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2025-10-30 10
产品调研总是被产品经理称为“烧脑”环节,因为调研既要翻行业报告、看竞品、分析用户,还得把零散信息梳理成能指导原型和文档的结论,支撑后续的原型设计与需求文档。虽然市面上确实不乏能帮忙调研的AI工具,但它们大多停留在“搜集资料”阶段,难以深度理解项目目标,能做体系化的分析就更少了。
现在,产品经理终于有了属于自己的AI智能体——墨刀AI Agent,如果让智能体来帮你做一次完整的产品调研,会是一种怎样的体验?本文就带你深入体验AI智能体的产品调研能力,看看它如何让AI从“信息搜集者”变成懂产品逻辑的“产品思考伙伴”。
传统人工调研的痛苦,产品经理都懂。报告、竞品、论坛帖子一个个翻完,还得人工整理成结构化信息,时间久不说,出错返工也常有。
而市面上有很多AI工具,虽然能够快速搜集信息,但也有很多局限:例如无法深入理解具体的产品需求,只能泛泛罗列资料;有短时记忆但无法做到项目级上下文理解;通用型知识面广却不够“专”,缺乏对产品设计领域的数据积累。
墨刀AI Agent的产品调研能力,依托的是墨刀在原型与PRD领域的长期积累的产品语义数据,结合多渠道的数据抓取能力,可以从最新市场报告、新闻资讯、社交媒体声量等渠道,快速获取竞品与行业动态。进而完成以下三件事:
这意味着AI产品调研正在从搜索信息到理解需求,不只是会帮你找资料,更能帮你一起思考问题。
接下来,我们通过一个模拟案例来实测体验一下墨刀AI Agent智能体在竞品调研方面的表现。
Step1:打开墨刀AI Agent,在输入框下方任务类型中选择“产品调研”;
Step2:输入具体调研需求指令,本次实测中,我们让Agent深度分析三款主流在线文档工具的「模板中心」功能,对比它们的模板分类、质量、自定义能力与社区生态,并在此基础上生成一份有竞争力的模板功能设计方案及运营策略;
Step3:Agent开始执行任务后,很快搜寻多渠道信息,并提炼了相关核心数据与观点,最终生成两份报告:一份主流在线文档模板中心竞品分析报告,和一份在线文档模板功能设计与运营策略研究报告。前者帮助团队快速理解市场格局与竞品差异,后者则从用户行为与社区运营角度提出了具体优化方案。
报告中不仅有文字分析,还有表格、流程图等多种信息呈现形式,整体结构严谨、结论明确、逻辑自洽。这一过程几乎没有人工干预,却在短时间内生成了可以直接用于决策的成果,可见Agent产品调研的强大能力。不过需要注意的是,Agent生成的报告内容与结论并非完全符合预期,大型复杂项目仍需要人工审阅和细节优化。
当调研完成后,AI Agent可以直接基于调研结论继续执行后续任务,例如:
这是因为墨刀AI Agent智能体强大的上下文理解与多任务协同能力。它可以处理复杂任务链,贯穿产品设计全流程的智能体。它不仅能够保留前序任务的输出逻辑,还能在此基础上推理、优化、补充,真正实现从调研——原型——文档——评审的智能化闭环。简单来说,它不只是一个功能模块,而是一个能贯穿整个产品设计流程的智能工作伙伴。
过去,AI在产品经理工作中的角色更多是“辅助工具”,而墨刀AI Agent的出现,正在让AI成为一个“全流程协作伙伴”。它能理解产品逻辑、掌握上下文、生成有条理的报告与文档,也可以生成高保真可编辑的原型图,甚至帮助团队做方案评审。对于产品经理来说,Agent让产品调研这件事变得更有深度、更有方向了。
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