【无标题】

大多数Agent教程炫技，但离产品远。我的实践证明：Agent能帮你扫行业、滤方向、产MVP，对创业者是极强杠杆。如果你感兴趣，关注我的Agent Learning Journey，我们一起从“聊天AI”转向“行动AI”。（代码详见GitHub：https://github.com/kestiany/agent-from-scratch/blob/main/src/examples/crew/op

kestiny

1173人浏览 · 2026-01-20 20:00:00

kestiny · 2026-01-20 20:00:00 发布

构建AI Agent产品机会发现流水线：从CrewAI实践到创业杠杆工具

前言：为什么要做这个AI Agent系统？

在AI时代，许多人热衷于“学Agent”，但大多数人只是停留在表面：跑跑Demo、调调Prompt、看看论文或框架文档。这固然是入门，但真正的问题在于：AI Agent能不能真正落地成一个“可复用的工具”，帮助我们解决实际问题？

我最近在探索的一个核心问题是：能不能用Agent构建一条“产品机会发现流水线”？具体来说，输入一个领域（如K12少儿英语、企业协作或内容创作），Agent自动完成：

用户痛点结构化分析
AI当前能力边界判断
产出2–3个可落地的AI产品方向

如果这套流水线跑通了，它本质上就是一个“AI辅助产品经理”或“创业顾问”的内核，能帮独立开发者或创业者快速扫描机会、过滤不可行方向。这不仅仅是技术玩具，而是能压缩决策成本的杠杆工具。

本文基于我的GitHub仓库agent-from-scratch中的opportunity_discovery.py脚本，分享整个构建过程、踩坑经验、架构设计、结果评估以及未来优化方向。如果你对Agent产品化感兴趣，这或许是个不错的起点。

整体架构：三段式Agent流水线设计

脚本的核心是一个“三段式”多Agent系统，使用CrewAI框架实现。CrewAI允许定义Agent（角色）、Task（任务）和Crew（团队），让它们协作完成复杂流程。

Stage 1: 行业与用户痛点分析Agent

输入：领域名称（e.g., “K12 少儿英语学习”）
输出：结构化痛点列表（JSON格式）

Agent角色：一个“行业分析师”，专注于挖掘高频、结构性、长期问题。

关键代码片段：

pain_point_analyzer = Agent(
    role="Industry Pain Point Analyst",
    goal="Analyze and structure user pain points in the given domain",
    backstory="You are an expert in identifying high-frequency, structural problems in industries.",
    llm=llm,
    tools=[],
    verbose=True,
)

pain_point_task = Task(
    description=f"Analyze pain points in the domain: {domain}. Output a list of structured pain points in JSON format.",
    expected_output="A JSON list of pain points with keys: problem, target_user, scenario, severity.",
    agent=pain_point_analyzer,
)

Schema示例：

[
  {
    "problem": "信息过载",
    "target_user": "家长",
    "scenario": "选择在线课程时",
    "severity": "high"
  }
]

这一步至关重要：痛点如果是“幻觉”，后续全错。所以Prompt中强调“真实场景、高频问题”。

Stage 2: AI能力映射Agent（可行性过滤器）

输入：Stage 1的痛点列表
输出：AI成熟能力与痛点的映射（JSON）

Agent角色：一个“AI技术评估师”，判断当前AI边界、工程可行性。

代码片段：

ai_capability_mapper = Agent(
    role="AI Capability Mapper",
    goal="Map current AI capabilities to identified pain points",
    backstory="You evaluate AI maturity and feasibility for solving problems.",
    llm=llm,
    tools=[],
    verbose=True,
)

capability_mapping_task = Task(
    description="Map AI capabilities to the pain points. Output JSON with ai_capability, applicable_problems, maturity.",
    expected_output="JSON list of AI capabilities mappings.",
    agent=ai_capability_mapper,
    context=[pain_point_task],
)

示例输出：

[
  {
    "ai_capability": "智能推荐系统",
    "applicable_problems": [0, 1],
    "maturity": "high"
  }
]

价值：过滤“技术现在做不到”的想法，避免创业坑。

Stage 3: 产品机会生成Agent（创业顾问）

输入：痛点 + AI映射
输出：2-3个产品方向（问题、方案、MVP、商业模式）

Agent角色：一个“产品机会生成器”，产出可执行的MVP雏形。

代码片段：

opportunity_generator = Agent(
    role="Product Opportunity Generator",
    goal="Generate feasible AI product directions based on pain points and AI capabilities",
    backstory="You are an entrepreneurial advisor creating actionable product ideas.",
    llm=llm,
    tools=[],
    verbose=True,
)

opportunity_task = Task(
    description="Generate 2-3 product opportunities. Include problem, solution, MVP, business model.",
    expected_output="JSON list of product opportunities.",
    agent=opportunity_generator,
    context=[pain_point_task, capability_mapping_task],
)

Crew组装：

crew = Crew(
    agents=[pain_point_analyzer, ai_capability_mapper, opportunity_generator],
    tasks=[pain_point_task, capability_mapping_task, opportunity_task],
    verbose=2,
)
result = crew.kickoff()