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产品定位

产品定位

名称建议

当前项目名：AgentDrivenSurvey。

平台化后可以考虑：

AgentSurvey；
Agentic Research OS；
Open Agentic Survey Platform；
AI Research Agent Platform；
Survey Agent Studio。

本资料包暂用 AgentSurvey。

一句话定位

AgentSurvey 是一个开源、自托管、模型可解耦的 AI Agent 用户调研平台，支持研究人员配置项目目标、知识库、任务、工具和输出结构，让 AI 在访谈/问卷中动态追问、渲染交互组件，并生成带证据链的结构化洞察。

Tagline 备选

Open-source AI agents for user research.
Agentic surveys and interviews, with evidence-backed insights.
Build configurable AI research agents, not static questionnaires.
From research goals to structured insights, powered by autonomous interview agents.
Self-hosted AI user research platform for teams who need control.

目标用户

核心用户

产品经理：想快速验证需求、概念、功能优先级。
用户研究员：想扩大定性访谈规模，同时保持可追溯证据。
创业团队：想低成本做客户发现和 PMF 研究。
B2B SaaS 团队：想基于客户反馈持续收集结构化洞察。
AI/Agent 应用开发团队：想把用户访谈变成可配置 runtime。

次级用户

咨询公司。
学术研究团队。
内部创新团队。
教育/医疗/金融等对数据控制要求高的组织。

产品边界

AgentSurvey 是什么

AI-moderated interview platform。
Agentic survey platform。
Research workflow runtime。
Tool-driven participant interaction layer。
Evidence-backed insight extraction system。
Self-hosted research data platform。

AgentSurvey 不是什么

不是传统静态问卷工具的简单复制。
不是通用 LLM app builder。
不是 panel 招募平台。
不是完整的 UX testing suite。
不是单纯的聊天机器人。

核心价值主张

对研究人员

更快创建研究项目。
自动生成/调整访谈 guide。
让 AI 自动追问模糊回答。
让结构化结果自动生成且可审计。
通过 evidence 追溯每个洞察来源。

对产品团队

快速收集高质量用户反馈。
用交互式组件降低用户回答成本。
把开放式回答转成可比较的数据。
支持多项目并行研究。

对工程/数据团队

self-hosted。
多模型 provider。
内部知识库可接入。
工具能力可扩展。
输出 schema 可配置。
研究数据可导出到仓库、BI、Notion、Slack 等系统。

竞争差异化

对比对象	它们的强项	AgentSurvey 的差异化
Outset / Listen / Sprig	商业闭环成熟	开源、自托管、可深度定制
Typeform / Qualtrics	问卷体验成熟	Agentic 追问和研究状态机
Formbricks / SurveyJS	开源问卷能力	AI interview harness 和证据抽取
Dify / Langflow / Flowise	通用 Agent/RAG/workflow	用户研究领域模型和方法论
LangGraph	强状态机 Agent runtime	研究产品化 UI、schema、session、evidence

北极星指标

建议第一阶段北极星指标：

每个 study 产生的 evidence-backed structured insights 数量与人工修正率。

辅助指标：

完成率；
平均访谈时长；
每个 session 的有效追问数；
输出字段 coverage；
人工 review 通过率；
结构化字段置信度；
每个 insight 的证据引用完整率。