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人人都是产品经理

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产品深度体验报告Agent,踩完坑才明白这件事 – 人人都是产品经理,
冲少说AI · 2026-05-06 · via 人人都是产品经理

Agent搭建并非简单的提示词堆砌,而是一场精密的架构设计。本文分享了从多人分工导致的格式混乱到主从Agent架构的全过程,揭秘如何通过依赖关系排序、上下文摘要传递等关键技术,解决跨模块协作、生成顺序错乱等核心痛点。这套方法论不仅适用于报告生成,更为复杂AI任务的系统化搭建提供了可复用的解决方案。

最近我做了一个产品深度报告的Agent,过程中踩了不少坑,也总结出一套非常值得借鉴的方法论。今天分享出来,希望能帮到同样在做Agent搭建的朋友。

01 先说一下背景

我的目标很明确:搭一个能够独立生成一份AI产品深度体验报告的Agent。

一份合格的行业深度报告,通常包含市场全景、竞品分析、产品概况、用户画像、产品体验、增长策略、SWOT分析、改进建议、执行摘要、目录和附录这些模块。每个模块的分析逻辑、专业视角、输出格式都不一样——市场分析需要数据驱动,产品分析需要结构化拆解,用户研究需要真实用户声音,增长分析需要可验证的策略观察。

正常来说,一个人用一个长对话应该就能搞定整个Agent的搭建。但我犹豫了一下:我一个人,够专业吗?

市场分析我懂一些,但竞品梯队划分怎么做更严谨?用户画像需要真实评论数据怎么采集?增长策略背后的增长模型应该用什么框架?每个模块都有自己的”专业度门槛”,我怕自己写出来的提示词,看起来有,但不够深。

于是我做了一个决定:让多个人分工协作,每人专精一个模块

现在回头看,这个决定让我绕了很大的弯路。但也正是这个弯路,让我摸索出了一套非常值得借鉴的方法论。

02 将错就错:分工之后的混乱

分工的初衷是好的——每个模块由最擅长这个领域的人来写提示词,同时调取对应的MCP工具做网页数据抓取,保证数据的质量和深度。

比如:

  • 市场分析的人负责”市场全景”,调MCP抓市场规模、竞品数据
  • 产品分析的人负责”产品概况”,抓产品定位、发展历程、商业模式
  • 用户研究的人负责”用户画像”,抓应用商店评论、社交媒体讨论
  • 增长分析的人负责”增长策略”,抓ASO数据、投放素材、定价页面

每个人写完后,我把所有提示词汇总到一起,准备交给Claude Code去做最终的整合。

然后问题一个接一个地来了。

第一个问题:格式风格完全不统一。虽然有整体的大纲目录作为参考,但每个人的写作习惯不同,导致细节千差万别:

  • 有人用## 1.1,有人用01.,有人用”第9页”,有人用Part 0
  • 有人在提示词里写了”不要改变章节编号”
  • 有人对表格的要求写得非常细,有人一笔带过
  • 更麻烦的是,每个人写的时候都以为自己是”第2章”,编号互相冲突

第二个问题:有些东西没人写。封面怎么生成?目录怎么拼?执行摘要怎么提炼?附录怎么整理?这些依赖全部内容才能生成的部分,每个分工的人只管自己的模块,谁也没管。以为自己是”各管一摊”,结果”一摊”之间的衔接完全空白。

第三个问题:生成顺序搞错了。我一开始让Agent按章节1→2→3→4的顺序生成,结果执行摘要写出来全是空话——因为那时候后面的章节还没生成,它根本没有结论可提炼。

原来我以为分工是”加速器”,没想到它差点变成了”绊脚石”。

03 和AI反复拉扯:从混乱到v1

既然分工搞出了这些坑,那就硬着头皮补吧。

我把所有人写好的提示词文档交给Claude Code,试图让它来做最终的汇总。

一开始我想得很简单:”把所有提示词丢给它,让它自己整合。”

结果Claude Code做了很多我不想要的修改——删掉某个模块的关键限制、调整你不希望它动的内容、把各章节的编号改得面目全非。

于是我又给了它一个”补丁”指令:按照我的大纲结构调整,不要删减提示词的内容,只梳理序号,各模块内部的专家角色保留。

然后它做出来了,我又发现新的问题:某些章节的编号和大钢对不上、某些内部编号互相冲突(比如市场分析用了2.1,产品分析也用了2.1)、某些自相矛盾的指令没有被清理掉(比如提示词里写着”不要改变章节编号”,但它的编号必须改)。

我开始进入Plan模式,和Claude Code反复拉扯。一轮一轮地对话、一轮一轮地调整、一轮一轮地验证。从”帮我改编号”到”这块内容你理解错了”,从”这里不能删”到”那里编号又乱了”。

说实话,这个过程挺痛苦的。因为Claude Code不会主动理解你的”不改什么”,它只会执行你的”改什么”。你需要非常精确地告诉它边界在哪里。

最终,经过多轮拉扯,生成了一版看起来完整的v1版本。

04 v1还不够:需要一个”总指挥”

v1出来后,我试了一下,发现生成的报告还是不完整

问题出在哪里?

每个人只负责生成各自部分的报告——市场分析负责市场全景,产品分析负责产品概况,用户研究负责用户画像。但没有人负责那些依赖全部内容才能生成的部分

  • 封面怎么生成?需要汇总产品名、作者、日期
  • 目录怎么生成?需要知道所有章节的实际结构,不能凭空编
  • 执行摘要怎么写?需要提炼前8章的核心结论,但那时候后面的章节还没生成
  • 附录怎么整理?需要汇总所有章节中引用的数据来源

这些不是”某个模块”的问题,而是全局性的问题。你让市场分析组写执行摘要?他们不知道用户研究的结论是什么。你让产品分析组写目录?他们不知道增长策略最终输出了几个子节。

更关键的是:生成顺序搞错了。如果按章节1→2→3→4的顺序生成,执行摘要写出来一定是空话——因为它是”总结”,而后面还有7个章节没生成。

这就像是让一个人写论文的”结论”,但他的文献综述、方法论、数据分析都还没写。写出来的结论能有什么深度?

这时候我意识到:我需要一个”总指挥”。而且不是简单的拼装工——它需要能调度、能统筹、能处理依赖关系、能管理上下文。

05 最终方案:主从Agent + 上下文摘要传递

于是,我重新设计了整个架构。核心思路是:

主Agent是总指挥,负责调度、统筹、汇总。分Agent是各领域专家,负责各自模块的专业分析。

主Agent和分Agent不是简单的”拼装关系”,而是有明确的职责分工和依赖管理。

主Agent的职责(总指挥):

  • 接收用户的输入,制定执行计划
  • 按依赖关系排序各模块的生成顺序
  • 调度分Agent依次执行,每步切换专家角色
  • 处理那些”依赖全部内容”的部分:封面、目录、执行摘要、附录
  • 做最后的整合和拼装

分Agent的职责(领域专家):

  • 各自拿到自己的提示词后,独立完成分析
  • 每个分Agent有自己的专业角色(市场全景专家、资深AI产品经理、增长策略分析师……)
  • 调用对应的MCP工具获取真实数据
  • 不需要关心全局,只需要把自己的模块写好

关键突破:按依赖关系排序。

生成顺序不是按报告章节1→2→3→4来排,而是按依赖关系来排:

执行摘要必须放在最后,因为它需要”提炼整个报告最重要的3~5个结论”。如果它先生成,后面7章还没写,它只能写空话。目录和附录同理——必须看到所有章节的最终结构,才能生成准确的目录和完整的附录。

还有一个隐藏的坑:上下文窗口溢出。

方案定了,但我又发现了一个问题。如果让一个对话里的Agent按顺序生成全部10个章节,到了后面的章节,前面的内容已经占满了上下文窗口——后面的章节开始截断、遗忘关键结论、输出质量下降

一份完整的产品深度体验报告通常有3-5万字,一个Claude对话的上下文虽然有200K tokens,但提示词本身加上已经生成的内容,到了Step 7、Step 8就容易超。

我的解决方案是:每章生成完后,自动提取一个300-500字的关键摘要,后续章节只接收摘要,不接收完整内容。

别小看这个摘要模板。它不只是”压缩文字”那么简单。第四栏**”数据缺口”**是最有价值的——它把跨模块的线索传递了起来。

举个例子:市场分析没有找到某个竞品的MAU数据,这个缺口会在摘要中标注出来。到了用户分析模块,它接收到这个摘要,就知道”前序没搞定那个数据,我这边需要关注”。这就是跨模块的线索传递——让每个模块不只是独立工作,还能接收到前序的”遗留任务”。

整个架构最终形成了12个Step,其中Step 2-8是主体分析(各分Agent执行),Step 9-11是依赖全部内容的章节(主Agent执行),Step 12是最终整合。

06 回头看,踩了哪些坑

复盘整个过程,我总结了6个关键坑点:

坑1:多人写提示词,格式必乱

现象:不同人的提示词用了不同的编号体系(2.1 vs 01. vs Part 0)。

解法:统一编号体系后再整合。如果已经写好了,用正则表达式批量替换。但更根本的解法是——在分工时就给出统一的模板。

坑2:提示词里有自相矛盾的指令

现象:某个提示词里写着”不要改变章节编号”,但整合后它的编号必须改。

解法:整合时删除模块内部的”不要改变章节编号”限制,在全局规则中统一规定。

坑3:摘要和附录没人写

现象:分工时每个人都负责”主体分析模块”,但封面、目录、执行摘要、附录这些依赖全部内容的部分没人负责。

解法:这是主Agent的核心职责。主Agent不能只是”拼装工”,它需要有自己的提示词来处理这些依赖全部内容的环节。

坑4:一次生成太长会截断

现象:10个章节一次性生成,到了第8章就开始质量下降或截断。

解法:分步生成+摘要传递。每次只生成一个章节,生成完后提取摘要,后续章节只接收摘要。

坑5:不同模块的专家角色被混淆

现象:整合后,所有模块都用同一个”产品分析专家”的角色设定。

解法:保留每个模块的专家角色。市场分析用”市场全景专家”,用户研究用”资深AI产品经理”,增长分析用”资深增长策略分析师”。不同领域的分析需要不同专家的专业视角。

坑6:生成顺序搞错了

现象:让Agent按章节1→2→3→4的顺序生成,结果执行摘要写出来是空话。

解法:按依赖关系排序。执行摘要必须在主体章节完成后生成,目录必须在所有内容完成后生成。

07 这个方法论的通用性

这套”主从Agent”的架构思路,其实不只适用于报告生成。任何一个需要多领域专业知识、多步骤输出、有依赖关系的复杂任务,都可以用这个框架。

拆解任务时问自己三个问题:

  1. 这个任务可以拆成几个独立的专业模块?—— 每个模块对应一个子Agent
  2. 哪些模块之间有依赖关系?—— 依赖关系决定生成顺序
  3. 有没有哪些输出需要”汇总全部内容”才能生成?—— 这些是主Agent的核心职责

举几个例子:

  • 竞品分析报告:子Agent分析每家竞品,主Agent做对比和结论
  • 产品规划文档:子Agent分析用户需求、技术可行性、商业模式,主Agent做优先级排序和roadmap
  • 用户研究报告:子Agent分别做定量分析、定性访谈、竞品benchmark,主Agent做洞察整合

08 最后

回头看整个过程,其实最开始那个”多个人分工”的决定,反而帮我想清楚了一件事:任何一个复杂任务的Agent搭建,本质上都是一个架构设计问题,而不只是提示词问题。

提示词解决的是”每个模块怎么写得专业”——专家角色、分析框架、输出格式、质量标准。

架构解决的是”多个模块怎么组合在一起”——依赖关系、生成顺序、上下文传递、整合机制。

这两件事缺一不可。但很多人在搭Agent的时候,只关心前者,忽略了后者。

我的经验是:先把架构想清楚,再写提示词。如果顺序反了,你会像我一样——写完了再改编号、再改顺序、再解决截断问题、再和AI反复拉扯。

当然,如果当初我没走那个”分工”的弯路,可能也不会发现这些问题。有时候,将错就错反而能发现真正的答案。

本文由 @冲少说AI 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议