AI认知 | AI Agent变现之路:用“拆推评算”四步法,找到真实的用户需求

多客科技

作者：微信文章
别在“自嗨”中浪费炮弹


我们都听过太多关于 AI Agent 的宏大叙事，它被誉为“下一代人机协作的终极形态”。

理想很丰满，现实却常常是骨感的。

许多团队一头扎进去，才发现自己做的东西，用户要么觉得“这不就是个高级点的工具嘛”，要么觉得“这功能听着不错，但好像用不太上”，最终产品沦为“鸡肋”，开发即浪费。

问题出在哪？很多时候，我们不是死在技术上，而是死在“伪需求”上。

我们太容易被技术的炫酷光环迷惑，凭着一腔热血和模糊的想象去开发，而不是从用户的真实痛点出发。

今天，我想与你分享一个我内部一直在用的实战框架——“拆、推、评、算”四步法。

它能帮你像侦探一样，层层剥开需求的伪装，在投入真金白银之前，就识别出那些真正值得你为之奋斗的商业价值。

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第一步：拆——把“宏大构想”拆成“具体问题”


拿到一个想法，别急着画原型，先做“拆解”练习。所谓“拆”，就是把“AI Agent”这种大词，拆解成“什么样的人，在什么样的场景下，遇到了什么样的问题”的最小单元。
1. 你的用户到底是谁？先画个像


不同的人，需求天差地别。你的 Agent 是为谁服务的？
•大企业？ 他们不差钱，但极度重视数据安全和定制化，很可能宁愿自己组团队开发，也不愿把身家性命交给第三方。•中小企业？ 他们是“降本增效”的忠实信徒，对价格极其敏感，想要的是“开箱即用、立竿见影”的标准化产品。•个人用户？ 他们追求的是简单、好用、高频。比如“帮我自动整理乱七八糟的邮件”，而不是一个需要学习半天的复杂流程自动化工具。
举个例子： 一个团队想做“AI 客服 Agent”。

他们一开始的定位是“所有企业”，听起来市场巨大。但一拆解就发现：
•大型企业有自己的成熟系统，不需要你来替代，最多是集成。•微型企业可能就夫妻两人，人工客服成本几乎为零，AI 显得多余。•最后，他们锁定了“50-200 人的中小企业”。这类企业正处于快速发展期，客服量上来了，人力成本开始吃紧，而且普遍存在“晚上没人回复咨询导致客户流失”的痛点。你看，用户画像一下就清晰了。2. 别做“万能神器”，从一个“小痛点”开始


用户嘴上说的“我想要个智能助手”，你千万别当真。他的真实意思可能只是“我不想再手动复制粘贴了”。你需要分辨，他要的究竟是一个能“自主决策”的智能体，还是一个“听指令干活”的工具。

怎么分辨？ 把模糊的需求，翻译成一个具体的任务场景。
•
模糊需求：“我需要一个 AI 财务 Agent。”
•翻译一下：你是需要它“自动识别发票里的坑，并主动把有问题的单子推给老板审批”（这是 Agent），还是只需要“把发票信息自动填进 Excel 表格”（这是工具）？•
模糊需求：“我想要个 AI 学习搭子。”
•翻译一下：你是需要它“像个私人教练一样，根据你的学习进度，主动给你调整复习计划”（这是 Agent），还是只需要“帮你划划重点，整理下笔记”（这是工具）？
记住：如果拆到最后，发现用户要的只是个“被动响应的工具”，那就别用造航母的力气去拧螺丝，杀鸡焉用牛刀。

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第二步：推——别听用户说什么，要看他们做什么


“推”，就是推演和验证。把自己想象成用户，走进他的世界，看看在没有你的产品之前，他是怎么解决问题的。用户的真实行为，远比访谈里的“口头需求”诚实。
1. 问题发生时，他做了什么“笨”办法？


一个真实存在的痛点，用户一定会用某种方式去应对，哪怕方法很“笨”。

比如，一个公司如果真的需要“AI 会议纪要 Agent”，那么你大概率会观察到这些“笨”行为：
•开会时，总有人因为手速跟不上而漏掉关键决策。•会后，指定的那位“倒霉蛋”要花一两个小时，对着录音整理谁该干啥。•跨部门同步会议结论时，因为格式五花八门，经常造成信息误解。
相反，如果一个人说他需要“AI 健康管理 Agent”，但他平时的行为只是“感觉不舒服了才上网搜一下症状”，那这个需求大概率是“伪需求”，因为太低频，也太不痛了。

验证方法：看他有没有为解决这个问题“付过费”或“花过时间”。哪怕他只是愿意为了一个会议纪-要工具，每个月付 50 块钱，或者他已经在使用某个免费工具（比如飞书妙记），但还在抱怨某些功能不满足（比如“不能自动同步到我们的项目管理软件里”），这都是真实需求的强烈信号。
2. 你的 Agent，是“无可替代”还是“锦上添花”？


再推演一步：用户的问题，是不是非得用 AI Agent 才能解决？
•能被替代的：“自动从邮件里提取订单号”，可能写个简单的脚本，或者用邮件客户端的规则+Excel 公式就能搞定，没必要上 Agent。•非你不可的：“处理客户投诉直到客户满意为止”。这个任务链条太长了——需要理解客户的愤怒（NLP）、判断责任在哪个部门（决策）、生成安抚和解决方案（推理）、还要持续跟进处理进度（执行）。这种“端到端”的自主流程，才是 Agent 的用武之地。
再举个例子：一个做“AI 招聘 Agent”的团队发现，HR 最大的痛点是“筛简历”。但他们推演后发现，市面上主流的招聘网站，早就用 AI 解决了 80% 的初筛问题。而剩下那 20% 的深度需求，比如“分析候选人的社交媒体，评估他跟我们公司文化匹不匹配”，又因为数据隐私和合规问题，根本没法落地。最终，他们果断放弃了这个方向。

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第三步：评——用“三把尺子”过滤掉不靠谱的需求


经过“拆”和“推”，你手上可能有了一堆看似靠谱的需求。现在，我们要用三把尺子——刚性、普遍性、频率——来衡量它们，过滤掉那些“看起来很美，但没有商业价值”的选项。
1. 刚性：这是“痒点”还是“痛点”？


所谓刚性，就是用户“是不是非用不可”。不解决这个问题，他会不会有实实在在的损失？
•高刚性：比如企业的“财务合规审核”。一旦漏审，可能面临巨额罚款。老板为了规避风险，非常愿意为可靠的 AI Agent 付费。•低刚性：比如个人的“AI 旅行规划”。用户完全可以自己花时间做攻略，用不用你的产品，对他来说没太大损失。这种需求很容易被免费工具干掉。
怎么判断？ 看用户有没有“主动”行为。他是不是在主动搜索解决方案？是不是加入了相关的社群讨论？是不是在论坛上抱怨现有的工具不好用？如果一个中小企业老板在知乎上提问“怎么用 AI 减少财务审核的人力成本”，那这个需求的刚性就很高。
2. 普遍性：是一小撮人的狂欢，还是一大群人的刚需？


你的产品，目标用户群体有多大？
•大市场：比如“中小企业 AI 客服”。中国有几千万家中小企业，哪怕只有 1% 的企业愿意付费，这也是个巨大的市场。•小市场：比如“考古行业 AI 文献整理”。这个领域的用户可能全国都不到一万人，市场天花板太低了。
再看个案例：“AI 法律合同审核 Agent”。一开始也想做“所有企业”的生意。评估后发现，大公司有自己的法务部，小微企业直接套用免费模板。真正有需求的，是那些“50-200 人的科技公司”，他们合同量大，又养不起一个全职法务。通过这层筛选，市场从“虚无缥缈的百亿”聚焦到了“看得见摸得着的十亿”。
3. 频率：用户多久会想你一次？


高频应用更容易培养用户习惯，而低频应用则必须依靠高客单价才能活下去。
•高频刚需：比如“AI 销售线索跟进 Agent”。销售人员每天都要跟进客户，使用频次非常高，可以按线索量或坐席收费。•低频高价：比如“AI 企业年报生成 Agent”。这东西一年只用一次，但每次都能为企业节省大量审计和人力成本，所以可以定价数万元。
要警惕：那些频率又低，客单价又上不去的“伪风口”，比如“AI 婚礼策划 Agent”，听起来很浪漫，但商业上可能根本不成立。

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第四步：算——别光凭感觉，咱们来算笔账


最后一步，也是最关键的一步，就是“算账”。把感性的判断，变成冷冰冰的数据，用 ROI（投入回报比）来验证这事到底值不值得干。
1. 市场到底有多大？（自下而上地算）


别听券商报告里动辄千亿的宏大叙事，我们要自己算“可服务市场规模”（SAM）。
•公式：市场规模 = 目标用户数 × 预估付费率 × 客单价•还用会议纪要的例子：•目标用户：锁定 100 万家中小企业。•付费率：保守估计，有 5% 的企业愿意付费，那就是 5 万家。•客单价：每月收费 100 元。•年市场规模 = 5 万家 × 100 元/月 × 12 个月 = 6000 万元。
这个数字虽然没有“千亿”那么性感，但它足够具体，能让你对未来的收入有个切实的预期。
2. 你的成本是多少？（别忘了隐性成本）


开发一个 AI Agent，技术成本是大头。
•成本项：比如你要调用 deepseek-v3.2 的 API 来做会议纪要转录，每次会议成本 0.5 元。那么，5 万用户每月开 20 次会，光 API 成本就是 50 万/月。•收入项：5 万用户，每月贡献 500 万收入。•ROI：（500万 - 50万）/ 50万 = 9 倍。看起来很不错。
但请注意：千万别忘了隐性成本，比如用户运营、市场推广、技术迭代的费用。把这些都算进去，才能得出一个相对真实的 ROI。
3. 你能守住这块蛋糕吗？


市场是动态的，你还得算算竞争。
•如果这个领域已经有巨头（比如钉钉、企业微信）推出了类似的功能，你的差异化优势是什么？是更懂某个垂直行业，还是服务更好？•如果这是一个蓝海市场，你要计算你的“用户获取成本”（CAC）和“用户生命周期价值”（LTV），并确保 LTV 远大于 CAC，这样生意才能持续。

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总结：在开枪之前，先瞄准


“拆、推、评、算”这四步法，本质上是一套“用逻辑推演替代资源消耗”的思维模型。它能帮助你在产品开发前，就过滤掉 90% 的伪需求，让你把有限的弹药，打在最精准的目标上。
•拆：让你看清用户是谁，问题在哪。•推：让你验证需求的真实性，而不是活在想象里。•评：让你判断这事值不值得做，有没有商业前景。•算：让你用数据说话，做出理性的商业决策。
记住，AI Agent 的创业，首先是一道“生存题”。只有从真实的需求原点出发，穿透技术的浮华，找到那个能让用户“用脚投票”（愿意付费、高频使用）的价值点，你才能在这场浪潮中活下来，并最终撬动更大的价值。

最后给个小建议：为你自己的项目，也做一个“需求验证清单”。每一步的结论，都用真实的数据（比如用户访谈录音、行业报告截图、数据来源链接）来支撑。这能最大限度地帮你排除主观臆断，让你的每一步都走得更稳、更扎实。