上线那天我有点失望
去年 11 月底，我陪一个零售客户把客服智能体上线了。前前后后做了 6 周，光大模型接 API 就接了 9 个，还有订单系统、退换货系统、推荐系统的接口全部打通。
上线那天我特别想看到第一波用户提问。结果数据库一拉，70 个用户问题里差不多 40 个都在问同一个内容，这个智能体能帮我做啥。
那一刻我意识到，前面 6 周做的事不假，但漏掉一件事。前 6 周全在做“装”，根本没人做“产品定义”。
我手上 2024 年总共参与过 26 份智能体搭建方案的清点。最后客户用得起来的不到 7 份，27% 不到。我当时以为这是模型不够强或者 prompt 没调好，后来一份一份翻回去看，发现 19 份在开工前根本没做产品定义这件事。剩下 7 份里，有 5 份只做了“能力清单”，从来没写过“边界清单”。
大众聊智能体搭建，开口就是装哪个大模型、prompt 怎么写、知识库怎么建。这些事确实需要做，做完了却发现定义的事反而没做。
场景卡不写，智能体啥都能接
我那个零售客户，场景卡只写了 3 行：处理订单咨询、退换货问题、商品推荐。“场景卡”是产品定义里的第一张表，写明“在什么条件下触发，做什么动作”。
听起来够了对吧？真上线了 60 天看后台数据才发现，“订单咨询”被分成了“查发货”“查库存”“改地址”“催快递”4 个细分场景，全是有数据的。“退换货”勉强被命中，但是和“商品推荐”撞了——用户问“这个花能不能退”，智能体有时候跑了退货流程，有时候跑去推别的花。
最后留下了“商品推荐”，因为前 3 个细分场景的数据加一起还不到“商品推荐”的零头。剩下 4 个细分场景 60 天加起来 0 调用。
这就是场景卡写得粗的代价。“推荐”和“咨询”边界靠智能体自己猜，猜不准，用户也搞不清楚到底问啥有效。客户问“你们这个智能体到底能做啥”，其实场景卡写明白就是答案。
我后来让那个客户把场景卡重写。规则就一句：每一条场景必须“一句话写清触发条件 + 一个明确动作”，不能写“等等”“其他”“类推”。6 个细分场景写下来，每个场景的边界互相不重叠，60 天后调用成功率从 11% 涨到了 41%。
角色卡不写，智能体说话风格飘忽
场景解决“干什么”，角色卡解决“像谁说话”。这张表也是大部分团队跳过的那一张。
另一家做客户经理智能体的客户，角色卡只写了“亲切、专业”4 个字就开工了。结果上线后客户群反馈里，有 19 个客户以为这智能体是新来的实习生，6 个客户以为是公众号自动回复。
问题出在哪？“亲切”是形容词，没有具体度。一个智能体用“姐妹你这个问题太戳心了”的语气说话，职业客户会觉得不专业。用“该问题需以您的具体场景评估”的语气说话，年轻客户又觉得像被拒诊。
角色卡至少要把 3 件事写明白：你替谁说话（30 岁女性/财务总监/新妈妈）、距离感多远（朋友/同事/助理/顾问）、说话节奏（短句多还是长句多）。
我手上对 26 份样板做过一个简单分桶。完全没角色卡的 17 份里，60 天后用户留存中位数不到 12%。角色卡只写“亲切专业”这种形容词的 5 份，留存中位数 17%。把 3 件事写明白的 4 份，留存最低 39%。
这数字我没在哪个论文里见过，是我自己一份一份翻后台看出来的。未必准确，但样本够大，差不多能相信。
能力清单都写了，边界清单多数没写
智能体产品定义里最容易被忽略的一张表，是边界清单。场景卡和角色卡稍微好一点，至少还有团队愿意写。
能力清单每个团队都写。“我能查订单”“我能推荐商品”“我能算优惠”。写得很顺。
边界清单是问“我不能干什么”。这张表多数团队不写，理由说出来也好笑——写起来太尴尬了。写“我不能给你承诺贷款额度”，等于承认我们系统能力有限。但不写，智能体就自己编。
去年我陪一个金融客户做贷款咨询智能体。能力清单写得很清楚，可以算月供、可以查利率、可以比较方案。边界清单就一行：暂无。
上线第三周，有个用户问“我能贷多少”。智能体调了三个数据源算了一下，回了一句“以您的情况，最高可贷 800 万，欢迎申请”。系统当时并没有额度评估功能，这句话是模型自己圆出来的。
用户当真了，把这句话截图发给销售经理，要求按 800 万批。智能体上线的第 23 天，金融客户发邮件给我：紧急下线。
这件事我后来反复想。智能体编出 800 万那句话，归根到底是边界清单空着，让模型自己拿数据去拼答案。
边界清单要逼团队回答 3 件事：
- 客户问什么时智能体会答不出来
- 模型最容易在哪种场景下自己编答案
- 出错后谁来兜底、怎么兜
这 3 个问题在产品定义阶段回答，和出事故时再回答，成本差 100 倍。
先填 4 张表，再装 LLM
我把 26 份样板里产品定义写得最清楚的那 7 份抽出来看了一遍，发现它们都写了 4 张表：场景卡、角色卡、能力清单、边界清单。
对 4 张表的最低要求是这样的：
- 场景卡写 5 到 8 个场景，每行写明“触发条件 + 标准动作”
- 角色卡写 1 种主要角色，加 3 个具体性格词，加 1 个说话的“距离感”
- 能力清单每条都写“输入是什么 + 输出是什么 + 时间要求”
- 边界清单每条都写“客户会怎么问 + 标准拒绝回应”
纸面工作做完才能动手装 LLM。一家做 HR 智能体的客户按这个流程走，第 60 天调用成功率到了 47%，比按他们老办法做智能体高了 4 倍。
这件事也并不是每家公司都适合照搬。智能体类型不同，4 张表的具体写法差很多。做营销智能体和做合规智能体，对“角色”和“边界”的定义完全不一样。但至少有一件事是一样的：装 LLM 之前先停下来，把脑子里那个智能体想清楚，写到纸上来。
我那个零售客户上线那天没能顺利跑起来，是因为我没逼团队先把 4 张表写完。我以前也以为这种流程性工作是浪费时间，去年开始才意识到这件事不能跳过。一个没有边界的智能体，模型再强也只是自己更会编。
智能体搭建与 AI 商业架构的服务流程可以看这里，里面把产品定义这步拆得更细。HaiAwake 方法论里关于“先定义后搭建”的章节也提到过类似的原则。实际做过的智能体项目案例里也能看到更多。
常见问题
问：不做产品定义直接装大模型也能跑起来，是不是不用这么麻烦？
答：能跑起来，但用户用不起来。我见过的样板里，没做产品定义的项目上线 60 天调用成功率中位数不到 12%，做了产品定义的最低也有 39%。能跑和能用是两回事。
问：现在大模型都升级到 GPT-4、Claude 这些了，还需要写边界清单吗？
答：模型越强反而越需要边界。强模型在没边界的情况下会自己“补”答案，补出来的可能是“800 万可贷额度”这种让所有人难堪的数字。边界清单是给模型一个明确的“不要”清单。
问：场景卡要怎么写才不会前后打架？
答：每一条场景只写“一个触发条件 + 一个动作”。触发条件用客户会怎么问的句子写，不能用“等等”“其他”“类推”这种开放词收尾。两个场景之间最好能互不重叠，触发条件写得越具体，冲突越少。
问：角色卡 4 种风格（助理/顾问/朋友/工具型）我该选哪个？
答：看你的客户最讨厌现在的哪种语气，反着定。年轻客户占比高的少用“顾问型”，专业客户占比高的少用“朋友型”。最稳的还是写 3 个具体性格词 + 1 个说话距离，比单纯的“亲切专业”管用。
