从调研到PRD：实测墨刀AIAgent，看智能体能做到哪一步？

引言

产品经理的工作不是孤立的单点任务，而是一条从调研、分析、原型到文档和评审的完整流程。市面上已有不少AI工具可以在某些环节减轻产品经理的工作量，但如果希望真正做到全流程自动化，就需要一个能够覆盖完整链路的智能体助手——墨刀AI Agent。

这款被称为“产品经理专属智能体”的Agent，到底能帮你完成哪些工作？它和常见的AI工具又有什么差异？本文将从核心能力拆解，并结合“自动生成PRD”的实战体验，带你直观了解智能体在完整产品设计流程中的实际价值。

一、了解墨刀AI Agent的四大专家模式

在开始实战之前，先快速了解一下这个智能体的底层能力。虽然Agent提供“产品调研、原型设计、方案撰写、方案评审”四大专家模式，但它并不是把能力拆分开来单独使用，而是可以根据任务自动跨模式协作，像一名产品经理一样处理完整链路任务。

1.产品调研专家模式：这个模式的特点就是多渠道数据抓取、提炼信息和结构化输出。不同于传统AI对话工具基于已有语料生成内容，Agent调研专家可以浏览行业报告、识别关键趋势、输出结构化分析。包括行业规模、用户趋势、赛道洞察、竞品差异等内容，以文字表格等形式呈现。

2.原型设计专家模式：告诉Agent产品页面需求，它就可以自动生成高保真原型图，包括界面布局、交互逻辑、状态变化等细节，可以二次编辑局部修改，还能导出到自己项目中手动优化。

3.方案撰写专家模式：专业级文档输出，支持产出PRD文档、用户故事、流程与状态说明、数据埋点方案、业务规则清单等等内容，并且文档结构和语言风格贴合标准框架。它还可以进一步完善文档的技术可实现性、可测性，让最终输出更贴合实际需求。

4.方案评审专家模式：方案成型后喂给Agent，可以让它模拟团队不同角色的视角，识别潜在争议点、逻辑漏洞，给出优化建议和方向，这对经常需要准备方案评审的产品经理来说是一个高效的选择。

二、实战测试：Agent自动生成PRD文档

墨刀AI Agent的能力覆盖调研、方案、原型、文档等多个环节，但为了让体验过程清晰，本次我们以“生成完整PRD”作为示例，仅展示了Agent在方案撰写链路中的表现。你也能看到Agent是如何自动完成前置的市场调研、竞品分析和关键信息提取。在实际使用中，Agent还能够继续生成原型图、评审大纲、设计说明等内容，覆盖产品工作的更多环节。

实测任务：

为了测试Agent的“可落地程度”，我们输入一个具有一定复杂度和链路性的任务，在界面选择方案撰写：

“请你调研市面上优秀教育类APP，接着研究AI学习助手的技术趋势，然后整理一份竞品分析文档，最后再撰写一份在线教育产品增加“AI学习助手”功能的PRD，包括功能定义、用户场景、核心流程和数据埋点。”

Agent会按需求执行以下三阶段：

阶段一：调研与浏览资料

Agent接收到需求后，立刻搜集与浏览信息。通过界面右侧“虚拟电脑”窗口，你能清晰看到Agent正在浏览访问哪个页面，页面内容是什么，并且会在完成浏览后自动总结重点信息。例如，Agent打开了某网页关于“2025年教育类APP国内市场竞争与发展趋势分析报告”的内容，并且快速抓取关键趋势与数据。

阶段二：生成竞品分析

完成调研后，Agent开始生成竞品分析报告。它用图文详细展示市场格局、竞争态势分析、各教育APP AI功能深度对比分析、用户需求痛点深度分析、市场机会与战略建议等。将调研的有效信息转化为一份内容丰富、条理清晰的竞品分析报告。

阶段三：撰写PRD需求文档

基于对市场和竞品的调研结果，Agent撰写出一份完整的PRD，详细阐述在线教育平台新增AI学习助手功能的完整需求方案。文档涵盖了市场背景、用户需求、功能定义、技术实现、数据埋点等核心内容。文档整体非常贴近真实PRD风格，格式清晰结构严谨，可以直接复制到自建文档中沿用。

当然，Agent生成的分析报告或者PRD文档可能存在局限性，需要结合实际业务需求进行必要的二次微调。

补充：AI生成PRD只是AI Agent的一项能力，在实际使用时，我们还可以进一步让它绘制AI学习助手的原型图（如下图）、生成评审会议大纲和设计说明，甚至自动提示风险点和遗漏需求等等，从而形成“调研、原型、方案、评审”的闭环体验。

三、产品经理Agent智能体与普通AI的区别

为什么墨刀AI Agent比普通AI工具更适合产品经理？

从上面的实战案例可以看出，墨刀AI Agent不是单点功能工具，而是在执行“产品经理的一整条任务链路”。之所以能做到这些，是因为它在底层逻辑、任务结构和输出方式上，与普通AI工具有本质区别。

1. 任务规划能力不同

普通AI助手工具更像一个被动的指令执行者，思维模式偏线性，只做基础任务处理，比如你让它写一份PRD，可能只会生成一份通用框架。而产品经理AI智能体会理解任务链路，知道先做调研、竞品分析来确立需求合理性，更接近产品经理具备的任务规划能力。

2. 流程覆盖度不同

大多数AI工具只擅长某一环节单点功能，比如写文档或画图。但实际上产品工作不是完成孤立的任务，而是一整个流程。AI Agent覆盖产品设计的全流程，产品调研、原型设计、文案撰写、方案评审都能处理，贯穿整个任务。

3. 上下文理解能力不同

普通AI工具对前后文的记忆有限，只拥有短时记忆，当任务做了一半时就已经忘记上文可能导致前后逻辑不一致；而AI Agent支持项目级上下文理解，可以保持一致产品逻辑和风格，持续迭代输出。这一点对产品经理来说价值很高，因为产品文档和方案链路是高度连续的。

总结

AI智能体的目的并不是取代产品经理工作，而是承担流程中大量重复、耗时、结构化的任务，从而提升整体工作效率，辅助产品经理决策。无论是前期调研、文档撰写、原型设计还是方案评审，智能体能够全程参与，形成可持续协作的高效产品设计工作流。未来，我们也会持续增强智能体的任务链路能力、调研深度以及多角色协作场景，为产品团队带来更完整、更连贯的使用体验。