项目背景
洞察 Agent 是企业 BI 平台中的深度分析智能体。业务人员以一句话提出经营问题，智能体自行查阅多张仪表板，数分钟后交付结论或分析报告。本项目设计的是提问者使用的对话界面。
项目快照
构建从问题发起、分析执行到结果阅读与持续追问的完整 App 体验，让用户容易开始分析、理解分析进展，并能依据结果进一步探索。
- 分析前如何帮助用户把模糊的业务疑问，转化为可执行的分析任务？
- 分析中如何让动态、复杂的分析过程变得清晰可理解？
- 分析后如何把大量分析信息组织成有依据、可继续探索的结论？
设计已上线，以下设计保留在上线版本中：
- 提问前身份区、专家前缀与报告类型标签
- 思考过程过程区与收起后的完成行
- 交付回答归属与报告卡
- 回访顶栏切换与历史对话
项目目标
用户目标
在一个 App 内，通过自然语言提出复杂经营问题，快速了解问题原因，并通过持续追问获得支持业务判断的分析结论。
业务目标
降低复杂经营分析的使用门槛与人工成本，让更多业务人员能够利用企业数据开展分析，提高经营问题的响应与决策效率。
使用者
智能体由配置者在后台搭建，由提问者在对话中使用。配置者为智能体撰写描述，设定分析专家与回答形态；提问者按问题类型委托分析。本项目设计提问者一侧的对话界面。
配置者
数据生产者 · 在后台搭建智能体
- 撰写智能体描述
- 设定分析专家
- 设定回答形态
智能体
对话中可见的部分
- 身份与描述
- 分析专家
- 文本或报告
提问者
业务人员 · 本项目设计范围
- 开放的归因问题
- 固定结构的报告
- 事实查询
系统
产品架构
智能体的工作分布在四层中，提问者能直接看到的只有最上面的应用层。意图识别、任务规划、取数与报告生成都发生在下面三层；界面呈现什么、呈现到什么程度，决定了用户能否跟上一次分析。结论所依据的仪表板与卡片，可以在对话中溯源。
应用层 Application
- 探索式分析
- 分析专家
智能体层 Agent
- 意图识别 自然语言理解 · 分析资产理解 · 上下文感知
- 任务规划 任务分解 · 工具调用 · 执行计划
- 执行控制 工具协调 · 异常处理 · 结果整合
- 环境感知 状态监控 · 结果感知 · 上下文更新
分析工具层 Tools / Subagents
- 深度思考
- 获取仪表板与卡片数据
- 仪表板洞察
- 知识检索
- 报告生成
分析资产层 Assets & Knowledge
- 仪表板
- 卡片
设计策略
运行信息的分层呈现
用户只看得到应用层，其余三层的运行产出要经过取舍才进入对话。设计按信息对判断的帮助程度分级，决定每类信息是否呈现、何时呈现。
架构中的模块四层与模型服务
应用层 Application
- 探索式分析
- 分析专家
- 对话管理
智能体层 Agent
- 环境感知
- 意图识别
- 任务规划
- 执行控制
分析工具层 Tools / Subagents
- 报告生成
- 获取仪表板与卡片数据
- 深度思考
- 知识检索
- 仪表板洞察
分析资产层 Assets & Knowledge
- 仪表板 可溯源
- 卡片 可溯源
大模型服务 Model
- 模型调用
呈现级别按对判断的帮助程度分级
来自 探索式分析、分析专家、对话管理
提问前交付回访来自 意图识别、任务规划、报告生成、获取仪表板与卡片数据
思考过程来自 深度思考、仪表板、卡片
思考过程交付来自 环境感知、执行控制、知识检索、仪表板洞察、模型调用
出现的时刻一次委托的四个时刻
- 提问前
- 身份区
- 推荐问题
- 分析专家
- 思考过程
- 运行状态
- 意图与所选专家
- 执行步骤与所查仪表板
- 思考原文
- 收起后的完成行
- 交付
- 回答的专家
- 结论与报告卡
- 取数结果
- 回访
- 顶栏切换
- 历史对话
设计过程
A · 提问前
提问前：明确智能体用途，找到提问起点
平台提供多个智能体，用户选中后，需要先了解它能做什么、可以怎么问。因此，界面通过身份区说明用途、推荐问题引导提问、分析专家提供预设的分析方式，帮助用户开始一次分析。
-
头像、名称与描述
先说明“我能帮你什么”
使用配置的身份信息说明智能体用途，移除无配置依据的问候与口号，让用户形成一致的能力预期。
-
可试着问我与推荐问题
给用户一个可以直接开始的问题
在用途说明之后提供推荐问题，让用户可以从具体示例发起对话，减少从零组织问题的负担。
-
输入框上方的分析专家入口
让分析方式可以选择
通过分析专家入口提供预设的分析技能，让用户在发起任务前选择本次采用的分析方式。
A · 分析专家
让选择结果留在提问现场
选中的专家名以行内前缀显示在输入框中，用户在组织问题时仍能确认本次分析方式，无需重新打开面板查看。
- 部分专家带预设提问选中这类专家时，输入框会同时填入一条固定的推荐提问，用户可以直接发送，也可以在此基础上修改。
-
1点开分析专家入口
-
2在面板中选择一位分析专家
-
3专家名作为前缀留在输入框里
B · 运行中
只展开正在进行的一步
分析要走几步无法预知。已完成的步骤收为标签，每多一步只增加一行高度。
-
1意图识别中，自动展开
-
2识别完成，打勾收起
-
3深度思考收为标签
-
4再次思考，标签依次排开
B · 思考过程
意图与所选专家
意图识别展开理解结果，回答下方注明由哪位专家给出。
B · 思考过程
执行步骤与所查仪表板
洞察分析展开后列出所查页面与筛选条件，点按页面可上滑查看计算详情。
-
1点按所查页面
-
2上滑查看计算详情
B · 完成后
默认收起，支持回看分析过程
分析结束后，过程收为一行，让回答靠前；需要核查时逐层展开，不离开当前对话。
-
1收为一行，标明总用时
-
2展开后按阶段回看
-
3点开深度思考，查看分析计划
C · 交付
结论在前，报告以卡片交付
完成后先给两行结论，完整内容收进报告卡；中途停止则不生成回答。
-
1结论两行，点卡片看报告
-
2中途停止，不生成回答
-
3标出取数缺口
C · 报告
报告单独成页，依据可以追溯
点报告卡进入报告页；正文里的圆形角标对应一条生成依据，点开上滑查看所用数据。
-
1报告单独成页
-
2点角标，上滑看依据
D · 回访
会话从属于智能体
切换智能体在顶栏完成，左侧抽屉只列当前智能体的历史对话。
-
1顶栏显示当前智能体
-
2点切换，整列选择
-
3抽屉按时间列出历史
-
4标出仍在分析的会话
D · 追问
多轮追问，专家按问题匹配
在同一对话里继续追问；每轮按问题自动匹配分析专家，需要时也可以手动选择或更换。
-
1继续输入追问
-
2自动匹配专家回答
需要固定专家时，手动选择或更换
协作流程
方案在一周内经历三轮迭代：可交互的演示原型、低保真初稿，以及沿用既有对话组件的落地稿。项目期间，研究对象、呈现规则、设计边界与方案取舍均由设计者决定；当前步骤展开、卡片外壳和输入前缀等交互与样式沿用既有实现。AI 辅助阅读前端代码、生成演示原型，并按设计指令搭建和修改画板。
- 00
接手之前
BEFORE
- 主动了解业务背景
- 与产品、研发对齐目标
- 收集需求文档与数据资料
TOUCHPOINTS
ENGPRODUCT
- 01
读通链路
07.30
- 阅读前端代码与服务端数据
- 多个 Agent 并行试做不同方案
TOUCHPOINTS
AIENG
- 02
低保真初稿
07.31
- 过程区三段按实际顺序
- 制作可交互原型
TOUCHPOINTS
AIPRODUCT
- 03
落地稿
08.03
- 沿用既有对话组件
- 报告卡与报告视图
- 会话随智能体，经代码证实
TOUCHPOINTS
ENG
- 04
设计评审
08.04
- 逐项与研发核对
- 纠正需求偏差
TOUCHPOINTS
AIENGPRODUCT
- 05
落地稿后期
—
- 专家卡上的报告类型标签
TOUCHPOINTS
PRODUCT
- 06
产品上线
09.11
- 设计已上线，使用指南收录上线界面
TOUCHPOINTS
PRODUCT