AI Agent 产品需求清单帮助产品和工程团队在编写 Prompt、工具和评测系统之前，先定义 Agent 到底应该做什么。很多 Agent 失败，根因其实是产品需求不清楚。
1. 定义用户和任务
写清目标用户、主要任务、成功标准，以及 Agent 不应该介入的场景。清晰范围比宽泛承诺更有价值。
2. 明确允许动作
列出 Agent 可以读取、写入、更新、删除、推荐、购买、发送或升级的内容。每个动作都要说明是否需要用户确认或人工审批。
3. 识别所需知识
记录 Agent 可以使用的来源：公开文档、内部政策、工单、CRM 记录、数据库行或上传文件。还要说明新鲜度要求和内容负责人。
4. 设置安全要求
- Agent 永远不能暴露的数据。
- 需要审批的工具。
- 必须拒答或升级的主题。
- 审计日志要求。
- 上线前的人工审核要求。
5. 上线前定义评测
需求中应包含测试用例、通过阈值、回归测试、红队 Prompt 和审核负责人。评测不应该等到失败后才补。
6. 规划运营负责人
为 Prompt、检索内容、工具权限、事故响应、数据分析和客户反馈指定负责人。Agent 需要持续产品运营。
建议下一步
当产品需求基本清楚后，可以使用 AI Agent 就绪度审计做一次外部复核。
AI Agent 产品需求的使用方法
把AI Agent 产品需求清单：构建前必须定义的范围、动作和安全要求当作一次上线前复查，而不是一次性文档。先确认页面要解决的具体问题，再检查它是否连接到相关 hub、服务页、自测工具和更深入的技术文章。这样读者能继续行动，搜索引擎也更容易理解页面在网站结构里的位置。
执行时建议记录三个结果：哪些页面已经可发现，哪些页面需要补内部链接，哪些内容还缺少证据、示例或下一步。对 AI Agent 网站来说，内容质量不只取决于发布数量，也取决于页面是否能帮助读者做出安全、成本、评估或采购决策。
AI Agent 产品需求复查要点
- 确认标题、摘要和开头段落都清楚说明页面主题。
- 检查页面是否至少链接到一个相关 hub 和一个后续行动页面。
- 检查内容是否包含具体步骤、风险提醒和判断标准，而不是泛泛描述。
- 发布后用 Search Console、GA4 和 Rank Math 分数一起复查，不只看单一指标。