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別再“拿著錘子找釘子”——作者用 SRPT 四步把 AI Agent 從玄學(xué)拉回人間：先鎖定最小可落地場景，再代入角色深挖真問題，最后把任務(wù)拆成可執(zhí)行、可回滾、可 AI 接棒的流程。文章用“估咕”股票估值 Agent 做案例，把“場景-角色-問題-任務(wù)”拆給你看，順帶給出任務(wù)復(fù)雜度×容錯度、需求強(qiáng)度×發(fā)生頻率兩張圖，一句話：會拆任務(wù)的大模型，才是真生產(chǎn)力。

坦白說，文章標(biāo)題多少想蹭蹭 AI Agent 的熱度。不過，在我看來，SRPT 方法的價值其實更深遠(yuǎn) —— 它可不只用于智能體打造，小到一款產(chǎn)品、一個團(tuán)隊，大到一個組織的構(gòu)建，這套方法都能發(fā)揮作用。

這套方法是我在多年工作實踐里慢慢摸索、總結(jié)出來的。近期決定把它寫下來，有這么幾個緣由：一是今年開年，借著 DeepSeek 的東風(fēng)，我?guī)е鴪F(tuán)隊小伙伴開發(fā)股票估值智能體 “估咕獅”，過程中產(chǎn)生了很多和以往做產(chǎn)品截然不同的感悟；二是為響應(yīng)學(xué)校開設(shè)人工智能課程的號召，我這個 AI “門外漢”，也斗膽在秋季學(xué)期開了一門 “如何打造 Agent” 的課。把腦袋里看似清晰的想法轉(zhuǎn)化成文字，既能自我審視、查漏補缺，也方便朋友們批評指正，這對把課上好肯定大有助益。

閑話少敘，咱們進(jìn)入正題！

先解釋下 SRPT：S 對應(yīng) Scene，也就是 “場景”；R 是 Role，即 “角色”；P 代表 Problem，意為 “問題” ；最后一個 T，是 Task，指 “任務(wù)” 。

一、定義場景（Scene）

“場景（Scene）” 這個詞雖日?？梢?，但真要深究它的定義，多數(shù)人卻未必能說清。在我看來，場景的核心是角色互動所依托的時空環(huán)境。

從詞源來看，Scene 源自拉丁語 “Scena”，最初的含義就是舞臺上的表演場景；它的衍生詞 “Scenario” 則由晚期拉丁語 “Scenarius”（意為 “舞臺場景的”）經(jīng)意大利語演變而來，于1868 年進(jìn)入英語詞匯體系。

人們常說 “人生如戲”，這話頗有道理。只不過，這場 “人生大戲” 并非在固定舞臺上演，而是由你與他人在不同的時間與空間里，通過一次次互動共同演繹、串聯(lián)而成。生活中的場景豐富多樣：往大了分，有生活、工作這兩大范疇；往小了說，消費購物、投資理財、外出旅游、上課學(xué)習(xí)、客戶拜訪等具體情境，更是不勝枚舉。

這里有個關(guān)鍵特性值得關(guān)注：場景的尺度具有可變性，既存在宏大的框架，也包含細(xì)微的片段。若以 “上帝視角” 俯瞰，整個地球便是一個宏大的場景；而此刻，你在地鐵里刷著這篇文章的當(dāng)下，就正處于一個具體的小場景中。

對于產(chǎn)品創(chuàng)造者（當(dāng)然包括AI Agent創(chuàng)造者）而言，需要通過細(xì)致的觀察與深度體驗，去挖掘甚至主動創(chuàng)造場景 —— 在這些場景里，有哪些角色參與其中？哪些角色可能成為產(chǎn)品的使用者？產(chǎn)品能為他們解決什么核心問題？又能創(chuàng)造怎樣的獨特價值？這些都是需要深入思考的問題。

對于初創(chuàng)公司而言，打造新產(chǎn)品時，千萬別把場景想得太宏大。場景一旦過大，涉及的角色會變得多元，問題也會隨之復(fù)雜起來，資源本就匱乏的小公司，很難駕馭得住。正確的做法應(yīng)該是，縮小場景范圍，聚焦某一類角色的需求，把產(chǎn)品做深、做專、做透。當(dāng)然，要是未來能以這個小場景為根基，不斷拓展，推出更多產(chǎn)品、服務(wù)更多角色，那這樣的生意，就極具關(guān)注價值了。這正是“Think big and long，Do Small”（胸懷長遠(yuǎn)宏大愿景，聚焦微小具體起步 ）的實踐邏輯。

二、理解角色（Role）

說到這里，你會發(fā)現(xiàn)：角色與場景實則是一體兩面的存在（我場景的定義中就包含了角色），不存在沒有角色的空泛場景。而真正需要產(chǎn)品的，正是這些場景中的角色 —— 好的產(chǎn)品，本質(zhì)上就是角色在特定場景中不可或缺的 “道具”。

“角色” 一詞同樣源自戲劇，最初指舞臺上由演員塑造的特定人物，后來逐漸延伸到社會、心理、文學(xué)等多個領(lǐng)域，成為一個兼具多重含義的概念。但無論在哪個領(lǐng)域，“角色” 的核心都離不開 “身份定位” 與 “行為邏輯”—— 它清晰回答了 “誰在行動”“為何行動”“如何行動” 的問題，是連接個體（或虛構(gòu)形象）與所處場景的關(guān)鍵紐帶。正如場景是 “時空環(huán)境”，角色便是 “環(huán)境中的行動主體”，二者相互依存，共同構(gòu)成完整的互動系統(tǒng)。

簡言之，角色就是特定時空環(huán)境下的行動主體。同一個人完全可能在不同場景中切換多重角色：比如我在家中是父親、丈夫，到了學(xué)校與同事討論課題時是科研工作者，走進(jìn)課堂面對學(xué)生時又成了老師。在不同場景中，角色的轉(zhuǎn)換會催生不同的產(chǎn)品需求；即便在同一場景里，不同角色因面臨的問題各異，對產(chǎn)品的需求也會大相徑庭。

因此，唯有深入場景、代入并理解各種角色，精準(zhǔn)捕捉其真實需求，才能創(chuàng)造出真正的好產(chǎn)品。我們常說 “消費者是上帝”，要以消費者為導(dǎo)向。但事實上，很多時候，消費者自己也說不清究竟需要什么。正如福特汽車創(chuàng)始人亨利?福特曾說：“如果你問消費者需要什么，他們只會告訴你‘想要一輛跑得更快的馬車’?！?/p>

我個人的體會是，真正的好產(chǎn)品，往往誕生于創(chuàng)造者自身的生活體驗與痛點之中。

就像“餓了么”，最初只是一群沉迷游戲、懶得出門吃飯的大學(xué)生，為解決自己“吃飯難”的問題而琢磨出的點子；滴滴的誕生，源于程維出差時屢屢遭遇“打不到車”的窘迫，那份焦急成了推動他改變出行方式的最初動力；而Facebook的起點，更帶著年輕人的真實底色——源于男生們點評女生時的那份荷爾蒙沖動，卻意外生長為連接世界的社交平臺。這些產(chǎn)品的起點，都不是宏大的商業(yè)規(guī)劃，而是創(chuàng)造者在自己的生活場景里，對“不方便”、“買不起”的本能回應(yīng)。

三、深挖問題（Problem）

理解角色，核心是洞察角色在特定場景中行動時遇到的困難與阻礙——這便是需要破解的“問題（Problem）”。

以“估咕”為例，我在股票投資的實踐中發(fā)現(xiàn)：對一只股票的價值做出理性判斷，其實是件極具挑戰(zhàn)的事。難點不僅在于資料數(shù)據(jù)的搜集、整理、研讀與分析，更在于后續(xù)復(fù)雜的計算過程。對于普通投資者而言，即便暫且不論專業(yè)能力的短板，單是“抽出足夠時間完成上述流程”就已難以實現(xiàn)。再疊加個人賬戶資金量有限的現(xiàn)實，短期來看，堅持理性投資反而可能成為“非理性的選擇”。

因此在我看來，股票投資場景中，普通投資者行動的核心困境可歸結(jié)為兩點：專業(yè)性不足、時間成本過高。而“估咕”的使命，正是嘗試為大家提供一款能輔助估值、弱化沖動投資、降低理性投資門檻的工具。

當(dāng)然，面對相同的場景與角色，不同人對問題的理解可能大相徑庭。結(jié)合自身能力與資源條件，最終催生的產(chǎn)品形態(tài)也會截然不同。仍以股票投資場景為例，不少朋友認(rèn)為“估咕”的專業(yè)門檻依然偏高，對普通投資者而言，提供基金定投方案或許是更優(yōu)解——于是，一款專注基金定投的小程序應(yīng)運而生。

這也提醒我們：角色從不是抽象的概念，而是由一個個鮮活的個體構(gòu)成。他們面臨的問題既有共性，也有個性。作為產(chǎn)品創(chuàng)造者，應(yīng)優(yōu)先挖掘共性問題：問題的共性越強(qiáng)，覆蓋的潛在用戶就越廣，市場空間也就越大。反之，若只聚焦于小眾化的獨特問題，產(chǎn)品的投入與產(chǎn)出很可能難以平衡。

四、編排任務(wù)（Task）

當(dāng)我們清晰定義了場景、理解了角色、深挖了問題之后，接下來的核心便是“編排任務(wù)（Task）”——將解決問題的路徑拆解為一系列有邏輯、可執(zhí)行的具體步驟，這既是產(chǎn)品落地的“施工圖”，也是實現(xiàn)產(chǎn)品功能的“行動指南”。

在SRPT分析框架中，任務(wù)的本質(zhì)是“為解決角色在場景中遇到的問題而設(shè)計的具體行動單元”。它不是孤立的動作，而是與場景的約束、角色的能力、問題的核心緊密綁定的“目標(biāo)導(dǎo)向型步驟”。如果說“問題”是“要攻克的難關(guān)”，那么“任務(wù)”就是“攻克難關(guān)的戰(zhàn)術(shù)分解”。

以“估咕”為例，針對普通投資者“不專業(yè)、沒時間”的核心問題，其任務(wù)編排需要精準(zhǔn)對應(yīng)問題的每一層維度：

• 針對“資料數(shù)據(jù)搜集整理”的困難，對應(yīng)的任務(wù)可能包括：“自動抓取上市公司公開財報、行業(yè)研報等數(shù)據(jù)”、“清洗并結(jié)構(gòu)化非標(biāo)準(zhǔn)化文本信息”、“實時更新關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)”和“按照分析框架整理現(xiàn)有資料“等；
• 針對“專業(yè)分析能力不足”的痛點，任務(wù)可拆解為：“提取財報中的核心財務(wù)指標(biāo)（如公司年營收增長率、銷售凈利率和ROE等指標(biāo)）”、“通過預(yù)設(shè)模型對比行業(yè)均值與歷史數(shù)據(jù)”、“生成可視化分析圖表與簡化結(jié)論”等；
• 針對“估值計算復(fù)雜”的問題，任務(wù)可包含：“內(nèi)置多種經(jīng)典估值模型（如PE、PB或PS方法）”、“根據(jù)用戶輸入的參數(shù)自動運算估值區(qū)間”、“輸出風(fēng)險提示與估值邏輯說明”等。

上述這些任務(wù)并非隨機(jī)組合，而是形成了一條“信息輸入→處理分析→結(jié)果輸出”的閉環(huán)任務(wù)流：前一項任務(wù)的輸出是后一項任務(wù)的輸入，環(huán)環(huán)相扣確保解決問題的連貫性。這種“流程化編排”的價值在于，即便面對復(fù)雜問題，也能通過拆解為可執(zhí)行的子任務(wù)，降低解決門檻——就像組裝家具時，一步步按說明書操作，遠(yuǎn)比直接面對一堆零件更容易。

聰明的你或許已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，到目前為止，我?guī)缀鯖]提及AI Agent。因為AI終究只是一種技術(shù)手段，真正的核心在于深入理解場景中各類角色面臨的問題，并思考如何解決這些問題。很多時候，Agent既不是解決問題的唯一選項，甚至可能并非最優(yōu)解。

于是有人會問，那什么樣的問題，適合用AI Agent技術(shù)來解決呢？其實我覺得，這么提問不太恰當(dāng)，很容易讓人掉進(jìn)“為了用技術(shù)而硬找問題”的思維陷阱里。換個更貼合本質(zhì)的問法應(yīng)該是：為解決這些實際問題，需要拆解出哪些具體任務(wù)？而在這些任務(wù)里，哪些交由AI Agent來做，會更高效、更合適呢？

對此，我嘗試從供給側(cè)（即產(chǎn)品創(chuàng)造者視角）與需求側(cè)（即產(chǎn)品使用者視角）兩個維度來回應(yīng)。

先看供給側(cè)的 AI Agent 任務(wù)適配邊界 —— 我們可以通過 “任務(wù)復(fù)雜度 – 容錯度” 這一二維框架對任務(wù)進(jìn)行拆解分析，具體如下圖表所示：

這四類任務(wù)適配Agent的關(guān)系如下：

• 簡單且容錯度高的任務(wù)（如會議記錄、資料收集、公文寫作等）：AIAgent可獨立承擔(dān)，憑借數(shù)據(jù)處理效率優(yōu)勢，替代重復(fù)性勞動，輸出基礎(chǔ)成果；
• 復(fù)雜但容錯度高的任務(wù)（如文學(xué)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)分析等）：需要“AIAgent+少人協(xié)作”，Agent完成素材整理、框架搭建等基礎(chǔ)工作，人類補充創(chuàng)意、邏輯校驗，實現(xiàn)效率與質(zhì)量平衡；
• 簡單但容錯度低的任務(wù)（如會計記賬、股票下單等）：更適合RPA（機(jī)器人流程自動化），依賴嚴(yán)格規(guī)則執(zhí)行，避免Agent的“靈活判斷”帶來風(fēng)險；
• 復(fù)雜且容錯度低的任務(wù)（如創(chuàng)辦企業(yè)、問診治療等）：需要“多AIAgent+RPA+多人協(xié)作”，通過系統(tǒng)協(xié)同，既發(fā)揮Agent的數(shù)據(jù)處理能力，又依托人類把控關(guān)鍵決策，保障結(jié)果可靠性。

例如，“估咕”不會直接替用戶做投資決策（這超出了工具的合理邊界，忽視了用戶作為“投資者”的核心決策權(quán)，更重要的是一旦決策錯誤，我們無法承擔(dān)這樣的后果），而是通過任務(wù)輸出“輔助決策的信息”（相比代人決策，輔助決策容錯度高多了），最終由用戶基于此完成“預(yù)測核心假設(shè)修正”、“下單交易”的動作——這正是“機(jī)器做機(jī)器擅長的事，人類做人類更優(yōu)的判斷”的任務(wù)分工邏輯。

其次，我們從需求側(cè)看AI Agent的任務(wù)適配邊界，也就是說什么樣的任務(wù)，用戶會更需要Agent來幫助完成。我們可以從“任務(wù)發(fā)生頻率-需求程度” 二維度來對任務(wù)進(jìn)行分析，如下圖所示：

• 高頻且剛性需求（如程序員編程、聊天陪伴、會議紀(jì)要）：發(fā)生頻率高且需求剛性的任務(wù)，比如作家寫作、程序員編程等都屬于此類，AIAgent可深度嵌入，成為日常工具，通過持續(xù)交互優(yōu)化體驗；
• 低頻但剛性需求（如看病問診、理財報稅、售后服務(wù)）：可以考慮用Agent，但不如上一類那么強(qiáng)烈，偶爾用一次，還是用人更靠譜；
• 高頻但弱需求（如生活購物）：雖然發(fā)生頻率高，但決策簡單，需要咨詢互動不多，對Agent需求相對更弱一些；
• 低頻且弱需求（如閱讀指導(dǎo)、健身顧問）：發(fā)生頻率低，做不做也都可以，需求沒那么剛性的任務(wù)，Agent需求最弱。

圍繞角色需要解決的問題，我們可以對任務(wù)進(jìn)行拆解與編排。任務(wù)的顆粒度可根據(jù)實際需求靈活調(diào)整：復(fù)雜任務(wù)可拆解為更精細(xì)的子任務(wù)（例如“數(shù)據(jù)抓取”可細(xì)化為“確定數(shù)據(jù)源”“調(diào)用爬蟲接口”“校驗數(shù)據(jù)完整性”等步驟）；簡單任務(wù)則可適當(dāng)合并以提升執(zhí)行效率。但無論顆粒度粗細(xì)，每個任務(wù)都需滿足“可定義、可衡量、可落地”的核心標(biāo)準(zhǔn)——即清晰回答“做什么”、“做到什么程度算完成”、“用什么方式實現(xiàn)”這三個關(guān)鍵問題。在此基礎(chǔ)上，再結(jié)合前文提到的供需兩側(cè)任務(wù)適配原則，綜合評估是否需要引入AI Agent來執(zhí)行。

對于 AI Agent 而言，任務(wù)編排有著更強(qiáng)的特殊性：它并非簡單的步驟羅列，而是需要融入 “條件判斷” 與 “動態(tài)調(diào)整” 的邏輯。比如，當(dāng)某一數(shù)據(jù)來源臨時失效時，Agent 應(yīng)能自動觸發(fā) “切換至備用數(shù)據(jù)源” 的備選任務(wù)；當(dāng)用戶對分析結(jié)果提出疑問時，Agent 需啟動 “回溯計算過程并生成解釋說明” 的補充任務(wù)。這種 “彈性任務(wù)流” 設(shè)計，能讓智能體更從容地應(yīng)對真實場景中的各種不確定性。

簡言之，任務(wù)編排是SRPT方法論中“從分析到落地”的關(guān)鍵一躍。好的任務(wù)設(shè)計，既能讓產(chǎn)品功能緊扣用戶需求（避免“為了復(fù)雜而復(fù)雜”），又能讓AI Agent的行動邏輯清晰可追溯（避免“黑箱式運行”）。正如一場戲劇需要通過分幕、分場的情節(jié)設(shè)計推動故事發(fā)展，一款產(chǎn)品或智能體的價值，也需通過精準(zhǔn)、高效的任務(wù)編排，才能在場景中真正賦能角色，解決問題。

結(jié)語

Agent 技術(shù)和其他技術(shù)一樣，其存在與發(fā)展的本質(zhì)，終究是為了幫助我們更高效地解決問題。如今，AI 產(chǎn)業(yè)的競爭格局已悄然發(fā)生轉(zhuǎn)變 —— 從早期聚焦上游基礎(chǔ)設(shè)施的 “內(nèi)卷”，全面轉(zhuǎn)向?qū)ο掠螒?yīng)用場景的深耕。正如行業(yè)共識所言：得應(yīng)用者得天下。

作為 AI 領(lǐng)域最重要的應(yīng)用形態(tài)之一，Agent 的創(chuàng)造本身并非難事，真正的挑戰(zhàn)在于如何激發(fā)真實需求、實現(xiàn)可持續(xù)的收入閉環(huán)。而這一切的關(guān)鍵，絕不僅僅依賴于大模型技術(shù)的迭代，更在于對具體場景中各個角色需求的深度洞察，以及對滿足這些需求所必需的領(lǐng)域知識的精準(zhǔn)把握。

從定義場景、理解角色，到深挖問題、編排任務(wù)，SRPT 方法論所提供的，正是這樣一套從抽象到具體、從需求到落地的分析框架。它或許不能直接給出所有答案，但能引導(dǎo)我們在復(fù)雜的現(xiàn)實中錨定核心 —— 畢竟，任何技術(shù)的價值綻放，都始于對 “人” 在場景中的真實困境的回應(yīng)。無論是打造 AI Agent、一款產(chǎn)品，還是一個組織，抓住了場景里的角色與問題，便抓住了創(chuàng)造價值的源頭。