Agent从0到1落地实施：以「小智伴」为例，产品需求(一)
AI Agent被普遍认为是下一代重要的技术入口，但如何将一个模糊的构想落地为可执行且有价值的产品需求？本系列文章将全程记录「小智伴」个人Agent助手从零到一的搭建过程。本篇作为开篇，将深入拆解如何从用户场景出发，定义产品的核心需求与边界。
为什么从产品需求开始？
技术始终服务于产品。缺乏产品导向的技术实践，难以验证所搭建的方案是否具备商业化落地潜力。因此，在项目初期，不应急于编码，而是需要沉下心来，扮演好产品设计师的角色。
本系列项目：「小智伴」个人助手
定位：一款专注于提升个人技术人面试的AI助手。
核心价值：
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通过自然语言交互，理解用户意图，并结合市场技术变革，提供精准的面试指导。
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运用追问式策略，输出面试问题，并结合用户回答内容，提供全方位的评价。
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以雷达图形式直观展示用户在特定方面的强弱，帮助用户发现弱项并补齐短板。
「小智伴」产品需求拆解
智能AI面试管理
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面试题集生成：根据用户输入内容，调用大模型，结合用户画像、上传简历及关联知识库，生成个性化的面试题集合。
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借助联网功能，实时获取当前岗位的最新热门面试题集。
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Agent通过推理能力，判断生成的试题是否符合用户当前等级，并确保题目间的关联性。
知识库管理
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支持上传PDF、Word、TXT等多种格式文件，并自动提取核心内容。
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知识库能够分级管理文档知识信息，方便分类存储。
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文档内容进行分段展示，以便于基于Elasticsearch的检索，从而关联Agent生成面试题。
答案智能分析
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Agent智能分析用户每道题的回答情况，并给出具体的点评建议。
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综合分析用户所有答案表现，提供全面的综合评价。
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生成能力雷达图，并提供针对性的试题提升路线，帮助用户在各个方向上稳步提升能力。
需求到技术实现的桥梁
文档解析能力
需要集成或开发相应的文档解析工具，借助RAGFlow等方式实现文档的智能分段。分段时应采用结构化解析，确保基于文档原有逻辑结构进行有效拆分。
网络搜索
需要封装搜索引擎API能力，并结合Agent的意图识别能力，实现精准的网络信息检索。
模型决策能力
在Agent生成试题过程中，需校验试题与当前用户画像的匹配度，判断题目是否超出或低于用户的实际水平，并据此决策是否重新生成。同时，也要决策是否调用知识库或结合简历内容来生成试题。
智能生题能力
需参考提供的上下文信息及用户画像，智能化生成更贴合用户实际情况的面试题。
回答智能解析能力
对用户的回答进行逐个分析，提炼回答中的亮点与不足之处，通过大模型进行综合分析总结，并输出能力雷达图及综合评价。
智能路线提升能力
针对用户薄弱环节，在“修炼场”模块中完成技能的定向提升，以实现其综合实力的全面进步。
