别再“拿着锤子找钉子”——作者用 SRPT 四步把 AI Agent 从玄学拉回东谈主间：先锁定最小可落地场景，再代入变装深挖真问题，临了把任务拆成可施行、可回滚、可 AI 接棒的经过。著述用“估咕”股票估值 Agent 作念案例，把“场景-变装-问题-任务”拆给你看j9九游会真人，顺带给出任务复杂度×容错度、需求强度×发生频率两张图，一句话：会拆任务的大模子，才是真分娩力。

坦直说，著述标题些许想蹭蹭 AI Agent 的热度。不外，在我看来，SRPT 方法的价值其实更深入 —— 它可不单用于智能体打造，小到一款产品、一个团队，大到一个组织的构建，这套方法齐能进展作用。

这套方法是我在多年办事实践里缓缓摸索、回来出来的。近期决定把它写下来，有这样几个启事：一是本年开年，借着 DeepSeek 的东风，我带着团队小伙伴设置股票估值智能体 “估咕狮”，过程中产生了好多和以往作念产品迥然相异的感悟；二是为反馈学校开设东谈主工智能课程的敕令，我这个 AI “外行人”，也果敢在秋季学期开了一门 “若何打造 Agent” 的课。把脑袋里看似昭彰的方针转念成笔墨，既能自我扫视、查漏补缺，也浅近一又友们品评指正，这对把课上好确信大有助益。

漫谈少叙，我们进入正题！

先讲授下 SRPT：S 对应 Scene，也就是 “场景”；R 是 Role，即 “变装”；P 代表 Problem，意为 “问题” ；临了一个 T，是 Task，指 “任务” 。

一、界说场景（Scene）

“场景（Scene）” 这个词虽日常可见，但真要深究它的界说，广阔东谈主却偶然能说清。在我看来，场景的中枢是变装互动所依托的时空环境。

从词源来看，Scene 源自拉丁语 “Scena”，最先的含义就是舞台上的扮演场景；它的繁衍词 “Scenario” 则由晚期拉丁语 “Scenarius”（意为 “舞台场景的”）经意大利语演变而来，于1868 年进入英语词汇体系。

东谈主们常说 “东谈主生如戏”，这话颇有真义。只不外，这场 “东谈主生大戏” 并非在固定舞台演出，而是由你与他东谈主在不同的时间与空间里，通过一次次互动共同演绎、串联而成。活命中的场景丰富种种：往大了分，有活命、办事这两大领域；往小了说，耗尽购物、投资应许、外出旅游、上课学习、客户造访等具体情境，更是不堪排列。

这里有个关节特质值得温雅：场景的模范具有可变性，既存在庞大的框架，也包含微弱的片断。若以 “天主视角” 俯视，通盘地球等于一个庞大的场景；而此刻，你在地铁里刷着这篇著述确当下，就正处于一个具体的小场景中。

关于产品创造者（天然包括AI Agent创造者）而言，需要通过雅致的不雅察与深度体验，去挖掘以致主动创造场景 —— 在这些场景里，有哪些变装参与其中？哪些变装可能成为产品的使用者？产品能为他们贬责什么中枢问题？又能创造若何的独到价值？这些齐是需要深入想考的问题。

关于初创公司而言，打造新产品时，千万别把场景想得太庞大。场景一朝过大，触及的变装会变得多元，问题也会随之复杂起来，资源本就匮乏的小公司，很难驾驭得住。正确的作念法应该是，收缩场景范围，聚焦某一类变装的需求，把产品作念深、作念专、作念透。天然，若是改日能以这个小场景为根基，握住拓展，推出更多产品、服务更多变装，那这样的生意，就极具温雅价值了。这恰是“Think big and long，Do Small”（胸宇长期庞大愿景，聚焦渺小具体起步 ）的实践逻辑。

二、意会变装（Role）

说到这里，你会发现：变装与场景实则是一体两面的存在（我场景的界说中就包含了变装），不存在莫得变装的空乏场景。而竟然需要产品的，恰是这些场景中的变装 —— 好的产品，骨子上就是变装在特定场景中不可或缺的 “谈具”。

“变装” 一词通常源自戏剧，最先指舞台上由演员塑造的特定东谈主物，自后缓缓蔓延到社会、表情、文体等多个领域，成为一个兼具多重含义的观念。但非论在哪个领域，“变装” 的中枢齐离不开 “身份定位” 与 “行为逻辑”—— 它昭彰回答了 “谁在行动”“为何行动”“若何行动” 的问题，是集合个体（或假造形象）与所处场景的关节纽带。正如场景是 “时空环境”，变装等于 “环境中的行动主体”，二者相互依存，共同组成齐备的互动系统。

简言之，变装就是特定时空环境下的行动主体。兼并个东谈主彻底可能在不同场景中切换多重变装：比如我在家中是父亲、丈夫，到了学校与共事谈论课题时是科研办事者，走进课堂面对学生时又成了讲授。在不同场景中，变装的调换会催生不同的产品需求；即便在兼并场景里，不同变装因面对的问题相反，对产品的需求也会大相径庭。

因此，唯独深入场景、代入并意会各式变装，精确捕捉其真实需求，才能创造出竟然的好产品。我们常说 “耗尽者是天主”，要以耗尽者为导向。但事实上，好多时候，耗尽者我方也说不清究竟需要什么。正如福特汽车首创东谈主亨利・福特曾说：“如果你问耗尽者需要什么，他们只会告诉你‘想要一辆跑得更快的马车’。”

我个东谈主的体会是，竟然的好产品，经常出生于创造者自身的活命体验与痛点之中。

就像“饿了么”，最先只是一群千里迷游戏、懒得外出吃饭的大学生，为贬责我方“吃饭难”的问题而琢磨出的点子；滴滴的出生，源于程维出差时屡屡遭受“打不到车”的无语，那份错愕成了鼓舞他更正出行神志的最先能源；而Facebook的发轫，更带着年青东谈主的真实底色——源于男生们点评女生时的那份荷尔蒙冲动，却无意滋长为集合天下的酬酢平台。这些产品的发轫，齐不是庞大的交易有计划，而是创造者在我方的活命场景里，对“不浅近”、“买不起”的本能恢复。

三、深挖问题（Problem）

意会变装，中枢是瞻念察变装在特定场景中行动时遇到的坚苦与进犯——这等于需要破解的“问题（Problem）”。

以“估咕”为例，我在股票投资的实践中发现：对一只股票的价值作念出感性判断，其实是件极具挑战的事。难点不仅在于贵府数据的征集、整理、研读与分析，更在于后续复杂的有计划过程。关于正常投资者而言，即便暂且无论专科能力的短板，单是“抽出饱和时间完成上述经过”就已难以收尾。再叠加个东谈主账户资金量有限的现实，短期来看，宝石感性投资反而可能成为“非感性的选拔”。

因此在我看来，股票投资场景中，正常投资者行动的中枢窘境可归结为两点：专科性不及、时间资本过高。而“估咕”的责任，恰是尝试为环球提供一款能扶助估值、弱化冲动投资、裁减感性投资门槛的器具。

天然，面对相通的场景与变装，不同东谈主对问题的意会可能大相径庭。勾搭自身能力与资源条款，最终催生的产品形态也会迥然相异。仍以股票投资场景为例，不少一又友认为“估咕”的专科门槛依然偏高，对正常投资者而言，提供基金定投决策或者是更优解——于是，一款专注基金定投的小次序应时而生。

这也提醒我们：变装从不是抽象的观念，而是由一个个鲜嫩的个体组成。他们面对的问题既有共性，也有个性。当作产品创造者，应优先挖掘共性问题：问题的共性越强，覆没的潜在用户就越广，商场空间也就越大。反之，若只聚焦于小众化的独到问题，产品的参预与产出很可能难以均衡。

四、编排任务（Task）

当我们昭彰界说了场景、意会了变装、深挖了问题之后，接下来的中枢等于“编排任务（Task）”——将贬训斥题的旅途拆解为一系列有逻辑、可施行的具体才智，这既是产品落地的“施工图”，亦然收尾产品功能的“行动指南”。

在SRPT分析框架中，任务的骨子是“为贬责变装在场景中遇到的问题而遐想的具体行动单位”。它不是寂然的动作，而是与场景的贬抑、变装的能力、问题的中枢紧密绑定的“场所导向型才智”。如果说“问题”是“要攻克的难关”，那么“任务”就是“攻克难关的战略明白”。

以“估咕”为例，针对正常投资者“不专科、没时间”的中枢问题，其任务编排需要精确对应问题的每一层维度：

针对“贵府数据征集整理”的坚苦，对应的任务可能包括：“自动抓取上市公司公开财报、行业研报等数据”、“清洗并结构化非模范化文本信息”、“及时更新关节有计划数据”和“按照分析框架整理现存贵府“等；针对“专科分析能力不及”的痛点，任务可拆解为：“提真金不怕火财报中的中枢财务有计划（如公司年营收增长率、销售净利率和ROE等有计划）”、“通过预设模子对比行业均值与历史数据”、“生成可视化分析图表与简化论断”等；针对“估值有计划复杂”的问题，任务可包含：“内置多种经典估值模子（如PE、PB或PS方法）”、“阐明用户输入的参数自动运算估值区间”、“输出风险辅导与估值逻辑证明”等。

上述这些任务并非随即组合，而是造成了一条“信息输入→处理分析→戒指输出”的闭环任务流：前一项任务的输出是后一项任务的输入，丝丝入扣确保贬训斥题的连贯性。这种“经过化编排”的价值在于，即便面对复杂问题，也能通过拆解为可施行的子任务，裁减贬责门槛——就像拼装居品时，一步步按证明书操作，远比径直面对一堆零件更容易。

贤慧的你或者一经发现，到当今为止，我险些没说起AI Agent。因为AI终究只是一种本事妙技，竟然的中枢在于深入意会场景中种种变装面对的问题，并想考若何贬责这些问题。好多时候，Agent既不是贬训斥题的独一选项，以致可能并非最优解。

于是有东谈主会问，那什么样的问题，稳健用AI Agent本事来贬责呢？其实我以为，这样发问不太允洽，很容易让东谈主掉进“为了用本事而硬找问题”的想维陷坑里。换个更贴合骨子的问法应该是：为贬责这些施行问题，需要拆解出哪些具体任务？而在这些任务里，哪些交由AI Agent来作念，会更高效、更合适呢？

对此，我尝试从供给侧（即产品创造者视角）与需求侧（即产品使用者视角）两个维度来恢复。

先看供给侧的 AI Agent 任务适配范围 —— 我们不错通过 “任务复杂度 – 容错度” 这一二维框架对任务进行拆解分析，具体如下图表所示：

这四类任务适配Agent的关联如下：

毛糙且容错度高的任务（如会议记载、贵府集合、公文写稿等）：AIAgent可寂然承担，凭借数据处理效用上风，替代相通性干事，输出基础后果；复杂但容错度高的任务（如文体创作、数据分析等）：需要“AIAgent+少东谈主配合”，Agent完成素材整理、框架搭建等基础办事，东谈主类补充创意、逻辑校验，收尾效用与质料均衡；毛糙但容错度低的任务（如司帐记账、股票下单等）：更稳健RPA（机器东谈主经过自动化），依赖严格限定施行，幸免Agent的“生动判断”带来风险；复杂且容错度低的任务（如创办企业、问诊调整等）：需要“多AIAgent+RPA+多东谈主配合”，通过系统协同，既进展Agent的数据处理能力，又依托东谈主类把控关节决策，保险戒指可靠性。

举例，“估咕”不会径直替用户作念投资决策（这超出了器具的合理范围，淡薄了用户当作“投资者”的中枢决策权，更紧迫的是一朝决策不实，我们无法承担这样的后果），而是通过任务输出“扶助决策的信息”（比拟代东谈主决策，扶助决策容错度高多了），最终由用户基于此完成“展望中枢假定修正”、“下单往返”的动作——这恰是“机器作念机器擅长的事，东谈主类作念东谈主类更优的判断”的任务单干逻辑。

其次，我们从需求侧看AI Agent的任务适配范围，也就是说什么样的任务，用户会更需要Agent来匡助完成。我们不错从“任务发生频率-需求进程” 二维度来对任务进行分析，如下图所示：

高频且刚性需求（如次序员编程、聊天奉陪、会议纪要）：发生频率高且需求刚性的任务，比如作者写稿、次序员编程等齐属于此类，AIAgent可深度镶嵌，成为日常器具，通过陆续交互优化体验；低频但刚性需求（如看病问诊、应许报税、售后服务）：不错讨论用Agent，但不如上一类那么浓烈，偶尔用一次，照旧用东谈主更靠谱；高频但弱需求（如活命购物）：天然发生频率高，但决策毛糙，需要筹商互动未几，对Agent需求相对更弱一些；低频且弱需求（如阅读带领、健身参谋人）：发生频率低，作念不作念也齐不错，需求没那么刚性的任务，Agent需求最弱。

围绕变装需要贬责的问题，我们不错对任务进行拆解与编排。任务的颗粒度可阐明施行需求生动调整：复杂任务可拆解为更精细的子任务（举例“数据抓取”可细化为“详情数据源”“调用爬虫接口”“校验数据齐备性”等才智）；毛糙任务则可相宜合并以莳植施行效用。但非论颗粒度粗细，每个任务齐需心仪“可界说、可估计、可落地”的中枢模范——即昭彰回答“作念什么”、“作念到什么进程算完成”、“用什么神志收尾”这三个关节问题。在此基础上，再勾搭前文提到的供需两侧任务适配原则，空洞评估是否需要引入AI Agent来施行。

关于 AI Agent 而言，任务编排有着更强的突出性：它并非毛糙的才智罗列，而是需要融入 “条款判断” 与 “动态调整” 的逻辑。比如，当某一数据开头临时失效时，Agent 应能自动触发 “切换至备用数据源” 的备选任务；当用户对分析戒指提倡疑问时，Agent 需启动 “回溯有计划过程并生成讲授证明” 的补充当务。这种 “弹性任务流” 遐想，能让智能体更自在地应付真实场景中的各式省略情趣。

简言之，任务编排是SRPT方法论中“从分析到落地”的关节一跃。好的任务遐想，既能让产品功能紧扣用户需求（幸免“为了复杂而复杂”），又能让AI Agent的行动逻辑昭彰可讲究（幸免“黑箱式运转”）。正如一场戏剧需要通过分幕、分场的情节遐想鼓舞故事发展，一款产品或智能体的价值，也需通过精确、高效的任务编排，才能在场景中竟然赋能变装，贬训斥题。

结语

Agent 本事和其他本事一样，其存在与发展的骨子，终究是为了匡助我们更高效地贬训斥题。如今，AI 产业的竞争花式已悄然发生鼎新 —— 从早期聚焦上游基础设施的 “内卷”，全面转向对下贱附近场景的深耕。正如行业共鸣所言：得附近者得寰宇。

当作 AI 领域最紧迫的附近形态之一，Agent 的创造自己并责难事，竟然的挑战在于若何引发真实需求、收尾可陆续的收入闭环。而这一切的关节，毫不单是依赖于大模子本事的迭代，更在于对具体场景中各个变装需求的深度瞻念察，以及对心仪这些需求所必需的领域常识的精确主持。

从界说场景、意会变装，到深挖问题、编排任务，SRPT 方法论所提供的，恰是这样一套从抽象到具体、从需求到落地的分析框架。它或者不成径直给出整个谜底，但能开发我们在复杂的现实中锚定中枢 —— 毕竟，任何本事的价值绽开，齐始于对 “东谈主” 在场景中的真实窘境的恢复。非论是打造 AI Agent、一款产品，照旧一个组织，收拢了场景里的变装与问题，便收拢了创造价值的源流。

本文由东谈主东谈主齐是产品司理作者【seven777】，微信公众号：【交易知行侠】，原创/授权 发布于东谈主东谈主齐是产品司理，未经许可，不容转载。

题图来自Unsplashj9九游会真人，基于 CC0 左券。