AI 产品形态与适用场景¶
选 AI 产品形态，本质是在选择“用户把多少控制权交给系统”。
| 形态 | 适合任务 | 关键风险 | 核心指标 |
|---|---|---|---|
| Chatbot | 咨询、问答、陪伴、轻任务入口 | 泛化回答、不可控、难沉淀流程 | 问题解决率、追问率、满意度 |
| AI Search / RAG | 知识库问答、政策查询、客服辅助 | 检索不到、引用不支持、知识过期 | Recall@K、引用准确率、一次解决率 |
| Copilot | 写作、编程、设计、运营、分析辅助 | 建议质量不稳、用户不信任 | 采纳率、编辑率、节省时间 |
| Workflow AI | 固定流程中的自动填充、审核、分类 | 异常路径覆盖不足 | 自动化率、人工修正率、处理时长 |
| Agent | 多步骤任务、跨工具执行、自动规划 | 越权、误操作、不可解释 | 任务完成率、人工确认次数、工具成功率 |
| AIGC 工具 | 文案、图片、视频、素材生产 | 风格不一致、版权与安全风险 | 首版可用率、发布率、审核拦截率 |
| AI Analyst | 数据问答、报表解释、归因分析 | SQL/指标口径错误、结论过度推断 | 查询正确率、洞察采纳率、复核通过率 |
| 垂直行业助手 | 法律、医疗、金融、教育等专业场景 | 专业错误高风险、合规要求高 | 专家通过率、拒答正确率、审计通过率 |
选择规则¶
- 任务越高风险，越需要人类确认和可解释证据。
- 流程越固定，越适合 Workflow AI；目标越开放，越接近 Agent。
- 知识越依赖外部事实，越需要 RAG 和引用。
- 用户越专业，越要提供控制面，而不是只提供自然语言入口。
- 成本越敏感，越要在模型、检索、缓存和交互轮次上做产品约束。
面试表达¶
当被问“你会怎么设计一个 AI 产品”时，不要直接说“接入大模型”。更好的回答顺序是：
用户任务 → 不确定性来源 → 产品形态 → 控制机制 → 评估指标 → 迭代路径。