AI认知 | 99%的AI Agent项目会死于“伪需求”，用OSCAR模型，成为那幸存的1%。 - 链载Ai

当人人都在谈论AI Agent的颠覆性潜力时，真正的战场早已从“我们能做什么”转向了“市场真正需要什么”。

与进行封闭的“思维实验”不同，这是一场精准的“商业情报战”的开端。

这不仅是关于创意的比拼，更是信息获取与分析能力的较量。

本文将聚焦于OSCAR情报调研模型（Objective, Scope, Checklist, Acquisition, Reasoning），为你提供一套系统化的实战工具箱，让你不再依赖直觉和想象，而是通过真实的情报来验证AI Agent的商业价值。

一、明确目标（Objective）：定义你的“情报任务”

一场没有明确目标的情报行动，只会带回一堆无用的信息。在开始调研前，你必须像一个情报分析师一样，将模糊的商业问题，转化为一个清晰、可执行的“情报任务”。

告别模糊问题：

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模糊的：“我想知道AI会议纪要Agent有没有市场。”

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清晰的：“验证中小企业核心决策者，是否愿意为‘能自动提取跨平台会议决策，并生成可追踪任务’的Agent，支付每月超过100元/席的费用。”

情报任务模板：

验证 [目标用户群体] 是否愿意为 [核心功能场景] 支付 [具体价格/成本]，并评估 [关键技术指标] 是否能被现有方案（如 [具体技术方案]）以低于 [成本阈值] 的代价实现。

这个目标直接定义了你后续所有情报搜集工作的靶心。

二、划定范围（Scope）：锁定你的“主战区”

AI Agent的应用领域无边无际，试图覆盖全部等于毫无重点。你需要划定一个清晰的“主战区”，将有限的资源聚焦在最关键的领域。

1. 场景颗粒度：从“行业”下钻到“岗位任务”

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不要说：“我要做医疗行业的Agent。”

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要具体到：“我要做一个能帮助‘三甲医院放射科医生’，将‘CT影像的初步筛查报告’撰写时间缩短50%的Agent。”

2. 技术边界：明确你的“武器库”

明确你依赖的技术栈。你的Agent是基于GPT-4，还是Llama 3？是依赖LangChain框架，还是自研多智能体协作？这决定了你的技术可行性、成本结构和潜在的护城河。

3. 价值判断模型：建立你的“雷达系统”

在进入战场前，先建立一个简易的评估模型，帮你快速筛选信息。

AI Agent价值雷达图示例：

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需求刚性：解决的是“没有会死”的问题，还是“有了更好”的问题？

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技术可控性：核心功能是依赖成熟的API，还是需要前沿的学术突破？

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付费意愿：用户是个人，还是企业？付费能力和决策流程有何不同？

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替代成本：用户从现有工作流迁移到你的Agent，需要付出多大代价？

三、建立清单（Checklist）：制作你的“情报卷宗”

针对每一个“主战区”内的关键角色（如竞品、技术、用户），建立一份标准化的“情报卷宗”（Dossier），确保信息搜集的系统性和可比性。

竞品情报卷宗模板：

情报维度	搜集内容	关键指标/问题
产品定位	官网Slogan、核心功能描述	它的“一句话卖点”是什么？解决了谁的什么问题？
技术架构	开发者文档、技术博客、GitHub	依赖哪些核心模型/框架？API调用成本如何？
用户画像	社区讨论、应用商店评论、用户访谈	典型用户是谁？他们最爱/最恨哪个功能？
商业模式	定价页面、财报、融资新闻	如何收费？客单价多少？最新的融资额和估值？
运营动态	社交媒体、版本更新记录、招聘信息	最近在做什么活动？产品迭代方向？在招什么人？

四、获取情报（Acquisition）：你的“特工工具箱”

这是将OSCAR模型从“框架”变为“实战”的核心。90%的决策优势，来自于你比别人更会“找”和“问”。

1. 公开来源情报（OSINT - Open-Source Intelligence）

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数字足迹分析：

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网站流量分析：使用SimilarWeb或Semrush估算竞品网站的访问量、用户来源地、停留时间，判断其市场热度。

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社交聆听：在Twitter/X、Reddit、专业论坛中搜索竞品或相关关键词，查看真实的用户讨论、抱怨和期待。

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招聘数据挖掘：在LinkedIn上分析竞品的招聘岗位，尤其是技术和产品岗位的要求，可以反推出其技术栈和战略方向。

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技术痕迹追踪：

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GitHub仓库分析：查看竞品开源项目的commit频率、issue讨论、star数量，评估其开发活跃度和社区关注度。

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开发者文档深读：仔细阅读API文档中的使用限制、定价细节和错误代码，这些是其技术天花板和成本结构的关键线索。

2. 人力情报（HUMINT - Human Intelligence）

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“伪装”渗透：

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以“开发者”身份：加入竞品的技术社群，提问关于API集成、性能瓶颈等问题，观察官方的回复和其他开发者的反馈。

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以“潜在客户”身份：申请试用企业版产品，向销售咨询针对特定场景的解决方案、安全合规性以及大客户案例，获取未公开信息。

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专家网络访谈：

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付费咨询：通过在行、知识星球等平台，付费约谈目标行业的资深专家，用1小时换取他们数年的行业洞察。

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反向请教：找到使用竞品的用户，以“我正在做类似研究，想请教您几个问题”的方式，了解他们的真实使用体验和未被满足的需求。

3. 信号情报（SIGINT - Signals Intelligence）

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融资信号：使用Crunchbase、PitchBook或国内的天眼查，监控行业内的融资事件。投资方的背景和投资额度，往往揭示了资本市场对某个赛道的判断。

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企业财报分析：对于上市公司，其财报中的研发投入、销售成本、客户增长等数据，是验证商业模式最硬核的证据。

五、归因分析（Reasoning）：从“情报”到“洞见”

搜集到的情报只是原材料，真正的价值在于分析和归因。你需要像一个侦探一样，将零散的线索串联起来，形成完整的逻辑链，并警惕常见的分析陷阱。

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陷阱1：把“噪音”当“信号”

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案例：某Agent产品在社交媒体上好评如潮，但流量分析显示其网站跳出率高达90%。

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归因：好评可能来自小范围的早期粉丝，但产品并未吸引主流用户。高跳出率是更真实的“信号”。

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陷阱2：忽略“沉默的证据”

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案例：调研发现，很多用户表示需要“AI自动处理邮件”。但进一步访谈发现，他们从未尝试过任何邮件自动化工具。

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归因：口头上的“需要”不等于行为上的“付费意愿”。用户没有采取行动的“沉默”，是比语言更重要的证据。

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陷阱3：进行“静态归因”

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案例：竞品A当前版本功能简陋，技术落后。

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归因：但其招聘信息显示正在大量招聘算法工程师，且最新一轮融资由顶级AI基金领投。静态地看它是个弱者，但动态地看，它可能是未来的颠覆者。

最终交付：一份“商业可行性战报”

调研的终点，不是一份厚厚的数据报告，而是一份清晰的“战报”，它必须明确回答最初的“情报任务”：

根据我们获取的情报，目标用户 [愿意/不愿意] 为此付费，因为 [关键原因]。现有技术 [能/不能] 在成本可控的范围内实现，其主要风险在于 [技术/市场风险点]。因此，我们建议 [继续投入/调整方向/放弃]。

总结：用情报优势，赢得AI时代的商业竞争

在AI Agent的淘金热中，最宝贵的资源不是算力，而是信息优势。

OSCAR模型提供的不只是一套流程，更是一种思维方式：从依赖内部的“头脑风暴”，转向基于外部的“情报驱动”。

它让你在写下第一行代码之前，就能通过低成本的侦察，看清战场的迷雾，找到那条最值得投入的进攻路线。