判断一个 Agent 产品方向，不要先问“它能不能做”，而要问：
值不值得做 = 任务重要 × Agent 增量 × 公司优势 × 可守住程度
四个问题：
- 任务是否重要：用户是不是已经在为这个任务付出真实成本？
- Agent 是否有增量：Agent 是否比旧方案更能把任务推进到可验收结果？
- 公司是否有优势：这家公司是否掌握入口、上下文、接口、信任或供给？
- 做成后是否守得住：功能被复制后，产品还能沉淀什么长期资产？
框架来源，一句话说明
这张卡不是凭空造出来的，主要借了几类成熟框架。
SVPG Product Opportunity Assessment：先判断机会，再讨论方案。
JTBD：用户不是想用产品，而是想完成任务、取得进展。
Reforge Four Fits：产品、渠道、商业模式和市场要互相匹配。
VRIO / 资源基础观：资源要有价值、稀缺、难模仿，并能被组织利用。
Porter / 护城河框架 / 7 Powers：不仅要创造价值，还要判断价值会不会被竞争吃掉。
AI Agent 用例判断：不是所有 AI 场景都需要 Agent；要看多步骤、工具调用、动态决策、风险和验收。
我做的改造是：把传统“产品机会 + 商业壁垒”框架，改成适合 Agent 产品的四问，并额外加入“通用 Agent 替代性、工具执行、任务反馈、权限信任”这些新变量。
1. 任务是否重要
核心判断：
先看用户是否已经在为这个任务付出真实成本，再看产品能否稳定降低这个成本，并让结果被用户或组织验收。
不要被“用户说想要”“AI 看起来能做”“demo 很酷”带偏。
快速检查
- 用户是谁？个人、员工、专家、客服、销售、开发者，还是企业管理者？
- 任务发生在什么具体场景？触发条件是什么？
- 用户真正想取得什么进展，而不是想要什么功能？
- 不解决会损失什么：时间、钱、机会、风险、转化、体验、组织效率？
- 这是高频任务，还是低频但高价值 / 高风险任务？
- 用户现在怎么解决：人工、Excel、SaaS、搜索、通用 AI，还是直接放弃？
- 现有替代方案差在哪里：慢、贵、难、不稳定、分散、不能写回、缺信任？
- 用户是否愿意付出真实代价：付费、上传资料、授权权限、改变流程？
- 结果能不能验收：完成、采纳、保存、提交、通过测试、减少转人工、进入系统？
最短记忆
场景、痛感、替代、验收、代价。
常见误判
- 把“用户觉得有意思”当成“任务重要”。
- 只看高频，忽略低频但高风险、高金额、高决策价值的任务。
- 只说“省时间”，但说不清省在哪里、为谁省、能不能被验证。
- 把人群大当成机会大。
- 忽略通用 AI 或人力服务已经解决得够好。
2. Agent 是否有增量
核心判断：
Agent 的增量，不在更会聊天，而在能否把“理解任务、选择路径、调用工具、处理异常、交付结果、写回反馈”连成可控的任务闭环。
如果只是知识问答，用 RAG 就够。
如果是固定流程，用 workflow / RPA 就够。
如果规则清楚，用普通软件更稳。
如果高风险且责任不清，需要真人、人审或专家服务。
快速检查
- 用户要的是可交付结果，而不是单纯答案吗？
- 任务目标清楚，但执行路径会根据上下文变化吗？
- 输入是否非结构化、不完整，需要追问或澄清？
- 是否需要跨多个系统读写数据或调用工具？
- 是否需要持续上下文，而不是一次性生成？
- 过程中是否有异常，需要判断、重试、降级或转人工？
- 结果是否可以验收、采纳、撤销、回滚或抽检？
- 高风险动作是否能通过确认、权限、人审和日志控制？
- 任务过程是否能沉淀反馈数据？
- 用户是否愿意委托系统完成这件事，而不是只要建议？
五层增量
L0 信息展示：普通软件即可。
L1 知识问答：RAG / 知识库即可。
L2 固定编排：workflow / RPA 即可。
L3 半自主任务推进：Agent 开始有增量，但关键动作需要确认。
L4 受控自主 Agent：能在明确边界内长期推进任务，人负责授权、抽检、异常和高风险判断。
常见误判
- 把 RAG 包装成 Agent。
- 把 workflow 加一个 LLM 节点就叫 Agent。
- 以为自主性越高越好。
- 只看 demo，不看失败成本。
- 把“模型能理解”当成“产品能交付”。
- 忽略用户是否真的愿意委托。
3. 公司是否有优势
核心判断：
一家公司适不适合做某个 Agent，不看它有没有“AI 能力”，而看它是否掌握任务发生的位置、任务完成所需的上下文与接口、用户愿意授权的信任，以及把结果写回真实流程的组织能力。
点子成立，不代表适合这家公司做。
快速检查
入口
用户需要这个 Agent 的时刻发生在哪里？公司是否站在触发点？
上下文
任务需要哪些数据？公司是否拥有可信、新鲜、可授权使用的数据？
执行接口
Agent 要调用哪些工具或服务？公司是否能查询、修改、提交、审批、支付、通知、派单、写回？
信任与权限
用户是否敢授权这家公司处理该任务？是否有权限继承、最小权限、确认机制和日志？
供给与履约
任务是否需要商家、专家、服务商、内容源、插件开发者？公司是否连接了这些供给？
客户关系
目标用户或企业是否已经在用公司产品？这个 Agent 是自然升级，还是重新教育市场？
组织能力
公司是否能把产品、算法、数据治理、安全合规、运营、销售和客户成功串起来？
常见误判
- 把“公司大”当成优势。
- 把“模型强”当成公司优势。
- 把“数据多”当成数据优势，却不看数据能否合法、稳定、带权限地使用。
- 把“用户多”当成分发优势，却不看用户是否会在这个入口发起任务。
- 把“已有业务”当成天然 Agent 机会。
4. 做成后是否守得住
核心判断：
功能会被复制，资产才可能守住。
Agent 的可守性，不在 prompt、UI、确认按钮、进度展示或浅层 workflow，而在真实工作流接入、长期任务历史、权限审计、反馈数据、可信供给和组织流程沉淀。
容易被复制的东西
- 聊天框、侧边栏、任务卡片、确认按钮。
- prompt、角色设定、few-shot、行业术语模板。
- 检索、总结、规划、调用工具、生成草稿。
- 发邮件、建日程、查网页、读文件、填表。
- 长上下文、函数调用、多模态、代码生成、记忆。
- planner / executor、多 Agent 协作、自动重试。
更难被复制的东西
- 真实工作流接入：能读写 CRM、ERP、DevOps、合同、客服、审批系统。
- 长期任务历史：从触发、计划、执行、确认到结果的连续记录。
- 客户组织流程：权限、角色、审批、风控、偏好、例外处理。
- 审计与合规：可追踪、可解释、可回滚、可归责。
- 可信供给：专家、商家、服务商、数据源、插件生态和履约网络。
- 结果反馈：来自真实结果，而不是只来自聊天点赞。
- 系统记录位置：自己就是 system of record，或深度嵌入 system of record。
- 流程能力：交付、评估、异常处理、质量控制和客户成功方法。
快速检查
- 如果大模型明天能力提升一倍，这个产品还剩什么？
- 如果 OS、办公套件、浏览器、微信、飞书、钉钉把同类功能原生化，用户为什么还用它？
- 用户迁移会丢失哪些业务资产，而不只是界面习惯？
- 产品是否接入真实系统，并能写回业务状态？
- 是否继承或建立了权限、审计、审批和合规能力？
- 数据是否自动来自使用，并能改善产品价值？
- 是否存在供给侧网络或多边网络效应？
- 客户越多，交付成本是下降还是上升？
- 这个优势是 3 个月能追平，还是需要多年客户、数据和组织沉淀？
三档结论
用完这张卡，不要只说“好 / 不好”，最好输出三档判断。
A. 重点做
任务真实且高价值，Agent 增量明显，公司有入口 / 数据 / 接口 / 信任优势，做成后能沉淀任务历史、反馈数据、流程和迁移成本。
B. 小步验证
痛点真实，但频率、付费、分发、信任或防守还不确定。适合先做 MVP、试点、内部工具或机构合作。
C. 暂缓
通用 AI、RAG、普通软件或人力服务已经够用；结果难验收；失败成本高；没有明确付费和分发；做成后很快被更强入口或平台吞掉。
面试时怎么用
如果面试官问：
你怎么看某个 Agent 产品？
不要急着评价好坏。可以先说：
我会从四层看：第一，用户任务本身是否重要；第二，Agent 相比旧方案有没有真实增量；第三，这家公司是否有入口、数据、接口和信任优势；第四，如果功能被复制，它还能沉淀什么长期资产。前两层决定该不该做，后两层决定值不值得长期投入。
再按产品情况选 2-3 层展开，不必把四层全部讲满。
三个样本的初步套用
Career Coach
任务重要：求职准备有真实痛点，材料分散、周期长、需要多轮修改。
Agent 增量：如果只是 JD 拆解和简历改写，通用 Agent + skill 已经能做一部分；如果能管理长期目标、材料版本、投递反馈和面试复盘，增量更明显。
公司优势：独立 C 端产品未必有强入口和强信任，机构服务方可能更有专业供给和用户引入。
可守住：单纯 prompt / 模板守不住；如果接入机构专家、服务流程、版本记录和真人接管，才可能形成资产。
初步结论：不宜包装成“大创业机会”，更适合作为垂直服务 Agent 的剖面样本，或作为机构服务工作台的一部分小步验证。
WorkBuddy / OpenClaw
任务重要：办公与桌面执行任务高频，但要区分整理、改文档、发消息、填表、跨系统处理等任务层级。
Agent 增量：从回答建议走向跨工具执行、异常处理、结果写回时，增量明显。
公司优势：要看是否拥有文件、IM、日历、浏览器、企业系统、权限和分发入口。
可守住：会操作电脑不难被复制，难的是任务历史、权限控制、失败日志、可回滚执行和工作流沉淀。
初步结论：机会真实，但竞争会激烈。壁垒不在“能动手”，而在可控执行、工作流接入和反馈数据。
ima / 机构 Agent
任务重要：用户需要可信、最新、可执行的机构信息；机构需要降低重复咨询、承接服务转化。
Agent 增量：如果只是知识库问答，增量有限；如果能连接机构身份、可信资料、服务规则、人工接管和下一步任务，增量变强。
公司优势：平台型公司若拥有认证体系、内容供给、社交流量、服务接口和机构关系，会更有资格做。
可守住：公开资料问答守不住；机构可信供给、更新机制、服务流程、转人工、预约 / 报名 / 购买等闭环更难复制。
初步结论：不要只把它看作知识入口；更值得观察的是它能否长成机构可信服务前台。
本框架的边界
它不是市场规模测算工具。
它不是 PRD 模板。
它不是功能优先级排序表。
它不能替代用户访谈、数据分析、竞品体验和真实业务反馈。
它的作用是：
在信息不完整时，帮我用稳定方式判断一个 Agent 方向是否值得继续研究、验证或投入。
详细依据
四份模块调研报告保留为详细依据：
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