发布日期：2025-12-07 08:10    点击次数：84

不少 B 端软件跟风在右下角硬塞 Chatbot，却忽略了 B 端用户 “干活” 的中枢需求 —— 用当然语言描绘复杂业务流本等于领路背负。著作指出 Multi-Agent 才是 B 端 AI 的深水区，拆解其任务单干配合的中枢逻辑、业绩流重构案例、行业壁垒构建，以及产物司理怎么化身 “组织架构师” 盘算推算 “数字团队”体育游戏app平台，适配长链路、高容错的复杂 B 端场景。

最近和几个作念SaaS的一又友喝咖啡，大众聊到一个很兴味的征象：

以前一年，咱们好像都在忙着作念吞并件事——给自家的B端软件右下角，硬塞一个“聊天框”。

不管你是作念CRM的、作念ERP的，照旧作念文档配合的，雇主的指示额外一致：“必须有AI功能。”于是，产物司理们连夜加班，调个API，写好System Prompt，发布上线。

用户点开一看，你好，我是某某小助手，讨教有什么不错帮你？

说真话，我以为这个标的走偏了。

甚而不错说，关于复杂的B端业务而言，Chatbot不仅不是最优解，甚而在某些场景下是反东谈主性的。

为什么这样说？因为B端用户不是来聊天的，他们是来干活的。你让他对着一个光标精明的输入框，用当然语言去描绘一个复杂的业务流（比如“帮我统计上季度华东区销售额并按品类拆分对比同比环比然青年景报表发给雇主”），这自己等于一种繁密的领路背负。

最近我在有计划 Agentic Workflow 和 Multi-Agent，这才是B端AI产物的深水区，亦然咱们产物司理果真该发力的所在。

今天，我想跳出“聊天”的想维定势，和大众聊聊：为什么Multi-Agent才是B端业绩流的将来？以及行为PM，咱们该怎么盘算推算一个果真“干活”的数字团队？

01

前段时刻，我我方试着用豆包写一个竞品分析报告。

我的预期是：我给它三个竞品的网址，它给我出一份包含功能对比、订价政策、优毛病分析的无缺表格。

本质是：它要么“偷懒”只读了首页，要么启动一册肃肃地瞎掰八谈，要么因为陡立文窗口不够，读了背面忘了前边。

我不得不像个碎嘴的老妈子雷同，束缚地Prompt它：“不合，再望望第二个贯穿”、“价钱那里单元错了”、“请基于刚才的信息重新转头”。

这一刻，我嗅觉我方不是在用AI，而是在带一个不太聪敏的实习生。

这等于目下单体智能体的局限性。咱们试图让一个LLM饰演“万能天主”：既要懂筹商，又要会搜索，还要能分析，临了还要文笔好。

但在本质的东谈主类组织架构里，咱们是怎么照看复杂问题的？

咱们不会指望招到一个“超东谈主”来照看总计问题。遭受一个复杂的SaaS系统重构技俩，我会组建一个团队：

产物总监厚爱定标的；交互盘算推算厚爱绘画；工夫大拿厚爱评估可行性；技俩司理厚爱盯程度。

术业有专攻。 这等于Multi-Agent的中枢逻辑：把一个复杂的任务，拆解成SOP，然后分发给不同变装的Agent去配合完成。

在B端场景下，Single Agent是“玩物”，Multi-Agent才是“器具”。

02

那么，Multi-Agent是怎么重构B端业绩流的？

咱们以一个典型的B端场景为例：企业合同审核。

在传统的“Chatbot形态”下，用户把合同扔进去，问：“这合同有莫得风险？” AI会稀里哗啦吐出一大段话。用户看完，心里照旧没底，不敢平直用。

而在“Multi-Agent形态”下，产物司理盘算推算的不是一个对话框，而是一个活水线。这个活水线背后，可能有四个Agent在干活：

抽取专员：它的任务相等单一，等于把合同里的要津条件（金额、委派期、背信金比例、统带法院）像剥洋葱雷同索要出来，转成结构化数据。

法务参谋人：它不看全文，只拿上头索要的数据，去和公司的《风控学问库》作念比对。比如，“背信金至极30%”这一条，它会绮丽为高风险。

找茬大家：它的设定等于“杠精”。它会查验法务参谋人的输出，反想：“你是不是漏掉了不可抗力条件？”如果有，打且归重作念。

最终汇总：把以上总计过程整合成一份东谈主类可读的《审核报告》。

请戒备，这中间的过程，用户是不需要参与对话的。

用户只需重点击一个“启动审核”的按钮（Trigger），然后去喝杯咖啡。十分钟后，一份经过多轮里面“吵架”和考据的报告就放在了桌面上。

这等于从 Copilot 到 Agent 的调治。

咱们不再追求“像东谈主雷同话语”，而是追求“像组织雷同想考”。用户不再需要学习教导词工程，因为Prompt仍是被咱们封装在每一个Agent的System Message里了。

03

继续有圈里的新东谈主问我：“当今大模子才调这样强，OpenAI如若更新了，我的产物是不是就死了？”

如果你作念的是套壳Chatbot，是的，你会死得很惨。

但如果你作念的是基于Multi-Agent的垂直业绩流，你的护城河会比你设想的深。

为什么？因为大模子懂通识，但不懂你们行业的SOP。

Multi-Agent系统的中枢，不是Model，而是Workflow。

举个例子，如果你是作念跨境电商ERP的，你知谈“选品-上架-投放-客服”这一整套进程中，何处最消耗东谈主力？何处最容易出错？

也许是选品时需要跳跃是个网站比价；

也许是投放时需要针对不同国度文化微调案牍。

你把这些行业Know-how，调治成Agent之间的配正当规，这等于你的壁垒。

工夫是不错平权的，OpenAI的模子大众都能调。可是，“怎么界说一个优秀的选品Agent”的方法，以及“选品Agent和投放Agent怎么交互”的SOP，掌捏在你手里。

将来的B端软件，卖的不是功能，卖的是最好实践的自动化。

04

AI时间的产物司理，越来越像一个“组织架构师” + “HR BP”。

咱们需要想考的问题形成了：

定岗定责：这个任务太复杂了，一个Agent搞不定。我需要把它拆成几个？需要一个Planner吗？需要一个Critic吗？

招聘口试：这个厚爱“写案牍”的Agent，脾气应该开朗点照旧严谨点？如果不本心，我得改它的System Prompt，这险些等于在给工作绩念绩效面谈。

制定进程：当Agent A输出恶果后，是平直给用户看，照旧必须先经过Agent B的审核？如果Agent B以为不行，是平直报错，照旧打回给Agent A重写？

这听起来很无聊，甚而有点像写代码。但恰正是这些逻辑的编排，决定了产物的*智能感”和“结识性”。

这几天咱们在调试一个功能，引入了一个“反想机制”。等于让Agent在输出谜底前，我方先问我方三个问题：“我有莫得回期骗户的核肉痛点？我的数据起头可靠吗？有莫得逻辑随意？”

只是是加了这样一个浮浅的“自我反想”设施（对应Multi-Agent中的Reviewer变装），咱们发现用户本心度普及了40%。而这不需要任何模子微调，只需要PM在盘算推算业绩流时多想一步。

05

固然我发愤于珍摄Multi-Agent，但我必须泼一盆冷水：不要堕入工夫的自嗨。

并不是总计场景都需要搞一堆Agent在那互博。如果用户只是想问“今天天气怎么样”，你搞五个Agent出来开个会探究表象学，那是纯正的脱裤子放屁，资本高，蔓延大。

Multi-Agent 相宜的是那些：

长链路（设施多）；

高容错要求（不可瞎编）；

需要多视角（既要创意又要合规）的复杂B端场景。

行为产物司理，咱们的业绩恒久不是使用起初进的工夫，而所以最低的资本照看用户的问题。

但我笃信，Chatbot只是AI时间的DOS系统，而Agentic Workflow才是咱们将要迎来的Windows。

在这个调治过程中，B端产物司理的价值非但不会被取代，反而会无尽放大。

因为，好像清爽业务复杂性，并将其拆解为机器可实行逻辑的东谈主，在这个全国上依然稀缺。

本文由东谈主东谈主都是产物司理作家【骆皆】，微信公众号：【骆皆】，原创/授权 发布于东谈主东谈主都是产物司理，未经许可，不容转载。

题图来自Unsplash体育游戏app平台，基于 CC0 公约。

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