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前言

繼上次分享了 AI 產(chǎn)品設(shè)計的 1.0 到 2.0 轉(zhuǎn)型歷程后，最近兩個月我們在智能問答和智能報告兩大核心AI產(chǎn)品的迭代中又做了一些深度改進，今天就再次將這些實踐拆解記錄一下，涉及技術(shù)轉(zhuǎn)型背后的設(shè)計思考，以及設(shè)計師如何在團隊協(xié)作中無縫對接技術(shù)團隊。

一、智能問答產(chǎn)品 3.0 迭代全解析

1.技術(shù)轉(zhuǎn)型

上次講到，在產(chǎn)品技術(shù)演進的歷程中，我們經(jīng)歷了關(guān)鍵的架構(gòu)升級與模式轉(zhuǎn)型： 

1.0至2.0階段的迭代，我們摒棄了通用大模型的自研路徑，轉(zhuǎn)向行業(yè)垂域大模型的深度訓練，完成了從“Transformer架構(gòu)”到“RAG+LLM混合框架”的技術(shù)躍遷。（關(guān)于這段經(jīng)歷可查看上一篇文章：https://www.zcool.com.cn/article/ZMTY1NjQ4NA==.html）這一轉(zhuǎn)變解決了通用模型在專業(yè)場景中的知識滯后與算力浪費問題，實現(xiàn)了垂直領(lǐng)域回答準確率的顯著提升。 而隨著AI技術(shù)架構(gòu)與開發(fā)模式的持續(xù)革新，短短兩個月內(nèi)，我們再次推動產(chǎn)品從2.0向3.0升級：

正式邁入當下行業(yè)興起的“智能體平臺”開發(fā)階段。這一演進不僅順應(yīng)了輕量化、模塊化的技術(shù)趨勢，更通過智能體平臺的組件化架構(gòu)設(shè)計，讓產(chǎn)品從單一領(lǐng)域的知識問答，進化為支持多場景業(yè)務(wù)流程自動化的智能化解決方案。

看看國內(nèi)各大廠近期的科技新聞便能得知，行業(yè)風向正經(jīng)歷著從自研重資產(chǎn)到平臺輕量化的重大轉(zhuǎn)型：百度文心千帆推出“智能體工廠”、阿里通義千問發(fā)布“企業(yè)智能體解決方案”、字節(jié)跳動推出“火山引擎智能體平臺”...眾多大廠紛紛做出改變，以順應(yīng)這一趨勢。

1.1 技術(shù)轉(zhuǎn)型后的優(yōu)勢

智能體平臺賦予 AI 自主決策、規(guī)劃及與環(huán)境交互的能力。與“RAG+LLM” 模式相比，智能體平臺優(yōu)勢顯著。它能實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)深度拆解與協(xié)同處理，這是“RAG+LLM” 模式單一問答式交互難以達成的。智能體平臺開發(fā)周期短、成本低，基于可視化編排工具與預(yù)制組件，開發(fā)者無需大量代碼編寫，即可快速構(gòu)建應(yīng)用，降低開發(fā)門檻與資源投入。而且，智能體平臺擴展性強，可隨時添加新智能體或更新功能，靈活適應(yīng)業(yè)務(wù)變化，企業(yè)能依據(jù)市場需求迅速調(diào)整智能化策略 。

我們公司同樣緊跟這一行業(yè)轉(zhuǎn)型步伐。之前的 “RAG+LLM” 模式，在實際應(yīng)用中，面臨著模型更新迭代復(fù)雜、知識檢索不夠精準高效等問題。隨著業(yè)務(wù)拓展，對智能問答、業(yè)務(wù)流程自動化等功能需求增多，原有模式在開發(fā)成本與效率上難以滿足。于是，我們果斷轉(zhuǎn)向智能體平臺開發(fā)。

在智能問答場景中，借助智能體平臺構(gòu)建多個領(lǐng)域?qū)＜抑悄荏w，如“產(chǎn)業(yè)鏈圖譜繪制”智能體、“美國管制清單分析”智能體等。與之前 “RAG+LLM” 模式相比，回答準確率有很大提升。且各個智能體可獨立更新優(yōu)化，開發(fā)效率也得到了提升。從 “RAG+LLM” 到“智能體平臺”開發(fā)的轉(zhuǎn)變，讓我們公司在智能化業(yè)務(wù)發(fā)展道路上輕裝上陣，快速適應(yīng)市場變化，提升競爭力 。

當然，智能體與RAG并非對立，也可結(jié)合使用：復(fù)雜場景可考慮智能體矩陣優(yōu)先，每個智能體內(nèi)部集成RAG技術(shù)；若基于最新知識的準確回答則優(yōu)先考慮RAG。

1.2 混合架構(gòu)的解耦：從混編作戰(zhàn)到單兵專精的升級

在智能問答產(chǎn)品的早期版本中，我們采用 “基座大模型 + 多元智能體協(xié)同” 的混合架構(gòu)。這種設(shè)計就像搭建一座大型綜合醫(yī)院，通用大模型如同全科醫(yī)生，而細分領(lǐng)域的智能體則是各科室專家。當用戶提出問題時，系統(tǒng)會化身 “分診臺”，通過 NLP 意圖識別算法自動判斷問題屬性，動態(tài)調(diào)取最合適的智能體進行作答。

然而，這種看似高效的 “大一統(tǒng)” 模式在實際應(yīng)用中逐漸暴露出深層矛盾。想象一座繁忙的急診室，全科醫(yī)生既要處理感冒發(fā)燒，又要應(yīng)對心臟急救，而各科室專家在需要時才被臨時召集。在智能問答場景中，不同智能體的代碼邏輯與大模型調(diào)用鏈路相互交織，形成復(fù)雜的 “技術(shù)迷宮”。

當用戶詢問 “全國人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀” 時，系統(tǒng)可能需要同時激活產(chǎn)業(yè)、企業(yè)、人才、技術(shù)等多個智能體。這種 “大雜燴” 式的協(xié)同不僅導(dǎo)致響應(yīng)速度緩慢，更嚴峻的挑戰(zhàn)在于用戶體驗層面。由于缺乏明確的 “責任劃分”，同一個對話界面的多輪對話會包含不同的智能體專家頭像進行回答，這種不確定性讓用戶對 AI 的專業(yè)性產(chǎn)生懷疑，就像在醫(yī)院中頻繁更換主治醫(yī)師，卻始終得不到清晰的診療方案。

架構(gòu)優(yōu)化前的 “混編作戰(zhàn)” 模式存在多重體驗缺陷：

界面信息混雜：智能體身份切換缺乏明確邊界，多領(lǐng)域智能體的回答未經(jīng)區(qū)分統(tǒng)一呈現(xiàn)在同個頁面，導(dǎo)致信息邊界模糊，提升用戶認知負荷。

回答質(zhì)量衰減：通用大模型與細分智能體的協(xié)同邏輯模糊，使得專業(yè)領(lǐng)域的回答精度下降，出現(xiàn) “大而全卻不精” 的問題。

產(chǎn)品定位偏離：“單對話窗口內(nèi)快速切換智能體” 的設(shè)計與核心定位存在沖突：產(chǎn)品的初衷是引導(dǎo)用戶基于明確目標選擇對應(yīng)智能體，通過 “目標 - 工具” 的精準匹配提升效率；而當前設(shè)計允許用戶通過單一輸入框觸發(fā)多智能體響應(yīng)，本質(zhì)上弱化了智能體的場景專屬屬性，與 “精準服務(wù)” 的定位背道而馳。

面對這些問題，我們開啟了架構(gòu)的深度重構(gòu)之旅。新方案采用 “智能體獨立作戰(zhàn)” 的模式，如同將綜合醫(yī)院拆解為?？漆t(yī)院集群。架構(gòu)師運用解耦思維，將原本糾纏的代碼模塊逐一剝離。每個智能體都擁有獨立的 “作戰(zhàn)單元”—— 專屬的模型參數(shù)、知識庫、處理邏輯，甚至獨立的 API 接口。以“瓶頸分析”智能體為例，它不再與其他領(lǐng)域代碼共享資源，而是專注于卡脖子技術(shù)分析、瓶頸技術(shù)預(yù)測等細分場景，調(diào)用的數(shù)據(jù)也僅限于管制清單、實體清單等知識庫檢索+網(wǎng)絡(luò)輔助檢索。

這種變革直接映射到產(chǎn)品界面設(shè)計上，形成 “一頁面一智能體” 的極簡形態(tài)。用戶進入 “產(chǎn)業(yè)鏈分析” 頁面，就如同踏入行業(yè)分析師的專屬工作室，所有內(nèi)容都圍繞該領(lǐng)域需求定制。

新架構(gòu)帶來的不僅是技術(shù)層面的優(yōu)化，也是用戶體驗的提升。獨立運行的智能體響應(yīng)速度更快，每個智能體的界面優(yōu)化、交互設(shè)計都能獨立進行。而對用戶來說，最直觀的感受是專業(yè)問題能夠得到清晰的分類， AI 變得更 “可靠”，每次提問都能獲得邏輯嚴密的專業(yè)解答。

這場智能體混編作戰(zhàn)到單兵專精的升級，不僅重塑了智能問答產(chǎn)品的技術(shù)基因，更讓我們看到，在 AI 時代，清晰的場景劃分與專業(yè)聚焦，才是打造產(chǎn)品體驗的關(guān)鍵所在。

2.智能體平臺

2.1什么是智能體平臺

智能體平臺是一種模塊化的 AI 開發(fā)與運行框架，核心是將大模型能力拆解為可靈活組合的 “智能組件”，通過可視化工具實現(xiàn) AI 應(yīng)用的快速構(gòu)建與部署。它就像 “AI 的操作系統(tǒng)”，提供標準化接口、行業(yè)知識庫及多模型協(xié)同能力，幫助開發(fā)者以輕量化方式開發(fā)復(fù)雜 AI 應(yīng)用。

智能體平臺是 AI 從 “實驗室模型” 走向 “產(chǎn)業(yè)落地” 的關(guān)鍵橋梁，通過模塊化、低門檻的開發(fā)模式，讓企業(yè)能夠更高效地將 AI 融入業(yè)務(wù)流程。

國內(nèi)智能體平臺發(fā)展迅速，在功能、適用場景等方面各具特色，為不同用戶提供多樣化選擇，常見的智能體平臺有：百度文心智能體平臺、阿里巴巴魔塔智能體平臺、騰訊元器智能體開放平臺、字節(jié)跳動扣子 AI 平臺、FastGPT、Dify等。

在智能體平臺的選型過程中，我們公司經(jīng)過多輪評估與深度分析。阿里、騰訊等公司的智能體平臺，更適用于電商、社交方向下去使用，在其余的幾個平臺中，最終選定了 Dify，放棄了 FastGPT、扣子（Coze）。這一決策背后也有著多方面的考量。

首先，對于扣子平臺，盡管其具備零代碼開發(fā)、豐富插件等優(yōu)勢，但由于公司產(chǎn)品對數(shù)據(jù)安全和隱私保護有嚴格要求，需確保數(shù)據(jù)在本地環(huán)境存儲與處理，而扣子不支持本地部署，與公司產(chǎn)品性質(zhì)嚴重不符，這成為放棄它的關(guān)鍵因素。

在對比 Dify 和 FastGPT 時，雖然 FastGPT 在知識庫問答場景表現(xiàn)出色，界面簡潔且學習成本低，對非技術(shù)團隊友好，能快速搭建簡單應(yīng)用，但其功能相對單一，更側(cè)重基礎(chǔ)的知識庫問答。而我們公司作為聚焦 B 端場景下的產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)人工智能公司，業(yè)務(wù)復(fù)雜多樣，面臨的不僅是簡單的知識問答需求，還涉及到復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯處理、多部門協(xié)作流程以及對產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)的深度挖掘與分析等。

Dify 的優(yōu)勢則與我們的業(yè)務(wù)需求高度契合。它功能全面，不僅覆蓋知識庫，還集成 Agent 和工作流，具備強大的 RAG 策略配置和多種檢索模式，能滿足對產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)精準檢索與分析的需求。在工作流能力上，Dify 節(jié)點類型豐富、邏輯控制強，支持復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯和多步推理任務(wù)，這對于我們處理復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景至關(guān)重要。同時，Dify 支持外掛知識庫，方便對接公司的各類數(shù)據(jù)資源。

2.3 解構(gòu)智能體搭建過程

Dify 平臺通過可視化的操作界面，將復(fù)雜的智能體搭建流程拆解為清晰的節(jié)點與連線，即使是非技術(shù)人員也能快速理解其運行機制。整個搭建過程大致可分為需求梳理、節(jié)點配置、邏輯串聯(lián)、測試優(yōu)化四個步驟，每個步驟都依賴不同功能節(jié)點的協(xié)同運作。

2.3.1 搭建流程：可視化界面，所見即所得

打開 Dify 平臺的智能體工作流搭建頁面，映入眼簾的是直觀的工作流編輯畫布，平臺將復(fù)雜的 AI 邏輯轉(zhuǎn)化為節(jié)點與連線，通過連線構(gòu)建數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)路徑。從接收用戶輸入的 “開始節(jié)點” 出發(fā)，數(shù)據(jù)依次經(jīng)過 “問題分類器”、“知識檢索”、“LLM” 等核心節(jié)點，最終通過 “結(jié)束” 輸出答案。這樣就完成了最簡單的一次智能體流程運行。 Dify 平臺這種可視化設(shè)計極大降低了技術(shù)門檻，即便作為非技術(shù)人員，也能快速理解智能體的運行機制。

2.3.2 智能體工作流：模塊化的 “數(shù)字流水線”

工作流是 Dify 智能體的核心骨架。每個節(jié)點各司其職，通過有序協(xié)作完成復(fù)雜任務(wù)。開發(fā)團隊會根據(jù)業(yè)務(wù)需求，靈活組合 “輸入 - 處理 - 輸出” 類節(jié)點。在探索公司開發(fā)團隊基于 Dify 平臺搭建的各個智能體時，我逐步拆解了其核心構(gòu)建邏輯。通過界面我們可以直觀理解智能體從框架到細節(jié)的完整搭建流程。在查看了多個智能體工作流后，不難發(fā)現(xiàn)，整個過程主要分為用戶意圖解析→知識檢索→邏輯推理→內(nèi)容生成 四大環(huán)節(jié)。

例如：下圖“產(chǎn)業(yè)鏈圖譜繪制”智能體工作流截圖。

2.3.3 開始節(jié)點：交互的起點

“開始節(jié)點” 是智能體與用戶交互的入口，就像一扇大門，等待用戶觸發(fā)。它負責接收用戶輸入的文字、語音甚至文件數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為智能體可處理的格式。

2.3.4 問題分類器：用戶意圖精準分流

在問題分類器中，通過 NLP 算法快速識別用戶意圖，開發(fā)團隊通過不同的規(guī)則庫實現(xiàn)了問題分類。并為每種類型配置了專屬處理流程。當用戶用清晰的自然語言描述了想要繪制的產(chǎn)業(yè)鏈名稱時，數(shù)據(jù)則流入產(chǎn)業(yè)鏈圖譜繪制的分支。當用戶問題不精準時，問題被分流至另一分支，系統(tǒng)會提示用戶重新輸入問題，并附正確的提問方式，引導(dǎo)用戶規(guī)范提問。

2.3.5 大模型選擇：智能體的 “大腦中樞”

大模型是智能體的核心運算單元，Dify 平臺支持接入 GPT、Claude、通義千問等主流模型，甚至能適配開源模型。開發(fā)團隊會根據(jù)業(yè)務(wù)場景選擇合適的 “大腦”：例如，通用問答場景使用開源模型（如 Qwen）降低成本，而專業(yè)領(lǐng)域（如瓶頸技術(shù)分析、產(chǎn)業(yè)鏈圖譜繪制）則接入智譜的glm-4

flash模型保障回答的權(quán)威性與專業(yè)性。通過平臺的模型對比功能，還能直觀測試不同模型的輸出效果，優(yōu)中選優(yōu)。

2.3.6 Prompt 制定：引導(dǎo)輸出的 “隱形腳本”

“Prompt 制定” 就像給大模型編寫的 “劇本”，決定了輸出內(nèi)容的質(zhì)量與風格。開發(fā)團隊通過插入變量、添加示例、限定格式等方式，精準引導(dǎo)模型回答。在LLM節(jié)點中，可以編寫system內(nèi)容引導(dǎo)模型輸出結(jié)構(gòu)化內(nèi)容。例如，在“招商報告智能體”中，用戶希望看的報告包含全面的專業(yè)回答，我們可以提前設(shè)置產(chǎn)業(yè)全景分析、營商環(huán)境SWOT分析、產(chǎn)業(yè)評價、招商建議等內(nèi)容框架內(nèi)容。

2.3.7 參數(shù)提取器：關(guān)鍵信息的 “篩選員”

“參數(shù)提取器” 節(jié)點負責從用戶輸入中提取關(guān)鍵信息。例如，在“產(chǎn)業(yè)鏈圖譜繪制”智能體中，用戶輸入 “幫我生成一份人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜”，提取器能自動識別 “產(chǎn)業(yè)名稱詞”參數(shù)，并將其傳遞給后續(xù)節(jié)點。

2.3.8 知識檢索：專業(yè)知識的 “百寶箱”

“知識檢索” 節(jié)點連接著企業(yè)的知識庫，當遇到用戶提問時，它會快速檢索相關(guān)文檔。開發(fā)團隊可外掛企業(yè)數(shù)據(jù)庫，通過向量索引技術(shù)實現(xiàn)精準匹配。例如，用戶詢問 “IGBT是否屬于美國管制項”，知識檢索節(jié)點會從數(shù)據(jù)庫中調(diào)取管制清單列表，并將內(nèi)容傳遞給大模型，輔助生成答案。

2.3.9 LLM：內(nèi)容生成的 “魔法師”

LLM（大語言模型） 節(jié)點是智能體的 “創(chuàng)意核心”，它基于大模型的強大能力，結(jié)合知識檢索結(jié)果與 Prompt 指令，生成最終回答。無論是撰寫文案、解答問題還是數(shù)據(jù)分析，LLM 都能將輸入信息轉(zhuǎn)化為自然流暢的輸出。開發(fā)團隊還能通過調(diào)整 “溫度”“最大 tokens” 等參數(shù)，控制回答的創(chuàng)造性與長度。

2.3.10 直接回復(fù)：交互的終點

“直接回復(fù)” 節(jié)點是智能體與用戶對話的 “出口”，它將 LLM 生成的內(nèi)容進行格式優(yōu)化后，呈現(xiàn)給用戶。開發(fā)團隊可在此設(shè)置回復(fù)的語氣風格、添加品牌標識，甚至將回答轉(zhuǎn)化為語音、圖表等形式，提升交互體驗。

通過對 Dify 平臺智能體搭建過程的解構(gòu)，能夠體會到每個節(jié)點都是不可或缺的 “齒輪”，它們精密咬合，共同驅(qū)動著智能體高效運轉(zhuǎn)。這種可視化的搭建方式，不僅讓技術(shù)開發(fā)更高效，也為我們 UI 設(shè)計師理解產(chǎn)品邏輯提供了清晰的視角。

二、 設(shè)計師如何與開發(fā)無縫協(xié)作提升產(chǎn)品體驗？

在智能問答產(chǎn)品的迭代優(yōu)化過程中，UI 設(shè)計師與開發(fā)團隊的高效協(xié)作是提升用戶體驗的關(guān)鍵。為了更系統(tǒng)化地推進問題解決，UI 組通過創(chuàng)建詳細的問題管理表格，管理日常體驗問題和UIbug（公司也有禪道、云效類的bug管理渠道，本項目敏捷迭代，提出的體驗問題在日例會上討論時用表格更輕便高效）。在日常使用和測試智能問答產(chǎn)品時，時常會遇到一些影響用戶體驗的問題與界面bug。這時，我們就可以借助 Dify 平臺的 “日志與標注” 功能，讓不具備深厚技術(shù)知識的設(shè)計師也能夠有效地排查問題來源，實現(xiàn)問題的精準定位與高效閉環(huán)。

1.案例拆解：利用 Dify 日志定位問題，輔助開發(fā)快速定位問題

1.1 案例1

問題描述：深度思考內(nèi)容與正文雜糅

Dify 日志分析：通過比對該條回答內(nèi)容，確Dify生成的最初回答沒有問題，內(nèi)容展示是分開的。

問題定位：后端數(shù)據(jù)傳輸

排查后解決：當返回的數(shù)據(jù)流中包含 “思考過程結(jié)束” 標簽時，若標簽后還有正文內(nèi)容，系統(tǒng)會做出區(qū)分：此前這部分內(nèi)容會被一并當作思考內(nèi)容輸出，現(xiàn)在則會將其拆分為兩個數(shù)據(jù)流分別輸出。

1.2 案例2

問題描述：回答內(nèi)容Markdown格式渲染異常

Dify 日志分析：通過比對Dify的回答輸入，發(fā)現(xiàn)Dify生成內(nèi)容就帶有錯誤的Markdown格式。

問題定位：模型生成

排查后解決：發(fā)現(xiàn)這種情況多發(fā)生于某7GB版本模型身上，換為32b模型問題就沒有復(fù)現(xiàn)過了。推測是平臺生成內(nèi)容時，將 Markdown 標記作為文本內(nèi)容直接輸出，前端渲染層缺乏對這些標記的解析邏輯，導(dǎo)致原始符號暴露。最終由后端提前將內(nèi)容預(yù)處理，確保不同終端的渲染效果一致，減少跨端適配成本。

1.3 案例3

問題描述：深度思考的字體樣式有多種

Dify 日志分析：Dify正常生成了深度思考的內(nèi)容，前臺字體展示的樣式需要前端來控制

問題定位：前端渲染

排查后解決：平臺生成的內(nèi)容包含多種標簽，前端處沒有覆蓋所有的樣式標簽?？商嵘齝ss優(yōu)先級，覆蓋原有默認樣式。

1.4 案例4

問題描述：前臺頁面表格渲染異常

Dify 日志分析：Dify平臺此條記錄，正常生成了表格內(nèi)容

問題定位：前端/后端

排查后解決：前后端共同排查后發(fā)現(xiàn)，后端接口返回的數(shù)據(jù)和Dify的數(shù)據(jù)比對，少了空格/換行符。

通過問題管理表格與 Dify 日志的結(jié)合使用，UI 組與開發(fā)團隊形成了“發(fā)現(xiàn)問題→精準定位→高效修復(fù)→驗證優(yōu)化”的閉環(huán)流程。極大的提升了問題解決效率。這種協(xié)作模式不僅打破了設(shè)計與開發(fā)的溝通壁壘，也讓非技術(shù)人員也能深度參與產(chǎn)品技術(shù)優(yōu)化，實現(xiàn)了體驗驅(qū)動的產(chǎn)品迭代。

三、智能報告產(chǎn)品改進迭代ing...

智能報告產(chǎn)品還在緊鑼密鼓迭代優(yōu)化中，這里先提前為下一篇文章定個方向。

預(yù)告：智能報告產(chǎn)品將從2.0時代的半AI化產(chǎn)品形態(tài)，全面升級為全鏈路智能化的AI產(chǎn)品形態(tài)。這一跨越背后，究竟蘊含著哪些核心技術(shù)突破？又沉淀了哪些產(chǎn)品設(shè)計層面的思考與實踐？下一篇將深入拆解這些關(guān)鍵問題。

四、結(jié)語

在 AI 技術(shù)重塑各行各業(yè)的浪潮中，設(shè)計師的“新戰(zhàn)斗力”從來不是與機器競速，而是學會與智能工具共舞。當我們能通過 Dify 平臺的日志洞察智能體的運行邏輯，能在模型輸出與用戶體驗間搭建橋梁，這種“技術(shù) + 體驗”的雙重思維，正是設(shè)計師在 AI 產(chǎn)品開發(fā)中不可替代的價值。

未來的設(shè)計不再是孤立的視覺創(chuàng)作，或許某天，當我們回顧這段 AI 產(chǎn)品的打磨歷程，會發(fā)現(xiàn)真正珍貴的不是工具的迭代，而是設(shè)計師在技術(shù)浪潮中始終不變的核心：以人的需求為原點，讓每一次智能升級都最終落腳于更溫暖的用戶體驗。

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