Agent竞争进入深水区：聊天框背后7大关键环节决定成败|agent|工作流|知识库|聊天框|背后|调用

最近，我完成了一轮围绕Agent 与工作流搭建产品的竞品调研。

这轮调研结束后，我最大的感受不是“我又认识了多少产品”，也不是“终于能列出一张更完整的功能对比表”，而是：彻底推翻了以往我对 Agent 产品的理解。

以前做竞品时，我首先会关注页面、看功能、看入口、看交互（更关注UI），但这次我第一次明显感觉到：如果还是用过去那种“看首页、看 demo、看功能点”的方式去分析 Agent 产品，很难准确抓住这些产品各自的特征。

因为 Agent 产品现在最迷惑人的地方就在于——它们看起来越来越像，但底层其实很不一样。

表面上，大家都有聊天入口，都支持创建 Agent，都有 Tools、Knowledge、Workflow、Template，甚至都在讲“AI 帮你生成”。但真正深入去看之后你会发现：有些产品只是看起来像 Agent 平台，有些产品是真的在搭建一个面向任务执行的系统。

而这，也是我这轮调研最大的收获：

Agent 产品，不能只看表面功能；真正该分析的，是它背后的搭建链路、能力组织方式，以及用户完成任务的路径。

坦白讲，在真正进入这轮调研之前，我对 Agent 产品的第一反应其实很朴素：

不就是一个对话框，再加上一些工具调用能力吗？

很多平台第一眼给人的感觉也确实是这样，可以让AI助手给你推荐产品。

体验使用这些产品，你会看到它们通常都有这些东西：

这些东西堆在一起，很容易让人形成一种印象：

大家差异不大，无非就是 UI 不同、模型不同、集成多少不同。

我一开始其实也有点陷在这种判断里。

直到真正往下看，我才慢慢意识到：我看错了重点。

因为用户在这些平台里做的，从来都不只是“跟 AI 聊聊天”。

他真正完成的是一整套复杂动作：

也就是说，用户不是在使用一个“会说话的 AI”，而是在搭建一个可以真正执行任务的系统。

当我意识到这一点之后，我对 Agent 产品的观察角度就完全变了。

我发现它们不仅仅是“一个带聊天入口的功能产品”，它们还是一种面向任务执行的系统型产品来看。这个转变，是我后面整个分析框架的起点。

这轮调研里，我后来逐渐把 Agent 产品拆成了 7 个关键环节：

当我开始用这 7 个环节去看产品的时候，很多原来“说不清产品之间的哪里不一样”的感觉，突然一下子清晰不少。但有些产品所谓的“AI 创建”，其实只是帮用户生成了一个起点。它会在对话框中根据你的需求，构想出这条工作流可能包含哪些节点、每个节点分别承担什么功能，看上去像是在“帮你搭建工作流”。但当用户真正进入执行阶段时会发现，工作流并没有被真正搭建完成：节点之间如何连接、流程如何串联、执行链路如何打通，仍然需要用户自己手动完成。

从这个角度看，这类产品解决的更多只是“描述问题”，而没有真正解决“落地问题”。因为对大多数小白用户来说，痛点并不只是“不知道每个节点叫什么、做什么”，更大的痛点其实是：不知道这些节点该如何连接、如何形成一条真正能跑通的流程。

相比之下，真正更有价值的产品，不只是停留在“帮你想”，而是能够继续引导用户补齐配置、连接节点、测试运行，甚至进入调试和优化链路。只有走到这一步，才算真正抓住了用户需求。

这其实和那个经典的“造车”故事是一样的：用户真正想要的，并不是一匹更快的马，而是更快地到达目的地。放到 Agent 产品里也是一样。用户表面上说的是“帮我用 AI 创建一个工作流”，但真正想解决的，并不是只生成几个节点描述，而是把流程真正搭起来、连起来、跑起来。

因此对于用户需求的分析不能止于需求，要从需求出发，理解用户目的，进行场景分析，背后真正的动机是什么，再反推产品应该提供什么能力，才能真正解决问题。

再往深一层看，很多需求背后其实都指向了某种更底层的人性驱动。马斯洛需求层次理论里提出的五大需求，某种程度上也提供了一个理解框架：当基础生存和温饱问题被满足之后，人们会越来越关注效率、掌控感、成就感、认同感以及自我实现。对应到产品设计中，我们真正要思考的，不只是“用户说他想要什么功能”，而是：用户为什么会产生这个需求，我们的产品应该提供什么样的能力，才能帮助他更高效地完成目标，并真正解决他当下的问题。

这两类产品表面上都叫“AI 创建”，但其实一个做的是“生成骨架”，另一个做的是“辅助用户完成整条搭建流程”。

有的产品却已经在做：

这背后反映的不是“有没有知识库”这件事，而是：

它到底有没有把知识当成执行链路的一部分。

这是我这次调研中感受很深的一点。一开始我对这些词并不了解，想着反正都是“给 Agent 用的能力”，能有多大差别。但深入竞品平台，进行亲身体验，发觉Tool 像是执行入口，是对外部 API、平台、系统或服务的调用； Skill 更像复用能力，是对某类逻辑的封装和沉淀。

假设这两个概念在产品里混在一起，后续的信息架构、复用方式和扩展逻辑通常都会变得混乱。

也正因为这样，我越来越确信一件事：

在结束这次发竞品调研，我复盘了这个分析的全过程，为了避免自己之后再次陷入页面细节中，我给自己先立一套框架，再去看产品。这套框架，我总结来看可以分成两层。

这一层回答的是：

所以我会重点看这些问题：

这一步特别重要，因为它把我从“功能视角”拉回到了“任务完成视角”。

以前我容易问的是：

这个产品有没有工作流？有没有工具？有没有知识库？

现在我更关注的是：

用户到底能不能把这件事顺利做完。也因此我意识到很多产品真正的差异，就藏在“能不能走完”这件事里。

如果说第一层是在看“用户怎么走”，

第二层看的就是：

我把它拆成了 5 层：

这样拆完之后，我突然发现很多产品虽然都叫“Agent 平台”，但它们真正擅长的东西根本不在同一层。

有的强在用户入口和创建体验；

有的强在工作流编排；

有的强在知识和工具接入；

有的强在模板复用和配置效率；

还有的强在执行、调试、日志和后续治理。

也就是说，很多产品表面上都在做“Agent”，但真正的分别，从来不在那个聊天框上，而在于：

这也是这轮调研里，我最重要的认知变化之一。通过对多个平台中 AI 辅助创建 Agent、手动配置 Agent 的体验，我也解开了自己很久以来对“结构化提示词”的疑惑：为什么总要给 AI 设定角色、任务、目标、工具、能力？！现在我更清楚了，本质上，提示词的结构化配置，其实就是在引导 AI 进入一个 Agent 的角色。角色、目标、工具和约束越清晰，AI 对自身职责的理解就越明确，执行也就越稳定。