这篇 PRD 模板专为想做 AI Agent 产品的团队准备。别再用传统软件 PRD 套 AI Agent 产品了，那样只会踩坑！

但我还是个这块的小白，多交流多交流 ～

这篇 PRD 模板专为想做 AI Agent 产品的团队准备。别再用传统软件 PRD 套 AI Agent 产品了，那样只会踩坑！

但我还是个这块的小白，多交流多交流 ～

一、开搞前先想清楚：你到底要做啥？

AI Agent ≠ 传统功能模块

很多团队上来就说：“我们要做个 AI 功能！那还是带了 AI 能力的传统功能”

错了！

AI Agent 本质上是个 拟人化角色，比如"设计师实习生"、“客服小助手”、“数据分析师”。

✅ 目标明确：用 Agent 替代/增强人工在特定场景的能力（如自动生成 Logo、智能客服回复）

✅ 定位清晰：不是做功能，是在"雇佣"一个数字员工

这份 PRD 和传统有啥不同？

• 保留传统软件 PRD 的条理性（背景、范围、功能、埋点、规划）

• 重点补充 AI Agent 特有部分：记忆机制、工具调用、流程编排（基于 LangGraph 框架思维，让你的 Agent 真正"智能"）

记住：别用做 App 的思路做 AI Agent 应用，那样只会做出个"智障助手"！

二、市场调研：为啥要做这个 AI Agent？

用户痛点分析（必须搞清楚）

• 你的竞品是人

• 你的痛点是人对应的特定场景解决方案没做好能增强或可以平替的

• 从而替代“人工 + 多工具拼凑”的低效流程

你遇到的特定场景，具备下面特征之一，就可以考虑了：

• 不能简单写死流程\
• 总有例外和判断需要脑子\
• 数据又乱又多让人头大

三、产品范围：Agent 到底能干啥？

输入输出要明确

触发方式（When）：

• 文本输入：“帮我设计个 Logo”

• 文件上传：品牌介绍 PDF

• 语音指令：语音转文字后处理

• API 调用：其他系统集成

最终产出（What）：

• Brand Logo 设计图 + 设计说明

• 可编辑的设计文件

中间能力：

• 品牌分析：提取品牌关键词、行业特征

• 创意生成：基于品牌 DNA 生成设计概念

• 图像生成：调用 AI 绘图 API 生成 Logo
  记住：Agent 的价值在于基于你的指令，智能端到端拿到结果，不是单点功能！

四、能力拆解：Agent 的"技能树"

原子能力清单（Tools/Abilities）

把 Agent 想象成一个实习生，他需要掌握哪些技能？

每个能力都要拟人化定义，这样开发和测试时更容易理解！

五、Node 流程编排：Agent 怎么"干活"？

Node 编排思维

Node = 一步具体工作，由多个能力组合完成。

示例：LogoDesignNode

场景：用户上传品牌介绍，要求生成 Logo
进入条件：

• 用户输入包含"Logo"、"设计"等关键词

• 已获取品牌基础信息（名称、行业、理念）- 备注：可 HITL（人工介入）

执行流程：

1. brand_analyzer(brand_info)   
→ 提取：行业=科技、风格=现代简约、色彩=蓝色系  
  
2. design_generator(brand_features)   
→ 生成：3个设计概念方向  
  
3. image_creator(concept_1, concept_2, concept_3)   
→ 并行生成：3张 Logo 图片  
  
4. 输出结构化结果  

输出产物：

{  
 "concepts": [ { "id": 1, "name": "科技几何风",  
 "description": "简洁的几何图形，体现科技感",  
 "image_url": "https://...", "color_palette": ["#1A73E8", "#34A853"] } ], "brand_analysis": "现代科技公司，追求创新与可靠性...",  
 "usage_guide": ["适用于网站 Header", "社交媒体头像", "名片设计"]  
}  

失败策略：

• brand_analyzer 失败 → 要求用户补充品牌信息

• image_creator 超时 → 返回文字描述，提示稍后重试

• 所有概念生成失败 → 提供通用模板，建议人工设计

HITL（人工介入）：

• 用户可以点击"重新生成"

• 用户可以调整色彩偏好：“我想要红色系”

• 用户可以选择风格：“我更喜欢第2个概念”

核心思路：把复杂任务拆解成可控的小步骤，每步都有兜底方案！

六、Prompt 工程：让 Agent "聪明"起来

System Prompt 设计

你是一个专业的品牌 Logo 设计助手，具备以下能力：  
  
**角色定位**：  
- 像一个有3年经验的品牌设计师  
- 理解商业需求，不只是做"艺术品"  
- 专注简洁实用，避免过度设计  
  
**工作流程**：  
1. 深度理解品牌：行业、价值观、目标用户  
2. 生成设计概念：至少3个不同方向  
3. 输出标准格式：必须是可解析的 JSON4. 提供使用建议：什么场景用什么版本  
  
**输出要求**：  
- 严格 JSON 格式，包含所有必需字段  
- 设计说明要具体，不能用"现代感"等空泛词汇  
- 色彩搭配要给出具体 HEX 值  
- 字体推荐要考虑版权和可获得性  
  
**边界条件**：  
- 拒绝政治、宗教、暴力相关设计需求  
- 不抄袭知名品牌 Logo- 避免过于复杂的设计元素  

Guardrails（护栏机制）

输出规范：

• ✅ 必须返回有效 JSON

• ✅ 每个字段都要有内容，不能为空

• ✅ 图片 URL 必须可访问

内容安全：

• 🚫 不生成涉及敏感话题的设计

• 🚫 不使用有版权争议的元素

• 🚫 不输出低俗、暴力内容

质量控制：

• 设计概念要有明确差异化

• 色彩搭配要符合品牌调性

• 字体选择要考虑可读性

记住：好的 Prompt 是 Agent 智能的基础，别偷懒！

七、记忆系统：让 Agent "记住"用户

短期记忆（会话级别）

存储内容：

• 用户本次输入的品牌信息

• 已生成的设计概念

• 用户的反馈和偏好调整

• 当前任务的执行状态

存储方式：Redis / 内存数据库

生命周期：会话结束后清理（通常24小时）

长期记忆（用户级别）

存储内容：

• 用户的设计偏好（喜欢的色彩、风格）

• 历史设计作品

• 品牌资产库（Logo、色彩规范、字体）

• 使用习惯和反馈模式

存储方式：Vector Database（如 Pinecone、Weaviate）

应用场景：

• 新设计时参考历史偏好

• 保持品牌一致性

• 个性化推荐

核心思路：短期记忆保证对话连贯，长期记忆实现个性化体验（即理解为 DNA）！

八、HITL 设计：人机协作的艺术

什么时候需要人工介入？

必须介入：

• 生成内容涉及敏感话题

• 技术故障导致无法正常输出

• 用户明确要求人工客服

建议介入：

• 用户连续3次不满意结果

• 复杂定制需求超出 Agent 能力

• 高价值客户的重要项目

交互方式设计

聊天框内按钮：

• “重新生成” - 触发新一轮设计

• “调整色彩” - 打开色彩选择器

• “联系设计师” - 转人工服务

实时编辑器：

• 用户可以直接修改设计元素

• 修改会实时同步到 Agent 记忆

• 支持撤销/重做操作

记住：HITL 不是 Agent 的失败，而是提供更好用户体验的手段！

九、性能指标：怎么知道 Agent 做得好不好？

核心 KPI

响应性能：

• Logo 生成时间 ≤ 30s

• 系统响应时间 ≤ 3s

• 并发用户支持 ≥ 100

质量指标：

• 生成成功率 ≥ 95%

• 用户满意度 ≥ 4.0/5.0

• 重新生成率 ≤ 30%

商业指标：

• 付费转化率 ≥ 5%

• 用户留存率（7天）≥ 60%

• 平均会话时长 ≥ 10分钟

埋点设计

用户行为埋点：

// 用户开始设计  
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});  
  
// 用户反馈  
track('user_feedback', {  
 user_id: 'xxx', rating: 4, selected_concept: 2, regenerate_count: 1});  

系统性能埋点：

• API 调用耗时

• 模型推理时间

• 错误率统计

• 资源使用情况

记住：没有数据就没有优化方向，埋点要从第一版就开始做！

十、降级策略：Agent "罢工"了怎么办？

常见故障场景

AI 模型故障：

• 主模型不可用 → 切换备用模型

• 生成质量异常 → 降级到模板方案

• 响应超时 → 返回缓存结果

外部服务故障：

• 图片生成 API 挂了 → 提供文字描述 + 手绘草图

• 存储服务异常 → 本地临时存储

• 网络问题 → 离线模式（基础功能）

用户体验降级

优雅降级原则：

• 🎯 核心功能优先保证

• 💬 及时告知用户当前状态

• 🔄 提供替代解决方案

• ⏰ 给出预期恢复时间

降级方案示例：

"抱歉，AI 设计师正在忙碌中   
为您提供以下替代方案：  
1.  先保存您的需求，稍后为您生成  
2.  查看热门设计模板库  
3. ‍ 联系人工设计师（预计等待5分钟）  
  
我们预计10分钟内恢复正常服务"  

记住：故障不可怕，可怕的是用户不知道发生了什么！

小结：AI Agent PRD 的核心要点

✅ 定位清晰：Agent 是数字员工，不是功能模块

✅ 能力拆解：用拟人化思维设计原子能力

✅ 流程编排：Node 思维，每步可控可兜底

✅ Prompt 工程：好的 Prompt 是智能的基础

✅ 记忆设计：短期保证连贯，长期实现个性化

✅ HITL 机制：人机协作，而非完全自动化

✅ 性能监控：数据驱动优化，持续迭代

✅ 降级策略：优雅处理故障，保证用户体验

最后的最后：做 AI Agent 产品，技术只是基础，真正的挑战在于理解用户需求、设计交互体验、优化商业模式。

别只盯着模型参数，多关注用户是否愿意为你的 Agent 付费！

原创不易，转载请注明出处！ 如果这份 PRD 模板对你有帮助，欢迎分享给更多做 AI 产品的朋友 ～

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