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榮耀標(biāo)識Multi-Agent（多智能體）如何重構(gòu)B端工作流？
不少 B 端軟件跟風(fēng)在右下角硬塞 Chatbot，卻忽略了 B 端用戶 “干活” 的核心需求 —— 用自然語言描述復(fù)雜業(yè)務(wù)流本就是認(rèn)知負(fù)擔(dān)。文章指出 Multi-Agent 才是 B 端 AI 的深水區(qū)，拆解其任務(wù)分工協(xié)作的核心邏輯、工作流重構(gòu)案例、行業(yè)壁壘構(gòu)建，以及產(chǎn)品經(jīng)理如何化身 “組織架構(gòu)師” 設(shè)計 “數(shù)字團(tuán)隊”，適配長鏈路、高容錯的復(fù)雜 B 端場景。
最近和幾個做SaaS的朋友喝咖啡，大家聊到一個很有趣的現(xiàn)象：
過去一年，我們好像都在忙著做同一件事——給自家的B端軟件右下角，硬塞一個“聊天框”。
無論你是做CRM的、做ERP的，還是做文檔協(xié)作的，老板的指令出奇一致：“必須有AI功能。”于是，產(chǎn)品經(jīng)理們連夜加班，調(diào)個API，寫好System Prompt，發(fā)布上線。
用戶點(diǎn)開一看，你好，我是某某小助手，請問有什么可以幫你？
說實(shí)話，我覺得這個方向走偏了。
甚至可以說，對于復(fù)雜的B端業(yè)務(wù)而言，Chatbot不僅不是最優(yōu)解，甚至在某些場景下是反人性的。
為什么這么說？因為B端用戶不是來聊天的，他們是來干活的。你讓他對著一個光標(biāo)閃爍的輸入框，用自然語言去描述一個復(fù)雜的業(yè)務(wù)流（比如“幫我統(tǒng)計上季度華東區(qū)銷售額并按品類拆分對比同比環(huán)比然后生成報表發(fā)給老板”），這本身就是一種巨大的認(rèn)知負(fù)擔(dān)。
最近我在研究 Agentic Workflow 和 Multi-Agent，這才是B端AI產(chǎn)品的深水區(qū)，也是我們產(chǎn)品經(jīng)理真正該發(fā)力的地方。
今天，我想跳出“聊天”的思維定勢，和大家聊聊：為什么Multi-Agent才是B端工作流的未來？以及作為PM，我們該如何設(shè)計一個真正“干活”的數(shù)字團(tuán)隊？
01
前段時間，我自己試著用豆包寫一個競品分析報告。
我的預(yù)期是：我給它三個競品的網(wǎng)址，它給我出一份包含功能對比、定價策略、優(yōu)劣勢分析的完美表格。
現(xiàn)實(shí)是：它要么“偷懶”只讀了首頁，要么開始一本正經(jīng)地胡說八道，要么因為上下文窗口不夠，讀了后面忘了前面。
我不得不像個碎嘴的老媽子一樣，不斷地Prompt它：“不對，再看看第二個鏈接”、“價格那里單位錯了”、“請基于剛才的信息重新總結(jié)”。
這一刻，我感覺自己不是在用AI，而是在帶一個不太聰明的實(shí)習(xí)生。
這就是目前單體智能體的局限性。我們試圖讓一個LLM扮演“全能上帝”：既要懂規(guī)劃，又要會搜索，還要能分析，最后還要文筆好。
但在現(xiàn)實(shí)的人類組織架構(gòu)里，我們是怎么解決復(fù)雜問題的？
我們不會指望招到一個“超人”來解決所有問題。遇到一個復(fù)雜的SaaS系統(tǒng)重構(gòu)項目，我會組建一個團(tuán)隊：
- 產(chǎn)品總監(jiān)負(fù)責(zé)定方向；
- 交互設(shè)計負(fù)責(zé)畫圖；
- 技術(shù)大拿負(fù)責(zé)評估可行性；
- 項目經(jīng)理負(fù)責(zé)盯進(jìn)度。
術(shù)業(yè)有專攻。 這就是Multi-Agent的核心邏輯：把一個復(fù)雜的任務(wù)，拆解成SOP，然后分發(fā)給不同角色的Agent去協(xié)作完成。
在B端場景下，Single Agent是“玩具”，Multi-Agent才是“工具”。
02
那么，Multi-Agent是如何重構(gòu)B端工作流的？
我們以一個典型的B端場景為例：企業(yè)合同審核。
在傳統(tǒng)的“Chatbot模式”下，用戶把合同扔進(jìn)去，問：“這合同有沒有風(fēng)險？” AI會稀里嘩啦吐出一大段話。用戶看完，心里還是沒底，不敢直接用。
而在“Multi-Agent模式”下，產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計的不是一個對話框，而是一個流水線。這個流水線背后，可能有四個Agent在干活：
抽取專員：它的任務(wù)極度單一，就是把合同里的關(guān)鍵條款（金額、交付期、違約金比例、管轄法院）像剝洋蔥一樣提取出來，轉(zhuǎn)成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
法務(wù)顧問：它不看全文，只拿上面提取的數(shù)據(jù)，去和公司的《風(fēng)控知識庫》做比對。比如，“違約金超過30%”這一條，它會標(biāo)記為高風(fēng)險。
找茬專家：它的設(shè)定就是“杠精”。它會檢查法務(wù)顧問的輸出，反思：“你是不是漏掉了不可抗力條款？”如果有，打回去重做。
最終匯總：把以上所有過程整合成一份人類可讀的《審核報告》。
請注意，這中間的過程，用戶是不需要參與對話的。
用戶只需要點(diǎn)擊一個“開始審核”的按鈕（Trigger），然后去喝杯咖啡。十分鐘后，一份經(jīng)過多輪內(nèi)部“吵架”和驗證的報告就放在了桌面上。
這就是從 Copilot 到 Agent 的轉(zhuǎn)變。
我們不再追求“像人一樣說話”，而是追求“像組織一樣思考”。用戶不再需要學(xué)習(xí)提示詞工程，因為Prompt已經(jīng)被我們封裝在每一個Agent的System Message里了。
03
經(jīng)常有圈里的新人問我：“現(xiàn)在大模型能力這么強(qiáng)，OpenAI要是更新了，我的產(chǎn)品是不是就死了？”
如果你做的是套殼Chatbot，是的，你會死得很慘。
但如果你做的是基于Multi-Agent的垂直工作流，你的護(hù)城河會比你想象的深。
為什么？因為大模型懂通識，但不懂你們行業(yè)的SOP。
Multi-Agent系統(tǒng)的核心，不是Model，而是Workflow。
舉個例子，如果你是做跨境電商ERP的，你知道“選品-上架-投放-客服”這一整套流程中，哪里最耗費(fèi)人力？哪里最容易出錯？
也許是選品時需要跨越是個網(wǎng)站比價；
也許是投放時需要針對不同國家文化微調(diào)文案。
你把這些行業(yè)Know-how，轉(zhuǎn)化成Agent之間的協(xié)作規(guī)則，這就是你的壁壘。
技術(shù)是可以平權(quán)的，OpenAI的模型大家都能調(diào)。但是，“如何定義一個優(yōu)秀的選品Agent”的標(biāo)準(zhǔn)，以及“選品Agent和投放Agent如何交互”的SOP，掌握在你手里。
未來的B端軟件，賣的不是功能，賣的是最佳實(shí)踐的自動化。
04
AI時代的產(chǎn)品經(jīng)理，越來越像一個“組織架構(gòu)師” + “HR BP”。
我們需要思考的問題變成了：
定崗定責(zé)：這個任務(wù)太復(fù)雜了，一個Agent搞不定。我需要把它拆成幾個？需要一個Planner嗎？需要一個Critic嗎？
招聘面試：這個負(fù)責(zé)“寫文案”的Agent，性格應(yīng)該活潑點(diǎn)還是嚴(yán)謹(jǐn)點(diǎn)？如果不滿意，我得改它的System Prompt，這簡直就是在給員工做績效面談。
制定流程：當(dāng)Agent A輸出結(jié)果后，是直接給用戶看，還是必須先經(jīng)過Agent B的審核？如果Agent B覺得不行，是直接報錯，還是打回給Agent A重寫？
這聽起來很枯燥，甚至有點(diǎn)像寫代碼。但恰恰是這些邏輯的編排，決定了產(chǎn)品的*智能感”和“穩(wěn)定性”。
這幾天我們在調(diào)試一個功能，引入了一個“反思機(jī)制”。就是讓Agent在輸出答案前，自己先問自己三個問題：“我有沒有回答用戶的核心痛點(diǎn)？我的數(shù)據(jù)來源可靠嗎？有沒有邏輯漏洞？”
僅僅是加了這么一個簡單的“自我反思”步驟（對應(yīng)Multi-Agent中的Reviewer角色），我們發(fā)現(xiàn)用戶滿意度提升了40%。而這不需要任何模型微調(diào)，只需要PM在設(shè)計工作流時多想一步。
05
雖然我極力推崇Multi-Agent，但我必須潑一盆冷水：不要陷入技術(shù)的自嗨。
并不是所有場景都需要搞一堆Agent在那互博。如果用戶只是想問“今天天氣怎么樣”，你搞五個Agent出來開個會討論氣象學(xué)，那是純粹的脫褲子放屁，成本高，延遲大。
Multi-Agent 適合的是那些：
長鏈路（步驟多）；
高容錯要求（不能瞎編）；
需要多視角（既要創(chuàng)意又要合規(guī)）的復(fù)雜B端場景。
作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們的使命永遠(yuǎn)不是使用最先進(jìn)的技術(shù)，而是以最低的成本解決用戶的問題。
但我堅信，Chatbot只是AI時代的DOS系統(tǒng)，而Agentic Workflow才是我們將要迎來的Windows。
在這個轉(zhuǎn)變過程中，B端產(chǎn)品經(jīng)理的價值非但不會被取代，反而會無限放大。
因為，能夠理解業(yè)務(wù)復(fù)雜性，并將其拆解為機(jī)器可執(zhí)行邏輯的人，在這個世界上依然稀缺。
本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理作者【駱齊】，微信公眾號：【駱齊】，原創(chuàng)/授權(quán) 發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。
題圖來自Unsplash，基于 CC0 協(xié)議。
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