近日，国产在线原型设计与协作平台墨刀正式发布了智能体——墨刀AI Agent，这是一款专为产品经理打造的智能协作体。它覆盖了产品设计的完整流程：产品调研、原型设计、文档撰写与方案评审，拥有四大“专家模式”。墨刀AI Agent能理解业务逻辑、整合多源信息，帮助产品经理高效交付与决策。

在众多功能中，AI方案评审尤其引发了业内关注。这项能力恰好补齐了当前多数AI工具在协作与思考层面的短板。它不仅能整合已有的调研文档、原型图与设计方案，还能提前识别潜在争议点，为团队提供更具针对性的决策参考。

一、AI方案评审：信息整理到智能分析

方案评审实际上是很多产品团队比较耗时的一个环节。墨刀AI Agent的评审模块能在会议前自动分析方案要点，识别风险与分歧点，并生成结构化的报告，帮助团队在正式讨论前就聚焦关键问题。

产品经理可上传原型文件、需求文档或项目说明，或直接输入评审目的。Agent会结合前期的调研结果、原型逻辑及业务数据，从多个维度评估方案合理性。

比如在方案评审阶段，它可以：

1. 对比多种方案的差异，分析优缺点，并识别风险点；

2. 从体验一致性、实现复杂度、用户路径影响等角度提出改进建议；

3. 检查文档与原型设计稿之间的逻辑一致性；

4. 在涉及价格或策略调整时，结合前期调研生成基础的市场参考。

通过这种方式，团队可以在正式讨论前就可以人手一份AI生成的评审摘要，明确争议集中在哪里、哪些细节需要验证，能够减少无效讨论的时间。

二、实测场景：AI如何参与产品决策

以一个常见的评审场景为例：在某生活类App中，为“会员模块”新增“尊享权益推荐”功能。产品经理准备了两个设计方案，希望Agent可以给出决策参考。

方案一：在会员卡模块下方增加三张图片式卡片入口；

方案二：在会员卡模块右上角增加文字引导“尊享权益”。

墨刀AI Agent在接收到指令后，会基于产品设计原则和用户体验标准，从用户注意力、点击转化、流程干扰、开发成本和视觉一致性等维度进行系统分析。

最终Agent分析结果显示，虽然方案一开发成本较高，但在吸引用户注意力与提升点击转化率方面更具优势，更符合“权益推荐”功能的核心目标。Agent最终建议采用方案一，并给出优化建议与可量化预期。

这一结论不是简单得出，，而是基于已有的用户行为数据、竞品分析与原型结构的综合判断得出。整个过程从输入到报告生成仅需几分钟，产品经理即可将评审结果分享给团队，直接进入讨论与优化环节。

三、从评审延展到全链路智能协作

AI评审只是墨刀AI Agent的一个切面，它的真正价值在于串联起整个产品设计与协作链路，让信息与逻辑得以延续。

1. 调研阶段：Agent可以依据产品定位与功能需求，整合外部信息源，自动生成结构化的行业调研报告，识别潜在机会点；

2. 原型阶段：完成调研后，根据结论输入具体需求就可以自动生成高保真、可编辑的产品原型图；

3. PRD阶段：Agent能根据原型图和对业务流程了解，自动生成产品需求文档，检查逻辑一致性，提醒遗漏场景；

4. 评审阶段：综合对已有上下文的理解，Agent可以针对评审目标，主动识别争议点并提供可落地建议。

有了墨刀AI Agent，产品经理不再需要频繁切换工具或手动同步数据。每一个环节的输出都能被智能体理解与承接，构成一个连贯、高效的智能协作工作流。

结语

方案评审的意义在于团队达成共识，以前由于信息不同步和沟通不畅，总会因为这一环节影响项目进程的推进速度。墨刀AI Agent的出现，可以让评审变得更有针对性：问题提前暴露，讨论集中重点，结论更有依据。

它不只是一个“生成内容”的AI，更像一个理解产品逻辑的协作者。当AI智能体真正融入产品团队的工作流，带来的不只是效率的提升，而是一种新的协作方式和思考模式。

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责任编辑：kj005

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