用2-4个Agent并行推进HR SaaS系统CLI化改造，作者通过明确诉求、准备Context、反复调试三个环节闭环法，在Trae与QoderWork中分别完成产品规划、场景梳理、原型绘制与需求文档输出。

如果你看过这个系列的前两篇，应该能拼出我一路走来的完整路径：从用1个Agent完成AI培训课程的全流程准备，到用1-2个Agent从0到1手搓一款产品，再到今天这篇——用2-4个Agent，干一个真实的SaaS项目。

有朋友问：”你说你会驱动2-4个Agent干活了，到底怎么干的？能不能来点真家伙？”

说实话，之前一直在路上。真正的案例要等项目对外发布后才能公开聊，加上涉及企业项目和产品保密，很多细节需要脱敏处理。不过核心方法和工作流是完整的，你拿去就能用。

我是一名产品经理，过去一年多，我碎片化地分享了不少AI相关内容，从概念到实践再到反思，也分享了一系列用Skills改造产品经理工作流的方法，以及如何用Vibe Coding方式写插件、写网站。直到这个系列，才算第一次把“怎么用AI干活”从头到尾串成一条完整的线。

不过先想纠正一个容易误解的点：驱动2-4个Agent，不是同时开着一堆窗口各自瞎忙。我的常态是同时驱动2-3个Agent并行干活，让它们各自执行任务，而我利用它们执行的空隙做判断、做决策、喂下一轮的输入。这种“并行+调度”的节奏，正是这篇最想让你看到的东西。

背景

我们在“不务正业”地追了半年OpenClaw类产品、市场遇冷后幡然醒悟，回归做自己的主营业务——HR SaaS产品。方向归结为两句话：学习飞书的开放性，成为一家更开放的SaaS产品供应商；学习飞书的连接性，成为AI产品生态中的一个“数据连接器”。

具体分三步走：

第一步：把SaaS系统CLI化。把现有SaaS系统的所有能力封装为对应接口和Skills，打包成一个CLI客户端，确保所有AI Agent产品都可集成。就像飞书CLI一样，既可以在Trae里用，也可以在QoderWork或CodeX里用，甚至可以在你自研的Agent产品中使用。

第二步：自身Agent产品落地闭环。我们自己的Agent产品第一个“吃螃蟹”，率先落地对应CLI客户端，提供给自有客户使用。

第三步：包装为虚拟员工，打包售卖给客户。客户使用CLI是有门槛的，仅有CLI也不能完全干活，我们会把CLI、Skills、知识库、人物性格等封装为一个虚拟员工，真正帮你干活。

路径清晰，目标明确，方向聚焦。剩下的就是如何做的问题，也是正式进入今天的主题——如何用AI Agent完成SaaS系统的CLI化改造，并封装为一个个虚拟员工？

核心方法：三个环节闭环法

每个工作项都遵循三个环节：

第一环节：明确诉求与目标。明确需要产出的内容与目标；

第二环节：准备Context。提前构建AI所需的上下文环境，确保信息对齐；

第三环节：确定判断标准，反复调试验证。

下面用四个阶段，完整还原我是怎么用Agent一步步干完这个项目的。

第一阶段：产品规划——如何用Agent跟你一起完成产品规划

环节一：明确诉求与目标。即用Agent帮我完成产品规划，输出一份产品规划文档，用于我跟团队达成共识。

环节二：准备Context。核心是两部分内容：一部分是我们每个系统不同模块的基础信息（比如考勤模块具体有哪些功能点、有哪些对应接口等），另一部分是我们需要参考的竞品CLI信息（包含用户文档和源代码），重点参考飞书平台。

环节三：反复调试验证。有了Context输入后，我直接跟它说：

“XX HR SaaS产品计划把全系统完成CLI化升级改造，包含但不限于员工组织、绩效、招聘、工资、考勤、个税、培训、智数、计算平台模块。你作为一个资深产品经理，需要输出一份完整的产品规划以及对应解决方案。我提供给你的文件夹里有各大SaaS产品CLI化的参考内容，尤其是飞书，我提供了说明文档与源码，你可参考进行设计。”

初始沟通

第一版产品规划

第1、2版出来后效果不算理想，我就继续补充Context和需求，一直调试到符合要求为止。比如第2版后，我发现它的产品规划缺少商业故事部分，就跟它说：

“我们的产品规划里还缺少对应落地场景的部分——面向客户我们需要讲一个商业故事。第一层是把系统CLI化，第二层是需要把这些CLI能力内置到我们自己的AI Agent产品（以消耗Token完成商业闭环），同时也支持客户自己的Agent或第三方Agent产品使用（比如WorkBuddy、Trae、QoderWork、CodeX等）。”

第三版产品

调试到第7版后，我发现规划文档里包含了商业部分、产品部分、技术部分，内容过多，面向对象有点混乱，就让它拆分为两个文档：一个产品规划文档，一个技术方案文档，分别面对两个不同的阅读群体。

版本分拆

产品规划方案

技术方案

这就是使用AI Agent的好处——除了沉浸式对话完成任务之外，一句话即可帮你把文档快速拆分、整合，一句话帮你把文档同步至飞书、钉钉等平台完成内容分发。

第二阶段：场景梳理——如何输出全面CLI能力地图

产品规划是框架性的内容，是商业故事的起点，我们需要把它进一步明确为具体的场景——一个SaaS系统全部可场景化的CLI能力图。还是套用三个环节来推进。

环节一：明确诉求与目标。全面梳理SaaS系统每个模块的能力地图，输出一份全面CLI场景化的文档，让所有参与者对所需CLI化工作有全面的认知。

环节二：准备Context。提前让技术团队通过后台数据接口，把每个模块的可接口化内容输出为MD文档，作为Agent的输入材料。

考勤CLI接口素材

以补贴与扣款为例

环节三：反复调试验证。

我跟它说：”你可以基于我提供的全面CLI接口情况，帮我处理一份全面的CLI改造计划，要求以Excel表方式输出，对应字段必须有：场景名称、场景介绍、HR当前工作方式、AI Agent工作方式、所需CLI功能、是否适合定时任务（是/否）、建议频率（每天/每周/每月/按需触发）。”

全面CLI化场景梳理

经过1-2轮调试后，它最终输出了一份完整的CLI场景化能力清单。这里有个技巧：这只是考勤模块的梳理，其他模块（工资、绩效、招聘、培训等）按照这个流程重复执行即可。一个Agent干一个模块，多个Agent并行推进，效率翻倍。

全面场景化能力清单

第三阶段：场景收敛——如何筛选核心闭环场景

有了全面CLI场景能力图后，下一步就是拆解场景按优先级分级，第一期聚焦最高频、最重要的1-2个场景——俗话说“贪多嚼不烂”。

环节一：明确诉求与目标。从无数个场景里筛选出1-2个关键角色的关键场景，便于快速落地。

环节二：准备Context。上一阶段输出的全面场景化地图，就是这一步的最佳输入。我把第二阶段输出的全景CLI场景化Excel直接作为Context喂给Agent。

环节三：反复调试验证。我跟它说：”基于这个文件里的所有子场景，帮我聚合为一份新的场景说明文档，也是一个Excel表。要求：1.按三个角色分拆对应场景，即员工角色、考勤HR角色、部门管理员角色；2.每个角色对应的场景必须穷尽、闭环；3.场景一定要聚合的同时又有对应CLI功能点。”

角色场景化

角色场景化结果

角色场景化效果图

然后再跟它说：“目前需求场景多、角色多，三个角色里假设我们优先考虑HR角色和排班管理员角色，先帮我输出2-4个闭环场景，要求必须场景全面、闭环。”

场景聚焦1-提要求

经过大概2-4轮调试，最终输出了一份清晰的结果：每个角色对应哪些场景、每个场景需要哪些CLI能力、优先级如何，一目了然。

场景聚焦2-调试结果

场景聚焦3-最终结果

第四阶段：输出方案——如何用多Agent画原型和写文档

当收敛到每个模块1-2个核心闭环场景后，就需要输出产品方案了。它包含两部分内容：画原型和写需求文档。简单梳理下我需要输出的内容：需求文档共4份——考勤模块一期CLI文档、工资模块一期CLI文档、CLI应用授权管理文档、技能市场管理文档；原型文件共2份——CLI应用管理、技能市场管理。

这个阶段有个特殊之处：如果只用一个Agent干活，它执行过程中我就只能干等着，所以我会用至少2-3个Agent同时推进——一部分放在QoderWork里，一部分放在Trae里。但每个Agent的工作方式，仍然是三个环节闭环法。

第一步：同时画原型。先看Trae这边的原型任务

环节一：明确诉求与目标——画CLI应用管理部分的原型。

环节二：准备Context——把我现有的“对接”相关应用界面作为参考基线，确保风格延续。

环节三：反复调试验证，我跟Trae说：

“画原型：麻烦基于现有的’对接’相关应用界面，帮我新增一个一级菜单’开发管理’，它有两个二级菜单，分别是’CLI应用’和’插件应用’。’CLI应用’支持新增、编辑、删除应用，每个应用都有自己的AppKey和AppSecret，同时需要按模块支持对应的功能授权（即按模块、权限点、权限说明等）；’插件应用’也支持新建、编辑、删除应用，每个应用有自己的AppKey即可。”

画原型1——应用管理-提需求

画原型1-应用管理-调试

经过几次调试后，输出符合预期的可交互式原型文件。

画原型1——应用管理-结果

画原型1——应用管理-结果2

与此同时，我用QoderWork绘制技能市场的原型，同样是三个环节。

环节一：明确诉求与目标——画技能市场管理部分的原型。

环节二：准备Context——说明这是内嵌到AI产品里的SaaS企业级应用，用户端页面。

环节三：反复调试验证。我跟QoderWork说：”帮我绘制一下技能部分的原型设计。注意这是内嵌到我们AI产品里的SaaS企业级应用，这是用户端的技能页面，本期暂不开放自主添加、上传技能的能力，需要管理员在后台给员工开启后使用，但用户可以查看对应技能详情。”

画原型1——技能市场

经过几次调试后，同样输出了符合预期的可交互式原型文件。

画原型2——技能市场

画原型3——技能市场

你可能会问：用两个不同的AI Agent产品生成的原型，风格能统一吗？

原型文件不等同于设计稿，无需像素级别的高保真，更重要的是通过可视化的方式完整表达产品经理的想法。

不过为了保持基本的风格统一，我在Trae里用了自定义Skills约束设计风格和主题色，在QoderWork里用系统截图加指定主题颜色的方式，确保视觉上差别不大。差异点在于：QoderWork的Agent更全面，支持输出原型后在画布里直接修改；而Trae用自定义Skills输出更符合我们的设计风格，但不能手动调试，预览也需要跳出窗口。

第二步：同时写需求文档

初版原型完成后，进入写需求文档阶段。同样，每个Agent都遵循三个环节。

先看QoderWork这边的需求文档任务。

环节一：明确诉求与目标——写考勤和工资两个模块的CLI需求文档，面向研发同学。

环节二：准备Context——CLI相关的产品规划与方案设计是在QoderWork完成的，上下文天然对齐，不需要重复喂。

环节三：反复调试验证，我跟它说：

“那你基于我最新工资模块的真实场景，帮我写一份需求文档吧。”

需求文档1——工资CLI——提需求

它会用我自定义的Skills写一份需求文档，经过几轮调试验证即可定稿。

需求文档1——工资CLI——调试

需求文档1——工资CLI——输出1

需求文档1——工资CLI——输出2

需求文档1——工资CLI——输出3

再看Trae这边的需求文档任务。

环节一：明确诉求与目标——写CLI应用授权管理和技能市场管理的需求文档。

环节二：准备Context——应用管理的原型在Trae里制作，Context直接复用。同时我把技术文档和产品规划方案的文件路径也提供给它，作为补充输入。

环节三：反复调试验证，我跟它说：”好，参考 ‘/Users/产品/产品Skills/素材/CLI技术设计.md’ 和 ‘/Users/产品/产品Skills/素材/CLI化产品规划方案_V7.0.md’ 文档，再结合我上面’开发管理’相关的需求与原型，帮我生成一份对应的需求文档。核心内容是CLI的整体权限体系设计，而’应用管理’只是其中授权的一部分。”

需求文档2——应用管理-提需求

同样是经过几轮调试验证，得到符合预期的需求文档。

需求文档2——应用管理-调试

需求文档2——应用管理-结果1

需求文档2——应用管理-结果2

经验总结

回顾整个项目，我最想分享的不是技术细节，而是四件事：

1. 三个环节闭环法是驱动Agent干活的基本功。回顾上面四个阶段你会发现，不管做什么——产品规划、场景梳理、画原型、写需求文档——我都套用了同一个框架：先明确要什么，再把Context喂到位，最后反复调试验证。这个方法的价值在于可复制，你做任何工作都能用。

2. 多Agent并行是提效的关键。单Agent干活时，它在生成内容你只能等着，同时驱动2-4个Agent，每个负责一个独立模块，整体效率翻倍。我在这个项目里的典型分工：Trae加自定义Skills负责CLI应用管理原型和对应需求文档，QoderWork负责技能市场原型和考勤、工资的CLI需求文档，CodeX辅助做技术方案验证。

3. Context是AI的“记忆”，喂得越好产出越强。每次让Agent干活前提前准备好参考文档、已有的设计规范和模板（Skills）、清晰的分步骤指令，就像带新人——第一天就把资料都给他，他上手就是比别人快。

4. 闭环思维：别让Agent只做一半的活。很多人的误区是让AI生成内容就结束了，但真正的Vibe Work是从构思到产出到分发，全程在一个聊天窗口完成。文档生成后直接让Agent同步到飞书、钉钉、邮件，这才叫闭环。

写在最后

这次项目的价值远不止是完成了一个SaaS系统CLI化的产品规划与方案设计，对我来说，它是第一次真正用AI完成了一个完整的工作流——从一个模糊的想法，到产品规划，到场景梳理，到原型设计，到需求文档输出，再到多Agent并行协作。我终于从一个“看客”变成了一个“使用者”，从“AI跟我有什么关系”变成了“我今天要用哪几个Agent干活”，从“吃翔都赶不上热乎”变成了“虽然起步晚，但总算上路了”。

回顾整个过程，始终贯穿着我开头提到的那个方法——三个环节闭环法：

第一环节：明确诉求与目标。每个阶段开始前，先想清楚自己要什么，要产出什么，给谁看。这个环节省不得，方向错了后面全是白干。

第二环节：准备Context。提前把参考文档、竞品资料、技术文档、设计规范喂给Agent，确保信息对齐。Agent的产出质量，跟Context的丰富程度成正比。

第三环节：反复调试验证。不要指望一次到位，5-8轮迭代很正常。关键是每一轮都要给出精准反馈，让Agent越来越靠近你的目标。

你可能会说这是一整套SaaS产品规划，跟我的日常工作差距太大了吧？其实这个方法的妙处就在于它是通用的——不管你是写周报、做PPT、写方案还是做调研，都可以套用这个框架。哪怕是行政助理写一份会议通知，用这个方法也能让Agent帮你从通知模板到参会人名单梳理再到发送邮件，一条龙完成。

说到底，驱动Agent干活的核心不是你会不会写代码，而是你清不清楚自己要什么、能不能把需求说清楚。这次分享因为涉及企业产品保密，很多细节做了脱敏处理，但核心的方法和工作流都已经完整呈现在这里了。