天气App的数据冰冷，体感却复杂多变。智能体「问问小Q」巧妙运用26度穿衣法则，将衣物拆解为可计算的保暖模组，精准解决“15℃穿几件”、“要不要加秋裤”等日常痛点。这款聚焦单一场景的智能工具，用结构化建模替代模糊经验，5秒生成穿衣决策，正在重新定义天气服务的实用边界。

一、背景与痛点：知道气温，不代表知道“怎么穿”

在日常生活中，我们每天都会看天气预报，但一个尴尬的现实始终存在：数据是冰冷的，体感是复杂的。

天气 App 通常只提供温度区间和天气状况，却无法回答更具体的问题，比如：

• 15℃ 到底该穿两件还是三件？
• 今天这种风力，到底要不要加秋裤？
• 久坐办公室和户外通勤，穿衣重心有什么区别？
• 要不要加秋裤？
• 上下身该如何平衡？
• 体感偏冷时应该怎么调整？

这些问题看似简单，却在换季、通勤、久坐办公等场景中频繁出现，反而成为一种隐性的决策负担。我希望搭建一个智能体，不做穿搭审美推荐，而是帮助用户完成“是否合适”的判断，真正解决“穿多穿少”的问题。

这就是智能体「问问小Q」诞生的背景。

二、搭建思路：用“规则模型”替代“模糊经验”

在设计思路上，我刻意避开了“凭感觉推荐衣服”的方式，而是选择了一个可解释、可复用的规则模型作为核心——26 度穿衣法则。

核心公式：所需保暖度计算

我们设定人体最舒适的温度为26°C，公式如下：

所需衣物保暖度 =26°C- 当日体感温度

整体设计遵循三个原则：

1. 聚焦单一目标：只解决“今天怎么穿合适”，不涉及风格和搭配

2. 规则优先：用明确公式和约束条件代替主观判断

3. 结构化建模：把衣物拆解为可计算的层级，而不是简单列清单

在此基础上，我将杂乱的衣柜拆解为可计算的“保暖模组”：

• 上身层级： 贴身层（排汗/保暖） + 中间层（蓄热） + 外层（防风/隔绝）
• 下身层级： 外层（长裤/裙装） + 贴身保暖层（秋裤/加绒裤）

这种拆解方式，可以自然覆盖“秋裤、棉毛裤、加绒裤”等真实需求，而不是默认用户“不怕冷”。

三、实现路径：从天气数据到可执行决策

在元器平台中，小Q 的完整工作流如下：

1. 用户交互：用户输入城市与日期

2. 天气数据抓取：实时获取目标城市的最高温、最低温、风力及体感温度

3. 体感温度修正：当体感温度与实际温度存在偏差时，计算等效温度，利用等效温度进行修正

4. 核心计算：

所需保暖度 = 26℃ − 等效温度

5. 衣物组合生成分层匹配：* 根据“所需保暖度”自动组合衣物。

策略优先： 当外层厚度达到极限时，系统会优先提示增加内层（如秋裤），而不是一味增加外套厚度。

6.极简输出： * 结构化建议： 上身穿什么、下身怎么配，一目了然。

视觉化呈现： 自动生成穿衣结构示意图，5秒钟完成决策。

为了提升易用性，我还加入了：

• 温度展示统一取整，避免小数干扰判断
• 首次使用轻量确认人物形象偏好（男 / 女 / 中性）

后续自动记忆偏好，减少重复交互

四、应用效果：从“能用”到“真的有人用”

在实际测试和使用过程中，用户反馈主要集中在两个方面：

• 决策速度明显提升：不再反复对比天气和衣柜
• 体感更稳定：上下身不再出现“上半身暖、腿很冷”的情况

同时，真实使用也暴露了一些问题，例如：

• 早期版本忽略下半身保暖
• 衣物种类过少，无法覆盖怕冷体质
• 图片生成阶段容易只返回链接而非直接展示

这些问题反过来推动我不断修正隐含假设，让智能体从“理论可行”走向“现实可用”。

五、实战心得：智能体的灵魂是“尊重场景”

这次实践让我最大的感受是：

智能体不需要追求全知全能，而要追求“极度具体”。

一个优秀的智能体，不应该只存在于 Demo 演示中，而应该走进朋友、同事、家人的生活里。如果你也想搭建自己的智能体，我的建议是：找准一个高频且具体的痛点，用严密的规则去对冲生活的不确定性。

如果你也想在元器上搭建自己的智能体，我的建议是：

从一个高频、具体、可验证的生活场景出发，用规则和结构一步步逼近真实需求。

智能体链接：

https://yuanqi.tencent.com/webim/#/chat/aPkzJd?appid=2002086318736516352&experience=true