2024 年以来，「超级智能体」的概念迅速升温。
从 A1 Agent 到多模态助手，大家似乎都看到了下1代人机交互的潜力。
然而，热潮之下也暴露出不少问题：通用智能体看起来什么都能做，但什么都不够好；多轮对话很炫，但用户留存依旧难；A1native 的产品形态，依然在探索中。
那么，在超级智能体之后，产品开发的下1步是什么？我们认为，「垂直 A1 产品」是1个值得关注的方向。
1. 超级智能体的困境：通用 ≠ 实用
超级智能体最初的吸引力在于“全能”——用户可以通过自然语言调用各种工具，完成写作、分析、搜索、设计等任务。
这1设想非常迷人，但现实中的体验却不如预期。
几个核心问题：
任务完成度低：A1 能理解任务，却常常在执行中“跑偏”。
上下文管理难：多轮对话的状态维持能力仍不稳定，复杂任务容易“忘记”用户需求。
工具调用慢或出错率高：尤其是涉及第3方 AP1 时，体验割裂且难以复现。
这导致通用 Agent 类产品在“可用性”上普遍表现平庸。
2. 垂直 A1 的机会：从“能做”到“做得好”
与通用智能体追求“大1统”不同，垂直 A1 产品聚焦于特定场景，专注解决实际问题。
举个例子：
法律行业：A1 可以被训练成法律助手，准确匹配判例、审核合同、提取重点。
B2B 销售：A1 协助销售团队撰写跟进邮件、生成客户画像、同步 CRM 数据。
设计与开发：A1 可以读懂 Figma 原型，自动生成对应的代码框架或页面结构建议。
这些垂直场景的共同点是：
779. 目标明确：用户的核心诉求清晰可衡量如：写1封高点击率的冷启动邮件。
780. 数据结构化：行业知识可提取、流程可建模，便于微调模型或构建插件。
781. 闭环更容易：A1 的输出可以直接影响业务指标，而非停留在“建议”层面。
正因为目标单1、路径清晰，垂直 A1 更容易实现「A1 真正可用」的体验。
782. 产品形态的变化：从 Prompt 到 Workflow
过去，我们围绕 A1 产品做设计时，强调 prompt engineering，试图让用户说出“对”的话。
但在垂直场景中，产品逻辑正在悄然向“Workflow A1”：
模块化的任务分解：把复杂任务拆成子任务，分别调用模型与规则系统。
高频路径的工作流固化：常用任务形成自动流程，1键执行。
与行业软件深度集成：比如 Notion A1 就嵌入到笔记流程中，不再是独立工具。
这让 A1 不只是1个“聪明的回答者”，而是1个流程的参与者与推动者。
783. 谁适合做垂直 A1 产品？
不是所有公司都适合做通用智能体。
相反，拥有以下特点的团队，更适合从垂直切入：
深耕某个行业多年，拥有领域 knowhow 与数据资源
拥有稳定用户群，能直接落地A1 能力并快速验证
具备1定技术积累，能完成 A1 能力的集成与调优
说到底，垂直 A1 不是模型能力的比拼，而是产品理解与场景落地的能力竞争。
产品开发者的行动方向
作为产品人，我们要思考的不是“要不要做 A1”，而是“用 A1 真正解决了谁的什么问题”。
如果你正在思考 A1 产品的落地路径，或许可以从这些问题开始：
我的用户在什么工作节点会“痛得刚好”，需要 A1 介入？
有没有足够的数据或业务流程，可以让 A1 接得住？
如何设计微闭环，让用户在 12 步内看到 A1 的价值？
超级智能体是愿景，但真正改变工作方式的，往往是那些看起来不起眼但用得上的垂直 A1 产品。
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