Agent产品的竞争已经进入深水区，表面相似的聊天框背后隐藏着截然不同的产品逻辑。本文深度拆解了Agent产品从创建到执行的完整链路，揭示7大关键环节的差异化设计，并提出了双层分析框架：从用户搭建路径到能力组织结构，帮你穿透功能表象，看懂AI任务执行系统的本质。

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。

这篇文章里，我不想去评判“哪个平台更强”，只想复盘三件事：

1. 我一开始是怎么把 Agent 产品看简单的；
2. 后来我是怎么搭出一套自己的分析框架的；
3. 做完这轮调研后，我对 Agent、Workflow，以及 AI 产品经理的方法论有了哪些新的理解。

一开始，我真的以为 Agent 产品就是“聊天框 + 工具调用”

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：

• 一个聊天式入口
• 一个创建 Agent 的页面
• 一组 Tools / Plugins / Skills
• 一个知识库上传入口
• 再加上一句“AI 帮你生成工作流”或者“自然语言创建 Agent”

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：

• 从创建开始
• 到补充配置
• 到工作流编排
• 到绑定 Agent
• 到接入工具
• 到引用知识
• 到试运行
• 到调试和优化
• 最后再发布上线

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。

真正该分析的，不是某一个页面，而是一整条搭建链路

这轮调研里，我后来逐渐把 Agent 产品拆成了 7 个关键环节：

• 创建流程
• 全流程创建
• 工作流搭建
• 绑定任务
• 添加工具
• 添加技能
• 创建知识库

比如，同样都说自己支持“AI 创建工作流”

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”。

再比如，同样都支持知识库

有的产品只是给你一个上传入口，本质上更像“挂文件”；

有的产品却已经在做：

• 多知识源接入
• 结构化 / 非结构化内容处理
• 检索测试
• 权限控制
• 与 Agent、Workflow 的绑定关系

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。

还有 Tools 和 Skills

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：

分析 Agent 产品，不能只看它“有没有某个功能”，而要看它有没有把这整条搭建链路真正打通。

后来，我把分析框架拆成了两层

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。

第一层：看“搭建链路”是否走得通

这一层回答的是：

用户要真正把产品用起来，要经过哪些步骤？这些步骤有没有被顺畅地串起来？

所以我会重点看这些问题：

• 是否支持自然语言创建
• 是否支持模板创建
• 是否支持手动创建
• 创建后能不能继续补配置
• 工作流能不能编排、试运行、调试
• 任务能不能拆解并绑定到 Agent
• Tools / Skills 是怎么接入的
• 知识库是“上传附件”，还是执行链路的一部分

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。

第二层：看“底层能力结构”是怎么组织的

如果说第一层是在看“用户怎么走”，

第二层看的就是：

这个产品到底把能力组织在哪一层？

我把它拆成了 5 层：

• 用户层
• Agent 层
• 工作流层
• 执行层
• 资源层

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：

• 任务怎么被拆解
• 流程怎么被编排
• 工具怎么被调用
• 知识怎么被接入
• 执行怎么被验证和优化

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。

这轮调研之后，我最重要的 4 个洞见

1. Agent 产品的竞争，已经不是“能不能生成”，而是“能不能落地执行”

现在很多产品都能做自然语言创建 Agent、AI 创建工作流。

但真正决定差异的，从来不是生成那一下，而是生成之后还能不能继续往下走：

• 能不能补齐配置
• 能不能绑定能力
• 能不能拆任务给不同 Agent
• 能不能接入知识
• 能不能测试
• 能不能看日志
• 能不能持续优化

一句话总结就是：

生成只是起点，执行链路才是分水岭。

2. 工作流能力，决定了 Agent 产品的上限

我以前也会先被“AI 创建 Agent”吸引，但真的一进入复杂业务场景，就会发现：

光有 Agent 不够，Workflow 才是承载复杂任务的底座。

流程怎么走、节点怎么连、异常怎么处理、条件怎么分支、多 Agent 怎么协作，这些问题本质上都不是聊天框能解决的，而是工作流层在解决。

所以我现在越来越倾向于把 Workflow 看成 Agent 平台的“骨架”，而不是一个附属功能。

3. Tool 和 Skill 不能混在一起看

这是我这次调研中感受特别深的一点。

• Tool 更像执行入口，是对外部 API、平台、系统、服务的调用
• Skill 更像复用能力，是某类逻辑的封装和沉淀

如果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比较混乱。

所以看竞品的时候，我现在不会只问“它有没有 Tool 和 Skill”，而会继续问：

• 它是怎么定义这两个概念的？
• 它们在产品里分别位于哪一层？
• 最终是如何被用户理解和使用的？

4. 知识库不是附件，而是 Agent 体验的基础设施

真正值得关注的，不是“有没有上传按钮”，而是：

• 能不能检索
• 能不能支持多知识源
• 能不能处理结构化 / 非结构化内容
• 能不能更新
• 能不能做权限控制
• 能不能和 Agent、Workflow 真正绑定
• 能不能在执行过程中发挥作用

如果知识只是挂在旁边，那它更像“资料“，只有进入工作流的执行链路，在处理业务的流程中真正运用上，那它才成为产品中不可或缺的一部分。

这轮调研，还让我第一次真正把“产品三要素”和“产品对象模型”用起来了

这次调研之后，我对两个以前听过很多次、但没有真正“用透”的概念，有了更深的体会：

• 产品三要素
• 产品对象模型（POM）

先说产品三要素

这轮需求里，我们面对的目标用户，是一个从未接触过工作流搭建工具的人事部门经理。

她是典型的小白用户。

而我们产品的核心目标是降低用户的使用门槛，让用户在几分钟内快速上手，并在 AI 引导下搭建处理业务流程的工作流，产品中支持后续手动修改与完善。

如果只是把这个需求简单理解成“做一个工作流工具”，其实很容易做偏。但如果从产品三要素来看，很多东西就会清楚很多。

谁在用

可能包括：

• 流程搭建者
• 业务运营人员
• AI 应用管理员
• 最终使用者
• 审批人 / 执行人

在什么情境下用

不是只盯着“员工入离职”“审批流程”这种单一实例，而是抽象成：

• 需要搭建一个 AI 驱动的业务解决方案
• 需要把流程、智能体、能力编排在一起
• 需要支持自动执行、智能判断、人机协同

靠什么解决

比如：

• 工作流编排
• 智能体复用
• 工具 / 能力调用
• 知识接入
• 调试与优化

我后来越来越感受到：

产品三要素不是写需求时的套路，而是帮助你在复杂需求里先找到“产品边界”的方法。

再说产品对象模型：它让我第一次真正看清 Agent 产品的内部结构

如果说产品三要素是在回答：

谁在什么场景下，依靠什么解决问题

那产品对象模型回答的就是：

这个产品内部到底有哪些核心对象，它们之间是什么关系

这次调研里，我越来越觉得，Agent 产品特别需要产品对象模型。

因为这类产品最容易出现的一个问题就是：很多概念名字很像，但其实不在同一层。

比如：

• Agent
• Workflow
• Task
• Tool
• Skill
• Knowledge Base
• Capability

如果不先把这些对象拆出来，很容易在分析和设计时混在一起。

后来我对 POM 的理解，变得非常务实：

• 对象：业务里独立存在的实体
• 属性：这个对象的特征
• 关系：对象与对象之间的业务联系

而定义对象模型，我后来基本都会走这 4 步：

1. 找名词：把独立概念先列出来
2. 定边界：区分对象和属性
3. 理逻辑：明确谁拥有谁、谁依赖谁
4. 分状态：给复杂对象定义生命周期

这轮调研之后，我最大的变化，不是会分析更多产品，而是更知道该怎么分析

回头看，这次调研最有价值的，不是我看了多少平台，不是我存了多少截图，也不是我写了多少功能对比表。

而是我慢慢形成了一个更稳定的分析方法：

1. 先看搭建链路，而不是先看首页
2. 先看任务完成路径，而不是先看功能清单
3. 先看对象关系，而不是先看界面长什么样
4. 先搭分析框架，再进入产品细节

这套方法不只适用于 Agent 产品。

我觉得，它对未来分析 AI 工作流平台、AI 应用构建平台，甚至更复杂的系统型产品，都会很有帮助，后续也会尝试运用到分析其他的产品中去。

结语

如果说这轮调研之前，我对 Agent 产品的理解还停留在“一个会调用工具的聊天框”，那么现在我更愿意把它理解成：一种围绕任务执行构建起来的系统型产品。

它真正的竞争力，不在于能不能说一句“我帮你生成”，而在于能不能把从创建、编排、接入、执行、测试到优化的整条链路真正跑通。

而对 AI 产品工作者来说，这也意味着：

做竞品分析时，不能只看 UI、只看功能表、只看 demo，

而要更深入地去拆：

• 用户任务
• 产品链路
• 能力结构
• 对象关系
• 执行逻辑

所以当这些东西被看清之后，那些原本“看起来都差不多”的 Agent 产品之间的差异才会真正浮现出来。