Kimi Agent集群行业研究Prompt模板
Kimi Agent集群行业研究Prompt模板
整理时间： 2026-02-27
来源： 群聊分享
整理人： AI助手
概述
这是一个多智能体行业研究框架，调用6个Agent从不同视角并行分析一个研究主题，强制让不同观点冲突浮出水面，避免单一视角自嗨。
核心理念
解决一个核心问题：避免调研时只站在单一视角自嗨
| 视角 | 常见冲突 |
|---|---|
| 用户 | “必须要” |
| 技术 | “做不到” |
| 商业 | “能卖高价” |
| 合规 | “风险太高” |
任务目标
识别并排序功能机会/痛点，寻找三者交集：
| 维度 | 定义 |
|---|---|
| 用户 | “must have”（强需求、刚需、高频、愿意改变行为/付费） |
| 技术 | “solvable problem”（约束周期内可落地、风险可控） |
| 商业 | “profit center”（可收费、可提升客单价、可提高复购） |
最终输出
- 机会地图
- 优先级清单
- 产品路线图
- 验证方案
- 商业打包策略
6个Agent架构
Agent 1：核心用户需求与工作流
身份：用户研究与工作流专家
核心任务：
- 按场景×流程拆解关键步骤
- 识别”高认知负荷/高风险/高频”节点
- 区分真刚需 vs 伪需求
输出：
- Top 10用户痛点（频率×危害×普适性）
- 跨场景共性痛点排序
- must-have判定
Agent 2：使用流程与人机工效
身份：人因工程专家
核心任务：
- 分析效率损耗、注意力损耗、协同损耗
- 评估学习曲线影响
输出：
- 效率损耗地图
- 可优化环节+预估改善幅度
- 新手vs专家功能划分
Agent 3：技术/算法可解性
身份：技术负责人
核心任务：
- 评估技术可行性
- 区分”今天能做/周期内可做/研究性”
输出：
- 技术可解性分级（Now/Next/Later）
- 数据/资源需求
- “demo强、实际不可用”识别
Agent 4：系统工程与产品化
身份：系统架构师/产品化负责人
核心任务：
- 评估平台侵入性
- 兼容性分析
- 运维/稳定性影响
输出：
- 实现架构方案对比
- MVP vs 完整方案
- Build vs Buy vs Partner分析
Agent 5：合规/安全/伦理
身份：合规与风险管理专家
核心任务：
- 识别风险等级
- 定义合规分级
- 设计验证路径
输出：
- 功能风险分级
- 安全边界设计
- 验证路径（低成本→准入）
Agent 6：商业模式与利润结构
身份：商业化负责人
核心任务：
- 判断变现路径
- 分析付费方/意愿/方式
- 竞争格局分析
输出：
- 变现模式（License/年费/按用量/捆绑等）
- 定价策略
- 竞品对标
协作机制
Phase 1：独立分析（并行）
每个Agent独立产出：
- Top 10候选机会
- 论据
- 风险
- 不建议做的点
Phase 2：交叉质询（暴露冲突）
每个Agent提出：
- 3条反对意见
- 2个”被高估”机会
- 2个”被低估”机会
重点关注冲突：
- 用户说”必须要” vs 技术说”做不到”
- 商业说”能卖高价” vs 用户说”现有方案够用”
- 技术说”容易做” vs 合规说”风险升高”
- 伪通用（声称跨场景但实际只有个别场景成立）
Phase 3：总控裁决
根据用户价值、技术可落地、商业价值、合规风险做裁决：
| 决策 | 说明 |
|---|---|
| 保留 | 进入路线图 |
| 观察 | 需补证据 |
| 淘汰 | 当前不值得做 |
研究范围
A. 应用场景
| 梯队 | 说明 |
|---|---|
| 第一梯队 | 核心场景（3-5个），必须深入分析 |
| 第二梯队 | 增量场景（3-5个），选做深入 |
| 跨场景 | 共性技术/流程/痛点，单独分析 |
B. 价值链全链路
使用前：需求识别 → 方案选型 → 规划/配置 → 准备/部署
使用中：核心操作 → 关键决策点 → 异常处置
使用后：效果评估 → 复盘/质控 → 数据沉淀 → 迭代优化
协同支撑：多角色协作 → 培训 → 运维 → 售后
C. 用户角色
| 角色 | 说明 |
|---|---|
| 核心用户 | 直接操作的人（专家/中级/新手） |
| 协作用户 | 辅助角色 |
| 管理决策者 | 采购/预算/决策链 |
| 支撑角色 | 运维/售后/培训 |
| 间接受益者 | 最终服务对象 |
关键问题
每个候选功能必须回答：
- 解决哪个场景、哪个环节、哪个角色的什么问题？
- 没有这个功能时，用户当前怎么解决？现有方案缺陷是什么？
- 为什么是must-have而非nice-to-have？
- 技术上最难点在哪？约束周期内是否可解？
- 商业上谁付钱？回本逻辑是什么？
- 合规/安全/伦理上属于哪一类？
- 功能出错最坏情况是什么？用户会失去信任吗？
- 跨场景可复用性如何？
量化评分框架
对每个候选功能进行量化打分，综合排序。
使用方法
只需替换研究主题即可：
你是一名"多智能体研究总控"...
请围绕[你的行业主题]开展深度研究...
示例主题
- “AI辅助医疗诊断”
- “智能客服升级”
- “工业物联网预测性维护”
- “在线教育个性化学习”
核心价值
| 价值 | 说明 |
|---|---|
| 多视角 | 6个Agent覆盖全维度 |
| 强制冲突 | 让”用户要vs技术做不vs商业赚vs合规不行”浮出水面 |
| 结构化 | 从机会识别→优先级→路线图→验证方案完整闭环 |
| 可复用 | 模板通用，填入主题就能跑 |
要点提炼
- 🎯 6个Agent并行：用户/工效/技术/产品化/合规/商业
- ⚔️ 交叉质询：暴露单一视角盲点
- 🏆 总控裁决：保留/观察/淘汰
- 📊 量化评分：综合排序
- 🔄 三阶段：独立分析→交叉质询→总控裁决