AI智能体火遍全网，从工具到助手，人人都想参与。但在动手之前，你是否思考过：一个智能体真正要解决的问题是什么？本篇文章将回归初心，透视热潮背后的本质提问，为产品人提供冷静的构建指南。最近，我和一位做AI智能体的同行聊天。他很困惑：为什么有些智能体一上线就火爆，有些却无人问津？我说，你先回答我一个问题：在做这个智能体之前，你有没有去看看，市场上有没有解决这个问题的专家？他愣了一下。这个问题，藏着智能体成败的关键。如果一个领域没有专家，要么这个需求不够刚需、不够高频，要么这个问题的最佳解决方案是工程软件，而不是AI智能体。为什么这么说？因为市场是最好的验证器。如果一个问题真的痛、真的急、真的值得解决，一定会有人专门去做这件事，成为这个领域的专家。没有专家的地方，往往意味着两种情况：第一种，伪需求。看起来很重要，实际上用户并不愿意为此付费。第二种，工程问题。这个问题需要的是标准化的流程、确定性的算法，而不是经验和判断。比如，报税。这是一个有大量专家的领域，因为它既刚需又复杂。做一个报税智能体，有巨大的市场空间。但如果你要做一个”帮你选择今天穿什么衣服”的智能体，你会发现，市场上几乎没有”穿衣搭配专家”这个职业。为什么？因为这个需求不够刚，大部分人随便穿穿就行了。智能体的本质那么，什么是智能体的本质？智能体，本质上是人类经验和知识的数字化载体。它不是凭空产生智慧的，而是通过学习大量的人类经验、案例、知识，形成自己的”专业能力”。没有人类的经验做支撑，智能体就是无源之水、无本之木。你想想，那些成功的智能体，哪一个不是站在巨人的肩膀上？Claude能写代码，是因为它学习了无数程序员的代码经验。法律智能体能起草合同，是因为它吸收了无数律师的专业知识。医疗诊断智能体能辅助诊断，是因为它学习了大量的病例和医生的诊断经验。有专家的地方，就有经验。有经验的地方，就有智能体的机会。三个判断标准基于这个逻辑，我总结了判断一个智能体值不值得做的三个标准：第一，专家密度这个领域有多少专家？专家越多，说明需求越真实，市场越大。比如，财务顾问、心理咨询师、营销专家，这些都是专家密度很高的领域，做智能体就有很大的想象空间。第二，经验复杂度这个领域的专家经验有多复杂？经验越复杂，越难标准化，智能体的价值就越大。如果一个专家的工作可以用简单的规则和流程搞定，那用传统软件就够了，不需要智能体。第三，知识密集度这个领域需要多少专业知识？知识越密集，智能体的门槛越高，护城河也越深。比如，医疗、法律、金融，这些都是知识密集型行业，一旦做成智能体，竞争优势会很明显。从专家到智能体的路径那么，如何从专家身上提取经验，打造智能体呢？我建议三步走：第一步，找到头部专家不要找普通专家，要找这个领域最顶尖的那批人。他们的经验最丰富，方法最有效。第二步，结构化提取把专家的经验、方法、案例，用结构化的方式提取出来。不是简单的问答，而是要挖掘背后的逻辑和框架。第三步，持续迭代智能体不是一次性产品，要根据用户反馈和新的专家经验，持续优化。记住，智能体的生命力，来源于它背后专家经验的深度和广度。最后的话做智能体，不要想着颠覆专家，而要想着如何让专家的经验触达更多人。真正的智能体，应该是专家经验的放大器，而不是专家的替代品。有专家的地方，才有智能体的未来。这，就是智能体的唯一判断标准。作者：谢金钟，微信公众号：谢金钟本文由 @谢金钟 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协议该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务