這篇 PRD 模板專為想做 AI Agent 產品的團隊準備。別再用傳統軟件 PRD 套 AI Agent 產品了，那樣只會踩坑！

但我還是個這塊的小白，多交流多交流 ～

這篇 PRD 模板專為想做 AI Agent 產品的團隊準備。別再用傳統軟件 PRD 套 AI Agent 產品了，那樣只會踩坑！

但我還是個這塊的小白，多交流多交流 ～

---

一、開搞前先想清楚：你到底要做啥？

AI Agent ≠ 傳統功能模塊

很多團隊上來就說："我們要做個 AI 功能！那還是帶了 AI 能力的傳統功能"

錯了！

AI Agent 本質上是個 擬人化角色，比如"設計師實習生"、"客服小助手"、"數據分析師"。

? 目標明確：用 Agent 替代/增強人工在特定場景的能力（如自動生成 Logo、智能客服回復）

? 定位清晰：不是做功能，是在"雇傭"一個數字員工

這份 PRD 和傳統有啥不同？

• 保留傳統軟件 PRD 的條理性（背景、范圍、功能、埋點、規劃）

• 重點補充 AI Agent 特有部分：記憶機制、工具調用、流程編排（基于 LangGraph 框架思維，讓你的 Agent 真正"智能"）

記住：別用做 App 的思路做 AI Agent 應用，那樣只會做出個"智障助手"！

---

二、市場調研：為啥要做這個 AI Agent？

用戶痛點分析（必須搞清楚）

• 你的競品是人

• 你的痛點是人對應的特定場景解決方案沒做好能增強或可以平替的

• 從而替代“人工 + 多工具拼湊”的低效流程

你遇到的特定場景，具備下面特征之一，就可以考慮了：

? 不能簡單寫死流程\
? 總有例外和判斷需要腦子\
? 數據又亂又多讓人頭大

三、產品范圍：Agent 到底能干啥？

輸入輸出要明確

觸發方式（When）：

• 文本輸入："幫我設計個 Logo"

• 文件上傳：品牌介紹 PDF

• 語音指令：語音轉文字后處理

• API 調用：其他系統集成

最終產出（What）：

• Brand Logo 設計圖 + 設計說明

• 可編輯的設計文件

中間能力：

• 品牌分析：提取品牌關鍵詞、行業特征

• 創意生成：基于品牌 DNA 生成設計概念

• 圖像生成：調用 AI 繪圖 API 生成 Logo
  記住：Agent 的價值在于基于你的指令，智能端到端拿到結果，不是單點功能！

四、能力拆解：Agent 的"技能樹"

原子能力清單（Tools/Abilities）

把 Agent 想象成一個實習生，他需要掌握哪些技能？

能力名稱	功能描述	擬人化理解
brand_analyzer	分析品牌信息，提取關鍵特征	像設計師看 Brief，理解客戶需求
design_generator	基于品牌特征生成設計概念	像設計師腦暴，想創意方向
image_creator	調用 AI 繪圖 API 生成圖像	像設計師用 PS，把想法變成圖
feedback_processor	處理用戶反饋，優化設計	像設計師聽客戶意見，調整方案
file_exporter	導出各種格式的設計文件	像設計師交付，準備各種格式

每個能力都要擬人化定義，這樣開發和測試時更容易理解！

五、Node 流程編排：Agent 怎么"干活"？

Node 編排思維

Node = 一步具體工作，由多個能力組合完成。

示例：LogoDesignNode

場景：用戶上傳品牌介紹，要求生成 Logo
進入條件：

• 用戶輸入包含"Logo"、"設計"等關鍵詞

• 已獲取品牌基礎信息（名稱、行業、理念）- 備注：可 HITL（人工介入）

執行流程：

1. brand_analyzer(brand_info)   
→ 提?。盒袠I=科技、風格=現代簡約、色彩=藍色系  
  
2. design_generator(brand_features)   
→ 生成：3個設計概念方向  
  
3. image_creator(concept_1, concept_2, concept_3)   
→ 并行生成：3張 Logo 圖片  
  
4. 輸出結構化結果  

輸出產物：

{  
 "concepts": [ { "id": 1, "name": "科技幾何風",  
 "description": "簡潔的幾何圖形，體現科技感",  
 "image_url": "https://...", "color_palette": ["#1A73E8", "#34A853"] } ], "brand_analysis": "現代科技公司，追求創新與可靠性...",  
 "usage_guide": ["適用于網站 Header", "社交媒體頭像", "名片設計"]  
}  

失敗策略：

• brand_analyzer 失敗 → 要求用戶補充品牌信息

• image_creator 超時 → 返回文字描述，提示稍后重試

• 所有概念生成失敗 → 提供通用模板，建議人工設計

HITL（人工介入）：

• 用戶可以點擊"重新生成"

• 用戶可以調整色彩偏好："我想要紅色系"

• 用戶可以選擇風格："我更喜歡第2個概念"

核心思路：把復雜任務拆解成可控的小步驟，每步都有兜底方案！

六、Prompt 工程：讓 Agent "聰明"起來

System Prompt 設計

你是一個專業的品牌 Logo 設計助手，具備以下能力：  
  
**角色定位**：  
- 像一個有3年經驗的品牌設計師  
- 理解商業需求，不只是做"藝術品"  
- 專注簡潔實用，避免過度設計  
  
**工作流程**：  
1. 深度理解品牌：行業、價值觀、目標用戶  
2. 生成設計概念：至少3個不同方向  
3. 輸出標準格式：必須是可解析的 JSON4. 提供使用建議：什么場景用什么版本  
  
**輸出要求**：  
- 嚴格 JSON 格式，包含所有必需字段  
- 設計說明要具體，不能用"現代感"等空泛詞匯  
- 色彩搭配要給出具體 HEX 值  
- 字體推薦要考慮版權和可獲得性  
  
**邊界條件**：  
- 拒絕政治、宗教、暴力相關設計需求  
- 不抄襲知名品牌 Logo- 避免過于復雜的設計元素  

Guardrails（護欄機制）

輸出規范：

• ? 必須返回有效 JSON

• ? 每個字段都要有內容，不能為空

• ? 圖片 URL 必須可訪問

內容安全：

• ?? 不生成涉及敏感話題的設計

• ?? 不使用有版權爭議的元素

• ?? 不輸出低俗、暴力內容

質量控制：

• 設計概念要有明確差異化

• 色彩搭配要符合品牌調性

• 字體選擇要考慮可讀性

記?。汉玫?Prompt 是 Agent 智能的基礎，別偷懶！

七、記憶系統：讓 Agent "記住"用戶

短期記憶（會話級別）

存儲內容：

• 用戶本次輸入的品牌信息

• 已生成的設計概念

• 用戶的反饋和偏好調整

• 當前任務的執行狀態

存儲方式：Redis / 內存數據庫

生命周期：會話結束后清理（通常24小時）

長期記憶（用戶級別）

存儲內容：

• 用戶的設計偏好（喜歡的色彩、風格）

• 歷史設計作品

• 品牌資產庫（Logo、色彩規范、字體）

• 使用習慣和反饋模式

存儲方式：Vector Database（如 Pinecone、Weaviate）

應用場景：

• 新設計時參考歷史偏好

• 保持品牌一致性

• 個性化推薦

核心思路：短期記憶保證對話連貫，長期記憶實現個性化體驗（即理解為 DNA）！

八、HITL 設計：人機協作的藝術

什么時候需要人工介入？

必須介入：

• 生成內容涉及敏感話題

• 技術故障導致無法正常輸出

• 用戶明確要求人工客服

建議介入：

• 用戶連續3次不滿意結果

• 復雜定制需求超出 Agent 能力

• 高價值客戶的重要項目

交互方式設計

聊天框內按鈕：

• "重新生成" - 觸發新一輪設計

• "調整色彩" - 打開色彩選擇器

• "聯系設計師" - 轉人工服務

實時編輯器：

• 用戶可以直接修改設計元素

• 修改會實時同步到 Agent 記憶

• 支持撤銷/重做操作

記?。篐ITL 不是 Agent 的失敗，而是提供更好用戶體驗的手段！

九、性能指標：怎么知道 Agent 做得好不好？

核心 KPI

響應性能：

• Logo 生成時間 ≤ 30s

• 系統響應時間 ≤ 3s

• 并發用戶支持 ≥ 100

質量指標：

• 生成成功率 ≥ 95%

• 用戶滿意度 ≥ 4.0/5.0

• 重新生成率 ≤ 30%

商業指標：

• 付費轉化率 ≥ 5%

• 用戶留存率（7天）≥ 60%

• 平均會話時長 ≥ 10分鐘

埋點設計

用戶行為埋點：

// 用戶開始設計  
track('logo_design_start', {  
 user_id: 'xxx', brand_info: {...}, timestamp: Date.now()});  
  
// 生成完成  
track('logo_generated', {  
 user_id: 'xxx', generation_time: 25.6, concepts_count: 3, success: true});  
  
// 用戶反饋  
track('user_feedback', {  
 user_id: 'xxx', rating: 4, selected_concept: 2, regenerate_count: 1});  

系統性能埋點：

• API 調用耗時

• 模型推理時間

• 錯誤率統計

• 資源使用情況

記?。簺]有數據就沒有優化方向，埋點要從第一版就開始做！

十、降級策略：Agent "罷工"了怎么辦？

常見故障場景

AI 模型故障：

• 主模型不可用 → 切換備用模型

• 生成質量異常 → 降級到模板方案

• 響應超時 → 返回緩存結果

外部服務故障：

• 圖片生成 API 掛了 → 提供文字描述 + 手繪草圖

• 存儲服務異常 → 本地臨時存儲

• 網絡問題 → 離線模式（基礎功能）

用戶體驗降級

優雅降級原則：

• ?? 核心功能優先保證

• ?? 及時告知用戶當前狀態

• ?? 提供替代解決方案

• ? 給出預期恢復時間

降級方案示例：

"抱歉，AI 設計師正在忙碌中 ??  
為您提供以下替代方案：  
1. ?? 先保存您的需求，稍后為您生成  
2. ?? 查看熱門設計模板庫  
3. ????? 聯系人工設計師（預計等待5分鐘）  
  
我們預計10分鐘內恢復正常服務"  

記?。汗收喜豢膳拢膳碌氖怯脩舨恢腊l生了什么！

小結：AI Agent PRD 的核心要點

? 定位清晰：Agent 是數字員工，不是功能模塊

? 能力拆解：用擬人化思維設計原子能力

? 流程編排：Node 思維，每步可控可兜底

? Prompt 工程：好的 Prompt 是智能的基礎

? 記憶設計：短期保證連貫，長期實現個性化

? HITL 機制：人機協作，而非完全自動化

? 性能監控：數據驅動優化，持續迭代

? 降級策略：優雅處理故障，保證用戶體驗

最后的最后：做 AI Agent 產品，技術只是基礎，真正的挑戰在于理解用戶需求、設計交互體驗、優化商業模式。

別只盯著模型參數，多關注用戶是否愿意為你的 Agent 付費！

---

原創不易，轉載請注明出處！ 如果這份 PRD 模板對你有幫助，歡迎分享給更多做 AI 產品的朋友 ～

https://bysocket.com/ai-agent-product-requirement-doc/