8.1 需求分析

1. 需求分析的核心目标

在构建一个AI Agent之前，明确需求是项目成功的关键。需求分析阶段需要解决以下问题：

  • 功能需求：AI Agent需要完成哪些具体任务？（例如：自然语言交互、图像识别、自动化决策等）
  • 性能需求：对响应速度、准确率、并发能力等指标的要求。
  • 环境需求：部署场景（云端/边缘设备/嵌入式系统）和交互对象（人类/其他系统）。
  • 约束条件：硬件资源限制、数据隐私要求或合规性标准。

2. 需求收集方法

2.1 利益相关者访谈

  • 与终端用户、业务专家和技术团队进行深度沟通
  • 使用案例分析法（Use Case）描述典型交互场景
    示例：
    用例：天气查询助手
参与者：用户
触发条件：用户语音输入"今天会下雨吗？"
预期行为：返回当地天气预报并建议是否携带雨具

2.2 竞品分析

  • 研究同类AI Agent的功能架构（如ChatGPT的对话管理模块）
  • 通过SWOT分析识别差异化机会

3. 需求规格文档

建议包含以下结构化内容：

需求类型说明示例
功能性需求必须实现的核心能力"支持多轮对话上下文记忆"
非功能性需求质量属性要求"响应延迟<500ms（P95）"
数据需求输入/输出数据规范"需接入实时气象API数据源"
安全需求权限控制与数据保护措施"对话记录需端到端加密"

4. 可行性验证

  • 技术可行性：评估现有算法（如Transformer/RCNN）是否满足需求
  • 资源可行性：计算训练数据量、标注成本与算力需求
  • 风险分析：识别潜在失败点（如长尾场景处理不足）

关键检查点：需求文档应通过MoSCoW法则（Must-have/Should-have/Could-have/Won't-have）确定优先级，并与所有利益方达成共识。

5. 工具推荐

  • 需求管理：JIRA, Confluence
  • 原型设计：Figma（界面流）, Balsamiq（快速线框图）
  • 流程建模：Lucidchart（绘制状态机图）

通过系统的需求分析，可以为后续的8.2 实现步骤奠定坚实基础。


该内容采用技术文档风格，包含：
1. 结构化层次（目标→方法→交付物）
2. 实用工具和模板（表格/用例示例）
3. 与其他章节的明确衔接
4. 强调可操作性（检查点/风险提示）
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