表露褂讪可靠，并有显著的成长旅途。这惩办了“我的智能体究竟能作念什么？”这一根底问题。

1）明确才略领域核心任务域：在AI-RSD中，必须用显著、无歧义的谈话界说智能体被想象来惩办的核心问题是什么。举例，“本Agent专注于提供Python代码调试建议，不波及项目架构想象。”

可用器用集：清单式地列出智能体被授权使用的总共器用（API、数据库、函数等），并明确每个器用的使用场景、参数和截止。

不容操作项：明确列出智能体毫不允许推论的操作。举例，“不容推论任何删除文献的敕令”、“不容调用支付API”等。这是构建安全护栏的第一步。

2）想象迭代旅途从单步到多步想象：智能体的成长旅途应是有序的。V1.0可能只擅长推论单步、确定性的器用调用，尔后续版块则冉冉膨胀到能自主想象、推论多步复杂任务。

界说AI特点顺利方针：稳健性需要被量化。除了传统的活跃度、留存率，咱们必须界说更能体现智能体核心价值的方针：

任务顺利率：有若干比例的用户意图被顺利满足？自主惩办率：在无东说念骨搅扰的情况下，智能体独处完成任务的比例。器用调用准确率：调用器用的取舍、参数是否正确。用户信任度：通插手卷、步履分析（如用户是否选定其建议）等方式笼统评估。

原则二：实在性 — 透明、可诠释注解与价值对王人

实在性是用户风物持续使用一个自主系统的基石。它源于用户对智能体步履的知道和认可。

1）透明度与可诠释注解性展示念念考过程：在推论复杂任务时，智能体应应时地向用户展示其“念念考链”（Chain-of-Thought），举例：“好的，为了想象您的旅行，我将最先搜索去往北京的航班，然后凭据航班时期为您查找隔邻的栈房。”这让用户知道其决策逻辑，而不是面对一个奥密的“黑箱”。

诠释注解落幕开首 (Cite Your Sources)：当提供基于外部知识的谜底时，智能体应明确注明信息开首（如“凭据XX网站的著述……”），允许用户自行查证，这对于建立事实性上的信任至关弥留。

2）价值对王人界说智能体画像：在AI-RSD中，为智能体界说一个显著的变装、性格和相易作风。这个画像不仅是家具体验的一部分，更是其价值不雅的载体。一个“严谨的金融助手”和一个“富足创意的想象伙伴”，它们的步履准则和相易方式应天悬地隔。

编码组织原则：通过系统指示和指示微调，将东说念主类社会的普世价值不雅和企业的特定准则，编码为智能体在面对疲塌或伦理窘境时的步履敛迹。

原则三：负背负— 将伦理、安全与秘密置于核心

负背负的想象意味着将伦理、安全、秘密（EAP）的考量从家具开发经由的结尾，擢升到需求界说的登程点。

1）安全想象抗击性报复留心：在需求阶段就要考虑如何支吾“指示词注入”等坏心报复，想象输入净化和输出过滤机制。

器用调用幻觉检测：智能体可能会“幻觉”出不存在的API或失实的参数。需要想象校验机制，在推论前考据器用调用的正当性。内容安全策略：集成内容审查器用，确保智能体的输出合适社区准则和法律法则。

2）秘密保护数据最小化原则：在AI-RSD中明确，智能体只应请乞降存储完成其核心任务所必需的最少许用户数据。

秘密保护时期：凭据业务场景，在需求层面就考虑引入差分秘密、联邦学习等时期，在哄骗数据的同期保护用户秘密。明确的数据使用见告：以显著易懂的方式见告用户，他们的数据将如何被使用，并提供浅近的束缚和退出选项。

将这三大原则融入AI-RSD的每一个模块，咱们就不单是是在界说一个“功能”，而是在塑造一个值得信托、能与东说念主类社会和谐共存的“数字公民”。这正是AI家具司理在将来所肩负的、最核心的职责。

五、AI-RSD需求想象全经由

本章将进展一套从“意图识别”到“持续进化”的六阶段AI智能体需求想象全经由，为家具司理提供一个系统性的、可推论的行动框架。AI-RSD想象经由是一个迭代轮回的框架，旨在系统性地界说、构建和优化AI智能体。它将AI家具的人命周期理解为六个重要阶段，确保在每个要津都能精确地把抓需求的核心。

1. 意图识别与价值定位

核心方向：旨在回报“咱们要作念什么？”以及“为何它有价值？”。

重要行径：

用户研究：深入知道方向用户的深层需求、痛点和未被满足的盼望。意图映射：将用户需求转换为Agent需要知道和响应的具体意图（显性与隐性）。

价值主张界说：显著地进展Agent为用户、业务带来的非凡价值，建立家具的北极星方针。

委用物：用户画像、意图舆图、核心价值主张声明。

2. 才略领域与器用想象

核心方向：界说“Agent能作念什么？”以及“它借助什么来作念？”。

重要行径：

才略范围界定：明确Agent的核心任务域，以及哪些是它不成或不应作念的。器用集取舍：识别并取舍必要的里面/外部API和器用，当作Agent才略的延长。资源评估：评估齐全这些才略所需的数据、模子和工程资源。

委用物：才略范围诠释书、器用集清单（含API规格）、资源需求评估。

3. 核心交互与步履想象

核心方向：想象“用户如何与Agent互动？”以及“Agent应如何表露？”。

重要行径：

智能体画像想象：界说Agent的性格、相易作风和变装，使其交互更具一致性和蛊惑力。核心对话流想象：画图重要任务场景下的用户-智能体交互经由图（正常旅途&顶点情况）。模子步履契约（MBP）的制定：章程Agent在面对不确定性、疲塌指示或失败时的步履准则和响应策略。

委用物：智能体画像文档、核心交互经由图、模子步履契约。

4. 数据策略与评估体系

核心方向：建立“如何估量顺利？”以及“如何保险和哄骗数据？”。

重要行径：

数据采集与标注策略：想象测验、评估和持续优化所需的数据开首、体式和标注尺度。评估方针界说：设定一套能够反应AI核心才略的量化方针（如：任务顺利率、意图识别准确率、用户信任度）。基准测试建立：想象尺度化的测试集和测试经由，用于评估模子迭代的效力。

委用物：数据规格诠释书、评估方针体系（KPIs）、基准测试决策。

5. 伦理安全与信任构建

核心方向：为Agent构建“信任防护栏”。

重要行径：

风险评估：系统性地识别在公正性、秘密、安全、可诠释注解性等方面可能存在的风险。敛迹条目界说：将伦理原则和安全要求转换为明确的、可推论的步履敛迹和时期设施。透明度与可诠释注解性想象：想象机制，在适其时机向用户诠释注解Agent的决策过程，建立信任。

委用物：伦理安全风险评估陈述、硬性敛迹清单、可诠释注解性想象决策。

6. 迭代部署与持续进化

核心方向：齐全从“上线”到“持续变聪惠”的闭环。

重要行径：

分阶段上线：制定从里面测试、小范围灰度到全面上线的部署筹划。性能监控：部署监控系统，及时追踪线上核心评估方针和数据漂移情况。反馈闭环的建立：想象高效的用户反馈汇集机制（显式和隐式），并将其用于模子的持续学习和优化（如RLHF）。

委用物：部署筹划、监控姿色盘想象、反馈与学习机制诠释。

六、AI-RSD文档模板与撰写指南

本章将认真发布AI需求规格想象（AI-RSD）的完整文档模板，它交融了传统PRD的精华并增多了AI特有的核心模块，旨在提供一份全面的撰写指南。

1. AI-RSD 模板概览

AI-RSD (AI Requirement Specification Document) 是专为AI智能体想象的下一代需求文档。它在传统PRD的基础上，增多了多个核心模块，以系统性地规约AI的非凡属性。

文档核心结构：

1）项目概述与方向 (承袭自PRD)

1布景与问题陈述2用户画像与场景3核心价值主张与业务方向

2）智能体画像 (Agent Persona) [AI新增]

3）意图规格 (Intent Specification) [AI新增]

1核情意图范围2意图识别要求（准确性、鲁棒性）3意图示例（正例与反例）

4）功能与交互想象 (承袭并膨胀自PRD)

￮ 4.1 核心任务经由

￮ 4.2 UI/UX想象（如适用）

5）才略与器用集 (Capabilities & Toolset) [AI新增]

1内在才略（如推理、摘要）2外部器用调用清单（API列表）3才略领域与截止

6）模子步履契约 (Model Behavior Protocol) [AI新增]

1创造性与确定性衡量2面对不确定性的步履准则（追问、承认不知、提供选项）3失败处理与优雅左迁策略

7）评估与度量基准 (Evaluation & Metrics) [AI新增]

1重要性能方针（KPIs）2验收测试尺度（AcceptanceCriteria）3基准测试数据集

8. 伦理与安全敛迹 (EAP Constraints) [AI新增]

1伦理原则（公正、透明等）2安全红线（不容生成的内容、不容推论的操作）3秘密保护策略（数据最小化、匿名化）

9）非功能性需求 (承袭自PRD)

10）迭代筹划 (承袭自PRD)

2. 核心模块详解

1）智能体画像 (Agent Persona):

方针: 确保Agent步履的一致性，擢升用户交互体验。

要点: 形色要具体、可感知。举例，不要只写“专科”，而要写“像一位有10年教会的资深数据分析师，谈话严谨、逻辑显著，会主动指出数据中的潜在问题”。

2）意图规格 (Intent Specification):

方针: 精确界说Agent的知道领域。

要点: 使用大批正例和反例。正例是必须正确知道的，反例是可能引起沾污但Agent应能诀别或间隔的。

3）才略与器用集 (Capabilities & Toolset):

方针: 显著地列出Agent的“兵器库”。

要点: 对每个器用API的形色必须包含：功能、输入参数、输出体式、失实码处理。这是工程师齐全器用调用的重要依据。

4）模子步履契约 (Model Behavior Protocol):

方针: 这是把持“非确定性”的核心模块。

要点: 选定“当…时，则…” (WHEN…THEN…) 的句式。举例：“当用户指示疲塌不清时，则Agent应主动发起澄澈式发问，并提供2-3个可能的选项。”

5）评估与度量基准 (Evaluation & Metrics):

方针: 旨在使“智能”可量化、可测试。

要点: 验收尺度必须是SMART的（具体的、可估量的、可达成的、筹商的、或然限的）。举例：“在V1版块上线后一个月，针对‘预订机票’核心任务，用户自主完成率达到80%。”

6）伦理与安全敛迹 (EAP Constraints):

方针: 规则不可向上的“红线”。

要点: 敛迹必须是统统和明确的。举例：“在职何情况下，Agent都不得存储用户的个东说念主身份信息（PII）卓著24小时。”

七、深度案例研究案例一：智能客服Agent (电商领域)

核心挑战: 在高并发场景下，准确知道用户对于订单、物流、退款等各类化意图，并能处理一定程度的客户负面形势。

AI-RSD想象重心：

1） 智能体画像:

变装：“高效贴心的小助手”相易作风：直快、礼貌、有同理心。在用户抒发不悦时，能切换到安抚模式。范例：“您好，很欢叫为您服务。求教有什么不错帮您？”vs“别张皇，您的问题我明白了，咱们一王人来惩办。”

2） 意图规格:

核情意图：查询订单状态、修改地址、恳求退款、运筹帷幄商品信息、投诉。难点：诀别“我想退货”和“这个商品质料怎么样，别东说念主退货多吗？”这类相似但方向不同的意图。要求：对核情意图的识别准确率>95%。对疲塌意图能主动澄澈。

3） 才略与器用集:

query_order(order_id)：查询订单确定API。request_refund(order_id，reason)：恳求退款API。get_product_faq(product_id)：获取商品常见问题知识库。领域：不成处理卓著5000元的退款请求，必须转东说念主工。

4） 模子步履契约 (Model Behavior Protocol):

when用户形势慷慨(通过情怀分析识别)THEN优先使用安抚话术，并提供一键转东说念主工的选项。WHEN连气儿两次无法知道用户意图THEN主动说念歉并建议转东说念主工服务。

5） 评估与度量基准 :

KPI：自主惩办率、初次构兵惩办率、用户舒畅度评分。验收尺度：70%的退款请求能够由Agent独处完成，无需东说念主工介入。

案例二：自动化数据分析Agent

核心挑战: 知道复杂的、或然是白话化的数据分析指示，正确调用数据查询和可视化器用，并能对落幕进行初步解读。

AI-RSD想象重心

1） 智能体画像

变装：“一位低级数据分析师”相易作风：专科、严谨、逻辑显著。会主动证实指示中的疲塌地带。范例：“凭据您的要求，我将查询近30天A家具的销售额，并按渠说念进行拆分。证实推论吗？”

2） 意图规格

核情意图：查询方针、对比分析、趋势预测、生成报表。难点：知道“上个月卖得最好的渠说念是哪个？”这种包含时期、方针、维度等多个要素的当然谈话指示。要求：对指示中重要实体（时期、方针、维度）的抽取准确率>90%。

3） 才略与器用集

run_sql(query)：推论SQL查询。plot_chart(chart_type，data)：画图图表（折线图、柱状图等）。get_metrics_definition(metric_name)：查询方针界说。安全：run_sql器用必须有严格的权限规章，只可推论只读查询，留心数据库被坏心操作。

4） 模子步履契约

WHEN用户指示可能产生歧义(如“上个月”可能指当然月或往常30天)THEN必须向用户澄澈界说。WHEN查询落幕为空或相配THEN不成只复返“无数据”，而应见告用户可能的原因（如：时期范围失实，筛选条目过严）。

5） 评估与度量基准

KPI：查询指示推论顺利率、落幕准确性（通过与东说念主工分析落幕对比）、陈述生生效力。验收尺度：对于预设的100个典型分析问题，Agent能正确生成图表并给出初步细察的比例达到80%。

八、将来预测趋势一：多模态交互 (Multimodality)

近况: 面前多数Agent仍以文本交互为主。

将来: Agent将能无缝地知道和生成文本、图像、语音、视频等多种信息的组合。用户不错通过拍照发问，Agent不错用图表和语音来回报。

对需求想象的挑战:

多模态意图界说：如何形色一个包含“这张图片里的这件一稔”和“帮我找找访佛的口头”的复合意图？一致性体验：如何确保Agent在不同模态下的“东说念主格”和相易作风保持一致？评估复杂性：如何笼统评估一个既要看图又要听音的Agent的性能？

趋势二：深度个性化与情怀化

近况: 个性化多停留在内容保举层面，情怀知道才略低级。

将来: Agent将具备经久驰念，能信得过记着用户的偏好、历史和个东说念主布景，形成非凡的“个东说念主助理”。同期，它能精确识别和得当用户的形势状态，提供更有同理心的互动。

对需求想象的挑战:

经久驰念规格：如何界说Agent应该“记着什么”、“健忘什么”以及“驰念的有用期”？这波及到久了的秘密和伦理问题。情怀交互契约：如何想象Agent在感知到用户“悼念”、“欢腾”或“震怒”时的适当步履？如何幸免情怀附近？个性化领域：过度的个性化可能导致“信息茧房”，如何想象机制饱读吹探索与各类性？

趋势三：群体智能与互助 (Swarm Intelligence)

近况: 以单个Agent完成特定任务为主。

将来: 复杂的任务将由多个专才Agent组成的“团队”协同完成。举例，一个“市集分析任务”可能由一个“数据征集Agent”、一个“数据分析Agent”和一个“陈述生成Agent”共同互助。

对需求想象的挑战:

互助契约想象：如何界说Agent之间的相易谈话、任务分派机制、突破惩办策略？变装与职责界说：在AI-RSD中，咱们需要为每个参与互助的Agent界说显著的变装和才略领域。中心化vs去中心化：是需要一个“项目司理Agent”来调解，依然让Agent们自主涌现出互助模式？这将是全新的想象领域。

趋势四：自主学习与进化

近况: Agent的进化主要依赖于开发者的手动迭代和模子更新。

将来: Agent将具备一定的自主学习才略，能从与用户的交互和任务顺利/失败的教会中自我改进，以至能主动探索新器用的用法。

对需求想象的挑战:

需求文档的“活性”：静态的需求文档将失效。将来的AI-RSD可能需要演变成一个动态的、可由Agent部分更新的“成长档案”。可控性与自主性的均衡：如安在允许Agent自主进化的同期，确保其步履永恒与东说念主类的价值不雅和领先设定的方向保持一致（ValueAlignment）？这是终极挑战。

九、对家具司理的终极要求

将来的AI家具司理，将不单是是需求的界说者，更是：

AI伦理学家：负责设定Agent的价值不雅和步履红线。智能系统想象师：负责想象Agent间的互助模式和进化旅途。东说念主机筹商想象师：负责构建东说念主类用户与AI伙伴之间信任、高效的互助筹商。当作时期、家具、生意与伦理的“联结器”：站在交叉路口，引颈家具走向一个信得过智能且负背负的将来。

参考而已

本文档汇总了为撰写《AI 智能体需求规格想象指南》而进行的在线研究所援用的全部著述。为便于查阅，总共参考文献已按主题进行分类整理。

（一）AI Agent 核心认识与想象

此部分涵盖了 AI Agent 的基础界说、核心架构、想象模式以及从单一智能体到多智能体互助系统的演进。

[1] 知乎专栏。万字长文详解（1）AI Agent 到底是什么 [EB/OL]. https://zhuanlan.zhihu.com/p/681639504.

[2] 知乎专栏。读懂 AI Agent：基于大模子的东说念主工智能代理 [EB/OL]. https://zhuanlan.zhihu.com/p/657937696.

[3] 知乎专栏. 【Agent 想象模式】01 – 智能时间已至！Agent 想象模式综述 [EB/OL]. https://zhuanlan.zhihu.com/p/711206099.

[4] BetterYeah. AI Agent 开发全攻略：从表面到实践的完整指南与行业惩办决策 [EB/OL]. https://www.betteryeah.com/blog/guide-to-ai-agent-development-from-theory-to-practice.

[5] 知乎. AI Agents vs. Agentic AI：从器用型助手到自主互助系统的进化 [EB/OL]. https://zhuanlan.zhihu.com/p/1907576448044205125.

[6] Medium. AI Agent 认识过火應用 [EB/OL]. https://medium.com/vincent-chen/ai-agent概念及其應用-e66c88e9a015.

[7] AWS. 亚马逊云科技中国区构建 Agentic AI 应用实践指南 [EB/OL]. 联结不可用.

[8] CareySon 博客园. LLM Agent 的构建：OpenAI 官方指南解读 [EB/OL]. 联结不可用.

[9] YouTube. What Are AI Agents Really About?[EB/OL]. 联结不可用.

（二）AI Agent 时期挑战

此部分聚焦于 AI Agent 在运行过程中濒临的重要时期难题，如数据漂移、非确定性步履等。

[10] Ultralytics. 机器学习中的数据漂移 [EB/OL]. https://www.ultralytics.com/zh/glossary/data-drift.

[11] CSDN 博客。解析机器学习中的数据漂移问题翻译 [EB/OL]. https://blog.csdn.net/Baihai_IDP/article/details/128906459.

[12] IBM. 什么是模子漂移？[EB/OL]. 联结不可用.

[13] 未知开首。数据漂移（Data Drift）：AI + 家具的隐形风险 [EB/OL]. 联结不可用.

（三）AI Agent 伦理、安全与秘密

此部分探讨了 AI Agent 在想象与应用中必须考虑的伦理设施、安全保险及用户秘密保护问题。

[14] IBM. AI 智能体带来新的伦理风险？研究东说念主员正在拜访 [EB/OL]. https://www.ibm.com/cn-zh/think/insights/ai-agent-ethics.

[15] GitHub. 第 14 章: AI Agent 的伦理与安全 [EB/OL]. https://github.com/AIGeniusInstitute/AI-Agent-In-Action/….

[16] CSDN 博客. AI Agent 的伦理敛迹：LLM 的安全性与说念德性想象 [EB/OL]. 联结不可用.

（四）家具需求文档 (PRD) 最好实践

此部分汇集了对于传统软件及 AI 家具需求文档（PRD）的写稿设施、核心要素、优秀案例及实用器用。

[17] Visure Solutions. 如何编写家具需求文档 (PRD)[EB/OL]. https://visuresolutions.com/zh-CN/…/家具需求文档 prd/.

[18] 东说念主东说念主都是家具司理. PRD 到底该怎么写？[EB/OL]. https://www.woshipm.com/pmd/192826.html.

[19] 知乎专栏。如何写出优秀的 PRD，来看这篇超全面的回来（内含模板）[EB/OL]. https://zhuanlan.zhihu.com/p/532028800.

[20] CSDN. 家具需求文档（PRD）全攻略：从体式到核心要素的实战指南 [EB/OL]. https://blog.csdn.net/qq_27248989/article/details/149445454.

[21] CSDN 博客。如何编写一份优秀的家具需求文档（PRD）[EB/OL]. https://blog.csdn.net/weixin_44280696/article/details/132411609.

[22] CSDN 博客. 5 分钟教你写出一份完好的 PRD 文档（附案例）[EB/OL]. 联结不可用.

[23] 博客园. 7、家具需求文档（PRD）的写稿方法 – 陈树义 [EB/OL]. 联结不可用.

[24] 知乎专栏。登第率不及 1% 的腾讯家具司理都是怎么写 PRD 的？[EB/OL]. 联结不可用.

[25] 摹客。优质家具需求文档（PRD）写稿三大原则 [EB/OL]. 联结不可用.

[26] 未知开首。透顶遗弃 WORD！教你用 Axure 快速输出高质料的 PRD 需求文档 [EB/OL]. 联结不可用.

[27] Reddit. 有哪些优秀的 PRD 范例？[EB/OL]. 联结不可用.

[28] BoardMix 博念念白板。家具需求文档 – 初学 | 模板 | 内容 | 教程 | 门径 [EB/OL]. 联结不可用.

附件一 案例

AI智能体需求规格想象 (AI-RSD)： AI个性化旅行想象师文档元信息

一、核情意图与价值主张

1. 方针诠释

本章旨在界说“AI个性化旅行想象师”的存在说念理。它回报了最根底的问题：“咱们为什么要构建这个智能体？”。显著的意图是后续总共想象的“北极星”，确保团队永恒与最终方向对王人。

2. 具体进展

2.1 方向用户:

2.1.1 主要画像

25-45岁的“体验派”旅行者，包括时期可贵的年青专科东说念主士、寻求非凡家庭体验的父母、以及但愿深度探索但不知从何下手的个东说念主旅行者。他们具备一定的消费才略，喜爱旅行质料和个性化体验，但败落填塞的时期或元气心灵进行繁琐的行前想象。

2.1.2 步履特征

民风使用数字器用，但对现存旅游家具（如OTA、点评网站）的“信息过载”和“取舍勤恳”感到困顿。他们渴慕的不是零落的保举，而是一个连贯、自洽、合适个东说念主“旅行感”（Vibe）的完整决策。

2.2 核心问题/痛点:

想象过载：传统旅行想象需要在多个平台（机票、栈房、攻略、舆图）之间反复横跳，信息碎屑化严重，平均耗时卓著15小时。个性化缺失：现存器用的保举每每是基于环球热度，无法知道用户“想去一个安祥、有历史感、适合溜达的海边小镇”这类疲塌、理性的深层需求。决策疲钝：从数见不鲜的选项中筛选、组合、排序，形成一个逻辑自洽、行程顺畅的筹划，是一项高强度的脑力做事，极易导致“决策疲钝”，以至缩短出行前的期待感。

2.3 盼望落幕

用户通过与AI进行几轮当然谈话对话，能在30分钟内获取一个完整、逻辑自洽、深度个性化的旅行决策。这个决策不仅包含机票、栈房、行径，更弥留的是，它是一个按天想象、交通无缝衔尾、节律张弛有度的“故事线”，让用户感到“这正是我想要的旅行”，从而满怀期待地一键开启预订经由。

2.4 非凡价值

从“搜索”到“创造”的范式治疗。咱们提供的不是信息的搬运工，而是一个能知道用户抽象情怀和偏好、并将其笼统创形成一个可行筹划的“旅行想象师”。其核心价值在于：将数十小时的繁琐想象压缩为一杯咖啡的时期，用AI的笼统推理才略替代用户的决策疲钝，创造信得过“千东说念主千面”的旅行体验。

二、才略领域和范围

1.方针诠释

本章用于显著地界定智能体的“能作念什么”和“不成作念什么”。束缚用户和团队的盼望，是侧目将来风险、明确资源插足范围的重要。

2.才略清单

2.1 核心才略 (In-Scope)

知道旅行意图：解析用户通过当然谈话抒发的复杂、疲塌的旅行偏好（如：“我想来一次减轻的、好意思食主题的、躲避东说念主群的海岛游”）。生成动态行程：创造性地生成一个包含逐日行径、餐饮、交通方式的完整日期式行程。保举个性化选项：基于用户画像和偏好，保举匹配的航班、住宿（栈房/民宿）、餐厅和特点行径（门票/当地体验）。优化行程逻辑：自动考虑地舆位置、营业时期、交通耗时等要素，优化行程阶梯的合理性和缓畅度。

2.2 补助才略 (In-Scope)

进行多轮对话式治疗：撑持用户对已生成的行程进行迭代修改（如：“把第二天的博物馆换成一个公园”）。提供预算估算：基于用户的取舍，动态估算通盘行程的总铺张范围。生成实用清单：凭据方针地天气、文化和所选行径，提供建议的打包清单和出行谨慎事项。行程共享与互助：撑持将生成的行程以联结或PDF体式共享给同业者。

2.3 明确排斥

不径直推论预订：V1.0版块中，智能体提供最优预订联结，将用户领导至合作方平台（如航司官网、飞猪等）完成支付，自身不处理往复。不提供签证和法律建议：不负责处理任何与签证、护照、海关章程筹商的运筹帷幄，会指示用户运筹帷幄官方机构。不提供及时旅行撑持：不处理用户在旅行途中遭遇的突发景色（如航班延误、栈房入住问题）。不处理线下服务：不提供租车、导游、接送机等需要线下践约的服务对接。

3. 重要依赖

3.1 外部数据源/API:

航班数据：SkyscannerAPI，GoogleFlightsAPI住宿数据：comAPI，AgodaAPI地方与辩驳：GoogleMapsPlatform，TripAdvisorAPI，YelpAPI特点内容：与土产货生存方式博主、垂直媒体（如《CondéNastTraveler》）进行内容合作。

3.2 里面系统:

用户画像系统(UPS)：用于存储和束缚用户的经久偏好。调处认证服务(UAS)：负责用户登录与安全。

三、模子步履规约

1. 方针诠释

本章是AI智能体想象的灵魂。它将智能体的“性格”、“相易作风”和“步履模式”从疲塌的嗅觉转换为可想象、可工程化的规约，旨在把持其非确定性，使其步履合适预期。

2. 步履界说

2.1 变装与个性: 一位教会丰富、回味非凡且极富关心的旅行想象师一又友。

2.2 性格重要词: 启发性, 可靠, 矜恤, 道理 , 有端倪 。它不仅是器用，更是激励用户旅行灵感的伙伴。

2.3 谈话作风 (Tone of Voice): 友好、白话化，但显著、专科。善用Emoji来传递形势和饱读吹。

范例(开启对话)：“太棒了！一场去往京都的秋季红叶之旅听起来几乎完好！🍁为了帮你想象，不错告诉我此次旅行的预算八成是若干吗？”范例(提议建议)：“考虑到你心爱安祥和当然，我为你找到了一个隔离市中心的矿藏温泉栈房，评价超棒的哦！♨️你看这个怎么样？”范例(处理谈论)：“没问题！不心爱这个安排的话咱们立时换掉。你以为是节律太赶了，依然对这个景点不感兴味呢？”

2.4 自主性水平 : 中高自主性，但永恒以用户证实为主导。

高自主：能凭据初步意图，自主完成一个完整的7天行程草案，包括总共细节。用户证实：在重要决策点，如作风定调、预算范围证实、核心住宿取舍上，会主动向用户发问并寻求证实。对于行程中的每一个保举项，都提供显著的“替换”选项，让用户永恒保有掌控感。

2.5 创造性与严谨性: 在“灵感层”饱读吹创造性，在“推论层”追求严谨性。

创造性(高)：在解读用户“Vibe”、保举小众体验、组合不同行径以形成非凡主题日（如“艺术溜达日”、“土产货好意思食探索日”）时，阐发最大的创造力。严谨性(极高)：在提供地址、营业时期、交通阶梯、价钱等事实性信息时，必须确保准确无误，并通过交叉考据或标注信息开首来增强可靠性。

2.6 失败与收复策略:

指示不解确：“这个问题问得好！‘好玩的’不错有许多种哦。你是指惊悸刺激的户外通顺，依然安逸荡逛道理的市集呢？”信息缺失：“我暂时没找到在阿谁小镇上合适你要求的五星级栈房。不外，我发现一家评价极高的杰作想象栈房，固然不是五星，但体验可能更非凡。要望望吗？或者咱们也不错考虑住在左近的城市。”推论失败(API失实)：“哎呀，查询航班信息的时候相聚好像开了个小差。请稍等一下，我再试一次！”

四、数据飞轮与进化机制

1. 方针诠释

本章界说了智能体如何通过与用户的交互齐全自我学习和持续进化。一个想象邃密的数据飞轮是AI智能体区别于传统软件、齐全经久价值增长的核心引擎。

2. 机制想象

2.1 学习信号开首 (Signal Source):

强显式信号：用户最终“保存”或“共享”的行程版块；用户对单个保举项（栈房/餐厅）的“保藏”❤️操作；用户对通盘行程的评分。弱显式信号：用户点击“替换”按钮，并取舍了备选决策（被替换项为负样本，被选项为正样本）；用户对某个回报的“👍/👎”操作。隐式信号：用户在某个保举项上停留的时期；用户对行程的修改次数（次数越多，诠释第一版舒畅度越低）；最终预订联结的点击率；用户想象下一次旅行的复用率。

2.2 数据标注与处理:

将用户“保存”且未作念大批修改的完整行程对话，当作高质料的SFT（SupervisedFine-Tuning）数据，用于测验模子的笼统想象才略。将“替换”操作抽象为成对的偏好数据(A>B)，用于优化保举模子的排序。运营团队每周对“差评”最多的交互进行东说念主工分析和标注，找出模子知道的盲点，并构建高质料的改良数据集。

2.3 模子迭代机制 (Model Update):

每周：使用新增的SFT数据和偏好数据对核心LLM进行增量微调（Fine-tuning）。每两周：更新下流的保举排序模子。每季度：对模子进行一次全面的离线评估，并与线上A/B测试落幕对照，决定是否需要启动更大鸿沟的重测验或架构升级。

2.4 价值闭环:

更懂你的AI → 生成的行程开动舒畅度更高 → 用户修改次数减少，想象更直快 → 用户更风物保存、共享并最终预订 → 咱们获取更高质料的“顺利行程”数据和更显著的用户偏好 → AI模子进化，变得更懂你 (回到1) → 形成苍劲的个性化数据壁垒。

五、EAP敛迹与风险束缚

1. 方针诠释

EAP（伦理Ethics, 秘密Privacy, 安全Accountability）是构建实在AI的基石。本章旨在前置性地识别并规约AI智能体在这些领域的步履红线和风险支吾策略。

2. 敛迹与对策

2.1 伦理红线 (Ethics):

公正性：保举算法幸免系统性地偏向大型连锁品牌，要专诚志地引入土产货小微商户和多元文化体验。负背负旅行：严禁保举任何波及狠毒动物、破损环境、不尊重当地文化的行径。在保举可能对环境有影响的行径时（如潜水），主动指示“请取舍有环保禀赋的机构”。反愤慨：严禁生成任何基于种族、国籍、性别、宗教的刻板印象或愤慨性言论。

2.2 秘密保护 :

数据最小化：只汇集想象所必需的用户偏好信息。用户的行程数据进行高强度加密存储。用户规章权：用户不错随时检察、修改、删除我方的偏好数据和历史行程。在初次使用时，通过强制勾选的弹窗显著见告秘密政策。数据匿名化：总共用于模子测验的数据必须经过严格的匿名化和去标记化处理，确保无法回首到任何个体。

2.3 信息准确性与可回首性:

抗击“幻觉”：针对餐厅、景点等POI（PointofInterest）信息，建立“事实核查层”。在输出前，调用高德舆图等可靠API进行二次校验。信息时效性：总共波及价钱、营业时期的信息，必须标注“信息更新于[日期/时期]”，并建议用户在出行前再次证实。可回首性：对于保举的每一个POI，提供原始信息开首联结（如官网、点评页），方便用户自行核实。潜在滥用风险:风险:生成不切践诺或危境的行程（如在恶劣天气下进行高风险户外行径）。对策：内置安全功令库。当识别到高风险行径组合时（如登山、田园徒步），自动插入风险指示和安全建议模块。“安全指示：此段徒步阶梯专科难度较高，请确保有专科向导跟随并捎带济急诱导。”风险：被用于坏心刷单或报复合作方API。对策：实施API调用频率截止和用户步履相配检测机制。

六、重要顺利方针

方针诠释

本章用于量化AI智能体的顺利尺度。它将前述的想象方向转换为可估量、可追踪的方针，是估量项目成败、领导迭代优化的客不雅依据。

方针体系

本文由 @比克 原创发布于东说念主东说念主都是家具司理。未经作家许可，不容转载

题图来自Unsplash开云体育，基于CC0契约