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《HiFi Agent Studio 医美样板间 Demo 产品说明》提纲

0. 文档定位

0.1 文档目标

说明本次 Demo 的产品目标、演示范围、功能边界、实装要求、模拟要求和交付物为后续原型设计、前端开发、后端验证、AI 链路开发和演示脚本编写提供统一输入。

0.2 面向对象

  • 产品负责人
  • UI/UX 设计师
  • 前端工程师
  • 后端工程师
  • AI 工程师 / Prompt 工程师
  • 医美业务资料整理人员
  • Demo 演示负责人
  • PPT/BP 负责人

0.3 Demo 类型

建议定义为:

前端高保真 + 自动建模关键链路实装 + 业务运行结果可控模拟

即:

  • 视觉层面:接近真实产品;
  • 核心链路:至少部分真实调用 LLM
  • 长期校准、完整知识库、完整智能体工厂:本阶段可以模拟;
  • 演示效果:必须能完整讲清楚“从业务资料到专家智能体”的生产过程。

1. Demo 总目标

1.1 Demo 要证明的核心命题

本次 Demo 要证明:

系统可以基于一组医美业务资料,自动生成医美销售专家智能体的 Day-1 Baseline并展示其在客户画像、跟单建议、专家解释和管理复盘中的业务价值。

1.2 Demo 不证明什么

明确排除:

  • 不证明完整 SaaS 产品已经完成;
  • 不证明所有行业都已支持;
  • 不证明智能体已完全自动化生产;
  • 不证明完整 RAG/KG/数据库体系已经工程化;
  • 不证明所有二开集成已经完成;
  • 不证明 Day-1 就达到专家最终水平。

1.3 Demo 的演示关键词

  • 业务资料输入
  • 自动诊断
  • APTC 医美实例化
  • 认知资产生成
  • 专家智能体生成
  • 客户对话分析
  • 三层用户视图
  • 专家校准闭环
  • Day-1 Baseline

2. Demo 范围定义

2.1 本次 Demo 的业务样板

业务场景:

医美高客单价销售智能体

核心业务链路:

客户线上沟通
→ 会话清洗
→ 客户画像
→ 销售阶段判断
→ 阻断点识别
→ 跟单 SOP / 话术建议
→ 专家校准
→ 管理层复盘

2.2 本次 Demo 展示的产品主线

Step 1选择 / 上传医美业务资料包
Step 2系统生成业务诊断卡
Step 3系统生成医美销售表现层模型
Step 4系统生成认知资产结构
Step 5系统生成专家智能体列表与 Agent Spec
Step 6输入客户沟通记录运行销售洞察智能体
Step 7展示一线销售 / 店长专家 / 管理层三层视图
Step 8专家进行一次结构化校准
Step 9系统展示校准结果进入资产与评测集

2.3 本次 Demo 不做的范围

  • 不做真实登录权限体系;
  • 不做真实多租户;
  • 不做真实 CRM 集成;
  • 不做真实企微/飞书通道;
  • 不做完整 RAG 后台管理;
  • 不做完整知识图谱构建工具;
  • 不做完整 Agent 编排器;
  • 不做真实长期模型微调;
  • 不做全自动行业切换。

3. Demo 用户角色

3.1 演示操作者

通常为创始人或产品负责人。

使用系统完成整条 Demo 演示流程。

3.2 一线销售视角

只看:

  • 当前客户状态;
  • 下一步建议;
  • 推荐话术;
  • 风险提醒。

3.3 店长 / 专家视角

看:

  • 客户画像;
  • APTC 阶段判断;
  • 证据溯源;
  • 判断逻辑;
  • 专家校准入口。

3.4 管理层视角

看:

  • 客户转化卡点;
  • 团队共性问题;
  • SOP 优化建议;
  • 培训方向;
  • 漏斗与趋势。

3.5 系统管理员 / 产品视角

看:

  • 资料包;
  • 模型卡;
  • 标签体系;
  • Agent Spec
  • 校准记录。

4. Demo 信息架构

建议 Demo 系统包含以下一级模块:

1. Demo 首页 / 项目工作台
2. 业务资料输入
3. 业务诊断与模型实例化
4. 认知资产底座
5. 专家智能体工厂
6. 智能体运行台
7. 三层业务视图
8. 专家校准中心
9. 质量飞轮 / 版本记录

5. Demo 页面规划

5.1 页面一Demo 首页 / 项目工作台

页面目标

让演示对象快速理解:当前 Demo 是一个医美销售智能体生成项目。

页面内容

  • 项目名称:某医美机构销售专家智能体生成项目
  • 当前状态Day-1 Baseline 生成中 / 已生成
  • 资料数量:
    • 企业介绍
    • 项目手册
    • 销售 SOP
    • 客户聊天记录
    • 面诊记录
    • 成交案例
    • 未成交案例
  • 生产线进度条:
    资料输入 → 业务诊断 → 模型实例化 → 资产生成 → 智能体生成 → 运行校准
    

实装 / 模拟要求

  • 前端实装;
  • 数据可静态;
  • 进度状态可模拟。

5.2 页面二:业务资料输入台

页面目标

展示系统接收医美业务资料包。

页面内容

资料分类:

  • 企业基础资料
  • 医美项目资料
  • 销售 SOP / 培训手册
  • 客户沟通记录
  • 面诊记录
  • 成交案例
  • 未成交案例
  • 专家访谈纪要

每类资料展示:

  • 文件名
  • 类型
  • 状态:已上传 / 已清洗 / 待校验
  • 脱敏状态
  • 用途标签

核心交互

  • 选择预置资料包;
  • 上传文件入口可以展示但不一定真实可用;
  • 点击“开始生成 Day-1 Baseline”。

实装 / 模拟要求

必须实装

  • 资料包选择;
  • 文件列表展示;
  • 点击生成按钮进入下一步。

可以模拟

  • 文件上传;
  • 文件解析;
  • 脱敏过程;
  • OCR / ASR。

5.3 页面三:业务诊断卡

页面目标

展示系统对医美销售场景的初步理解。

页面内容

诊断卡字段建议:

业务类型:高客单价 / 高认知门槛 / 长决策周期
核心业务目标:提升高意向客户转化率
主要阻断因素:信任不足、风险焦虑、价格锚点不稳、恢复期担忧
推荐认知模具APTC 信任转化漏斗
场景封闭度:半封闭入口 + 多个封闭子任务
建议生成智能体:会话清洗、客户画像、销售复盘、跟单话术、红队风控

核心交互

  • 点击查看“诊断依据”;
  • 展示依据来自哪些资料;
  • 点击“进入模型实例化”。

实装 / 模拟要求

必须实装

  • 诊断卡 UI
  • 至少一次 LLM 真实生成诊断卡,或从资料包生成结构化结果。

可以模拟

  • 诊断依据的完整溯源;
  • 置信度计算;
  • 多轮诊断过程。

5.4 页面四APTC 医美场景实例化模型

页面目标

展示通用 APTC 模型如何被实例化为医美销售模型。

页面内容

以四段卡片展示:

AAuthority & Attention

  • 医生资质
  • 机构背书
  • 成功案例
  • 专业术语解释能力

PPain & Problem

  • 容貌焦虑
  • 年龄焦虑
  • 社交形象压力
  • 恢复期担忧
  • 失败风险恐惧

TTrust & Testimony

  • 同类客户案例
  • 恢复周期解释
  • 风险透明说明
  • 术前术后对比
  • 医生专业解释

CCall-to-Action & Conversion

  • 方案确认
  • 价格锚定
  • 名额 / 时间稀缺
  • 术前顾虑处理
  • 成交推进话术

附加内容

生成“医美销售模型卡”:

模型名称
适用场景
关键判断维度
输入数据
输出结果
边界条件
需要人工校准的点

实装 / 模拟要求

必须实装

  • 模型实例化结果展示;
  • 模型卡展示;
  • 可由 LLM 根据固定资料包生成初版。

可以模拟

  • 复杂模型版本比较;
  • 多轮模型优化过程;
  • 模型评分。

5.5 页面五:认知资产底座生成

页面目标

展示系统把医美资料转化为面向智能体执行的认知资产。

页面内容

建议分为三栏:

左栏:结构化资产

  • 客户标签体系
  • 异议分类
  • APTC 阶段标签
  • 面诊八点结构
  • 客户画像字段
  • 跟单状态字段

中栏:半封闭知识资产

  • 项目说明库
  • 案例证据库
  • 话术库
  • 风险说明库
  • 医生 / 机构背书资料

右栏:关系与溯源

  • 客户诉求 → 项目
  • 客户顾虑 → 案例证据
  • 异议类型 → 推荐话术
  • 风险点 → 合规提醒

页面重点

展示一个 JSON Schema 示例:

{
  "customer_stage": "T",
  "primary_objection": "recovery_anxiety",
  "trust_gap": "case_evidence_insufficient",
  "recommended_action": "provide_similar_case",
  "risk_level": "medium",
  "evidence": []
}

实装 / 模拟要求

必须实装

  • 标签体系展示;
  • Schema 展示;
  • 至少一个关系图示例。

可以模拟

  • 真实向量库;
  • 真实知识图谱;
  • 完整数据库建表;
  • 全量溯源。

5.6 页面六:专家智能体工厂

页面目标

展示系统根据模型和资产生成专家智能体能力单元。

页面内容

智能体列表:

1. 会话清洗智能体
2. 客户画像智能体
3. 销售复盘智能体
4. 跟单话术智能体
5. 红队风控智能体

每个智能体卡片包含:

  • 名称
  • 职责
  • 输入
  • 输出
  • 依赖资产
  • 置信度策略
  • 校准入口

单个 Agent Spec 示例

以“跟单话术智能体”为例:

Agent Name跟单话术智能体
Mission根据客户画像、APTC 阶段和主要阻断点,生成下一步跟单策略和话术。
Input客户画像、聊天记录摘要、当前阶段、历史互动
Output下一步建议、推荐话术、风险提醒、判断依据
Constraints不得夸大医疗效果必须提示风险必须引用证据
Calibration Slots阶段判断、异议类型、话术强度、风险等级

实装 / 模拟要求

必须实装

  • 智能体列表展示;
  • 至少一个 Agent Spec 详情页;
  • Agent Spec 可由前一步生成结果填充。

可以模拟

  • 真实多智能体编排;
  • 真实工具调用;
  • 真实 API 发布;
  • 真实版本管理。

5.7 页面七:智能体运行台

页面目标

展示客户聊天记录输入后,专家智能体输出分析结果。

输入内容

一段脱敏客户聊天记录,例如:

  • 客户询问项目效果;
  • 多次询问恢复期;
  • 对价格表现犹豫;
  • 担心失败风险;
  • 销售过早报价。

输出内容

结构化结果:

客户当前阶段Trust 阶段
主要阻断点:恢复期焦虑
次要阻断点:失败风险担忧
不是主要阻断:价格
推荐动作:补充同类案例 + 恢复过程说明
风险提醒:禁止承诺绝对效果
置信度0.82
证据:客户多次提到“恢复”“怕失败”“会不会留疤”

实装 / 模拟要求

必须实装

  • 输入一段固定聊天记录;
  • 调用 LLM 或预置结果生成分析;
  • 展示结构化 JSON + 人类可读摘要。

可以模拟

  • 多客户批量处理;
  • 实时 CRM 调用;
  • 长对话上下文管理;
  • 多智能体并行分析。

5.8 页面八:三层业务视图

页面目标

展示同一份智能体结果如何被翻译给不同业务角色。

视图一:一线销售视图

字段:

  • 客户状态
  • 下一步建议
  • 推荐话术
  • 不要做什么
  • 风险提醒

视图二:店长 / 专家视图

字段:

  • APTC 阶段判断
  • 客户画像
  • 证据溯源
  • 判断逻辑
  • 专家校准入口

视图三:管理层视图

字段:

  • 团队客户卡点分布
  • 高频流失原因
  • 销售动作偏差
  • SOP 优化建议
  • 培训建议

实装 / 模拟要求

必须实装

  • 三个 Tab 或三张视图卡片;
  • 一线视图和专家视图需要和运行结果一致。

可以模拟

  • 管理层统计数据;
  • 团队周报;
  • 趋势图;
  • 漏斗数据。

5.9 页面九:专家校准中心

页面目标

展示系统如何把专家反馈转化为结构化校准数据。

示例场景

AI 判断:

主要阻断点:价格顾虑

专家修正:

主要阻断点不是价格,而是恢复期焦虑。

校准方式

不要做开放式大文本输入为主,优先做选择式反馈:

AI 判断是否准确?
A. 准确
B. 阶段判断错误
C. 异议类型错误
D. 证据不足
E. 话术强度不合适
F. 风险等级判断错误

专家选择后,可补一句说明。

系统反馈

已记录校准:
- 更新异议分类样本
- 加入评测集
- 标记为恢复期焦虑典型案例
- 后续同类客户优先匹配恢复期解释策略

实装 / 模拟要求

必须实装

  • 校准 UI
  • 选择式反馈;
  • 校准后生成一条结构化记录。

可以模拟

  • 真实模型更新;
  • 自动规则重写;
  • 评测集真实执行;
  • 版本自动发布。

5.10 页面十:质量飞轮 / 版本记录

页面目标

展示系统不是一次性交付,而是持续进化。

页面内容

飞轮:

业务运行
→ AI 输出
→ 专家校准
→ 结构化反馈
→ 评测集沉淀
→ 规则/模型/资产更新
→ 新版本智能体

版本记录示例:

v0.1 Day-1 Baseline初始标签体系、初始 Agent Spec
v0.2 专家校准版:修正恢复期焦虑识别规则
v0.3 业务反馈版:新增失败风险敏感客户策略

实装 / 模拟要求

必须实装

  • 飞轮图;
  • 版本记录静态展示;
  • 校准后新增一条记录可以模拟刷新。

可以模拟

  • 真实评测集运行;
  • 自动回归测试;
  • 自动发布流程。

6. 实装范围总表

建议在产品说明中明确列一张表。

模块 必须实装 可模拟
资料输入 资料包选择、文件列表 真实上传、脱敏、解析
业务诊断 诊断卡生成 / 展示 多轮诊断、置信度算法
模型实例化 APTC 医美模型卡 模型版本比较
认知资产 标签体系、Schema、关系图示例 真实 RAG/KG/数据库
智能体工厂 Agent 列表、Agent Spec 多智能体真实编排
智能体运行 单客户分析、结构化输出 批量处理、CRM 接入
三层视图 一线/专家/管理层视图 真实统计仪表盘
专家校准 选择式反馈、校准记录 真实模型更新
质量飞轮 版本记录、飞轮展示 自动评测和发布

7. 数据准备要求

7.1 医美资料包

需要准备一套脱敏 / 拟真资料包:

1. 企业简介
2. 医美项目手册
3. 医生 / 机构背书资料
4. 销售 SOP
5. 面诊流程说明
6. 成交案例 3-5 个
7. 未成交案例 3-5 个
8. 客户聊天记录 5-10 段
9. 面诊记录 2-3 段
10. 专家访谈纪要 1-2 份

7.2 演示用客户样本

至少准备 3 个典型客户:

样本 A恢复期焦虑型

用于主 Demo。

样本 B价格试探型

用于备用演示。

样本 C风险敏感型

用于红队风控展示。

7.3 数据脱敏要求

必须处理:

  • 客户姓名
  • 电话
  • 微信号
  • 医院真实名称
  • 医生真实姓名
  • 价格敏感信息
  • 内部销售数据
  • 真实成交记录
  • 任何可识别个人身份的信息

8. AI 链路设计要求

8.1 必须真实调用的 AI 能力

建议至少实装以下 3 个:

1. 业务诊断卡生成
2. APTC 医美实例化模型生成
3. 单客户聊天记录分析

8.2 可以使用预置 Prompt 的部分

  • 标签体系生成;
  • Agent Spec 生成;
  • 跟单话术生成;
  • 专家解释生成。

8.3 可以完全静态模拟的部分

  • 知识图谱;
  • 评测集;
  • 版本迭代;
  • 管理层统计;
  • 多智能体后台调度。

8.4 输出格式要求

所有 AI 输出必须同时保留:

1. 机器可读 JSON
2. 人类可读摘要
3. 证据字段
4. 置信度字段
5. 可校准字段

9. 前端设计要求

9.1 总体风格

  • 极简黑白灰;
  • 科技蓝 + 琥珀金强调;
  • 工业流水线感;
  • 专家系统感;
  • 不做花哨聊天框;
  • 尽量做“系统生成资产”的感觉。

9.2 关键 UI 组件

  • 资料包卡片
  • 生产线进度条
  • 诊断卡
  • 模型卡
  • 标签树
  • JSON Schema 展示器
  • Agent 卡片
  • Agent Spec 抽屉
  • 客户分析报告
  • 三层视图 Tab
  • 校准选择器
  • 质量飞轮图
  • 版本记录时间线

9.3 交互原则

  • 演示路径必须线性清晰;
  • 每一步都有“下一步”按钮;
  • 避免复杂配置;
  • 不展示用户自由编排 Agent
  • 不展示工程后台复杂参数;
  • 重点突出“自动生成”和“可校准”。

10. Demo 演示脚本要求

10.1 标准演示时长

建议准备两个版本:

5 分钟版本

用于快速路演。

15 分钟版本

用于技术负责人详细沟通。

10.2 5 分钟主线

1. 这是医美销售专家智能体生成项目
2. 输入业务资料包
3. 系统完成业务诊断和 APTC 实例化
4. 系统生成认知资产和专家智能体
5. 输入客户聊天记录
6. 输出三层视图
7. 专家校准,进入质量飞轮

10.3 15 分钟主线

在 5 分钟版本基础上增加:

  • 标签体系解释;
  • Agent Spec 展示;
  • JSON 输出展示;
  • RAG/KG 使用边界说明;
  • 校准记录与版本迭代说明;
  • 过去真实案例补充。

11. 验收标准

11.1 产品体验验收

  • 演示主线完整;
  • 每一步产出明确;
  • 观众能理解“从资料到智能体”的转化;
  • 不像普通 ChatBot
  • 不像普通 RAG 知识库;
  • 不像普通 Workflow 编排器。

11.2 技术可信度验收

  • 至少 2-3 个关键 AI 输出是真实生成;
  • AI 输出有结构化 JSON
  • 结果有证据字段;
  • 有置信度字段;
  • 有校准入口;
  • 有实装和模拟边界说明。

11.3 商业表达验收

  • 能看出医美只是样板间;
  • 能看出可迁移到其他高信任行业;
  • 能看出标品和二开边界;
  • 能看出未来可由伙伴交付。

12. 项目里程碑建议

如果开发周期是 2-4 周,可以这样拆。

第 1 阶段产品与数据准备2-3 天

  • 确认 Demo 主线;
  • 确认页面清单;
  • 准备脱敏资料包;
  • 确认演示客户样本;
  • 确认 AI 输出格式。

第 2 阶段高保真原型4-7 天

  • 完成全链路 UI
  • 完成关键页面;
  • 确认视觉风格;
  • 内部走查演示路径。

第 3 阶段AI 关键链路实装5-10 天

  • 诊断卡生成;
  • APTC 实例化;
  • 客户聊天记录分析;
  • 输出 JSON + 人类可读摘要。

第 4 阶段前后端联调3-5 天

  • 资料包 → 诊断卡;
  • 诊断卡 → 模型卡;
  • 客户输入 → 分析结果;
  • 校准动作 → 版本记录。

第 5 阶段演示打磨2-3 天

  • 准备 5 分钟讲稿;
  • 准备 15 分钟讲稿;
  • 准备备用数据;
  • 准备异常兜底;
  • 全流程彩排。

13. 风险与兜底方案

13.1 AI 输出不稳定

兜底:

  • 固定资料包;
  • 固定 Prompt
  • 保存一次稳定输出作为缓存;
  • 演示时优先读取缓存结果。

13.2 数据脱敏不充分

兜底:

  • 使用拟真数据替代;
  • 真实数据只用于内部调试;
  • 对外 Demo 不出现真实客户信息。

13.3 开发时间不足

兜底优先级:

必须保留:
资料输入 → 诊断卡 → APTC 实例化 → 客户分析 → 三层视图

可以砍掉:
完整知识图谱
完整 Agent Spec
版本管理
管理层完整仪表盘

13.4 Demo 看起来像普通 AI 报告

兜底:

  • 强化生产线进度条;
  • 强化 Agent Spec
  • 强化 JSON Schema
  • 强化校准槽;
  • 强化三层视图;
  • 减少长文本报告感。

14. 最终交付物清单

14.1 产品交付物

  • Demo 产品说明文档;
  • 页面流程图;
  • 页面原型;
  • 演示脚本;
  • 资料包说明;
  • 实装 / 模拟边界说明。

14.2 设计交付物

  • 高保真 UI
  • 视觉规范;
  • 图标 / 卡片 / 流程图组件;
  • Demo 截图素材。

14.3 工程交付物

  • 前端 Demo
  • AI 调用接口;
  • 预置资料包;
  • 缓存输出;
  • 演示环境;
  • 异常兜底方案。

14.4 AI 交付物

  • 诊断卡 Prompt
  • APTC 实例化 Prompt
  • 客户分析 Prompt
  • 输出 JSON Schema
  • 示例输出;
  • 校准记录格式。