2024 年以来，「超级智能体」的概念迅速升温。从 AI Agent 到多模态助手，大家似乎都看到了下一代人机交互的潜力。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；AI-native 的产品形态，依然在探索中。
那么，在超级智能体之后，产品开发的下一步是什么？我们认为，「垂直 AI 产品」是一个值得关注的方向。
- 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。这一设想非常迷人，但现实中的体验却不如预期。
几个核心问题：
- 任务完成度低：AI 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：尤其是涉及第三方 API 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。
- 垂直 AI 的机会：从“能做”到“做得好”
与通用智能体追求“大一统”不同，垂直 AI 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：AI 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：AI 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：AI 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：
- 目标明确：用户的核心诉求清晰可衡量（如：写一封高点击率的冷启动邮件）。
- 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。
- 闭环更容易：AI 的输出可以直接影响业务指标，而非停留在“建议”层面。
正因为目标单一、路径清晰，垂直 AI 更容易实现「AI 真正可用」的体验。
- 产品形态的变化：从 Prompt 到 Workflow
过去，我们围绕 AI 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，产品逻辑正在悄然转向“Workflow AI”：
- 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，一键执行。
- 与行业软件深度集成：比如 Notion AI 就嵌入到笔记流程中，不再是独立工具。
这让 AI 不只是一个“聪明的回答者”，而是一个流程的参与者与推动者。
- 谁适合做垂直 AI 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 know-how 与数据资源
- 拥有稳定用户群，能直接落地AI 能力并快速验证
- 具备一定技术积累，能完成 AI 能力的集成与调优
说到底，垂直 AI 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 AI”，而是“用 AI 真正解决了谁的什么问题”。
如果你正在思考 AI 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 AI 介入？
- 有没有足够的数据或业务流程，可以让 AI 接得住？
- 如何设计微闭环，让用户在 1-2 步内看到 AI 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 AI 产品。
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