引言

2025年，AI Agent智能体的普及，让几乎每个行业都开始探索专属智能体的可能。而在产品设计领域，从偏向代码开发的Cursor，到侧重文档撰写的Notion AI，再到聚焦产品设计与协作的墨刀AI Agent，不同类型的AI Agent智能体正渗透到产品经理的工作流中。

在这三款AI Agent中谁更懂产品逻辑，能融入真实的产品工作流呢？本文将以产品经理视角，对三款主流AI Agent进行对比测评，并结合实际体验，探讨它们在产品设计工作流中的价值与边界。

一、产品经理AI Agent需要具备哪些特性

不同于内容创作者或开发者，产品经理的工作是多线程的，产品逻辑性极强的。一个能真的有效帮助产品经理的Agent需要具备以下5个特性：

1. 任务规划能力：能拆解复杂任务链，从目标推导出行动计划。比如需要设计一个会员系统，Agent能从信息调研、需求归纳到原型界面设计自动构建出清晰的执行计划，并给出阶段性产出。
2. 流程覆盖度：能够覆盖产品设计全流程，从调研、原型、文档到评审环节无缝衔接，而不是停留在单一孤立的环节或者无法衔接的环节。
3. 上下文理解：能理解项目级上下文，在多轮对话和任务处理中保持统一的产品逻辑，结合上下文输入输出内容，不会毫无衔接或断线重来。
4. 错误自修正：当逻辑不合理或者需求冲突的时候，能够主动识别问题并自动调整输出，而不是一味照单全收，输出互相矛盾的结果。
5. 专业领域支持：能够理解信息架构、UI/UX设计规范、需求文档结构等专业语境，而不是通用语言模型的模板式文字表达。

可以说，这五大特性决定了一个AI Agent是否能够真的嵌入到产品经理的工作流中。

二、三款产品经理AI Agent的测评对比

1. 原型设计类智能体：墨刀AI Agent

这是一款基于原型设计与协作平台深度训练的AI Agent，核心优势在于对产品经理工作流的原生理解。它能生成原型图，还能围绕项目目标理解需求逻辑、自动生成PRD文档，并贯穿从调研到评审的完整闭环。
在实际体验中，我觉得它更像是一个“协作搭档”，可以联系上下文内容给出周全的方案。不过在复杂业务需求上还是需要人工介入调整。

2. 代码生成类智能体：Cursor

Cursor偏向开发侧，是一个典型的“代码智能体”。它能高效生成、修改、解释代码，不少产品经理也会借助它生成简单的原型HTML代码来验证设计思路。它的逻辑严密、反应迅速，但对于“产品目标”理解不够深入，更多是执行任务层面的高效工具。在实际体验中，对操作与Prompt技巧的掌握要求较高，非技术背景用户的上手门槛略高。

3. 文档撰写类智能体：Notion AI

Notion AI 是一款通用型文档智能体，语言组织能力出色，适合生成PRD摘要、会议纪要、需求说明、项目汇报大纲等内容。由于它更偏向于文字处理和文档生成，对复杂产品文档中涉及的多环节逻辑或交互流程结构化理解仍有局限，仍需产品经理人工补充与校对。

接下来从产品经理工作流的维度出发，对比这三款AI Agent：

通过以上对比可以看出，这三个AI智能体都拥有自己的适配场景，如Notion适合处理内容整理与汇报文档类需求；Cursor适合开发验证与原型代码生成；墨刀AI Agent更贯穿于产品经理调研、原型、文档、评审工作全流程。三款Agent各有侧重和不同，都是值得产品经理尝试的智能体工具。

三、实战体验：AI Agent如何协助产品设计

在一次新功能设计项目中，我尝试全程用AI Agent协助完成产品流程，主要分为四个阶段：

1. 调研阶段

向Agent输入指令，让它调研并分析3款主流健身APP会员中心功能，从中提炼可借鉴的设计逻辑。Agent立即展开搜索和精准内容抓取，创建了竞品分析、竞争力方案、会员运营策略三个分析报告，内容丰富清晰明了。除了问卷调查访谈类调研，Agent信息搜寻与抓取的这个过程节省了大部分的调研准备时间，也让调研结论更有条理。

2. 原型阶段

基于前面的调研结果，我进一步让Agent进一步生成3个核心功能页面，并要求设计色调为深色系。它不仅主动确立了生成的原型页面分别是：会员主页、训练计划页面和社区互动页面3个核心功能页面。并且还生成了一份设计说明文档，接着依据文档来生成了3个健身APP原型页面，整体功能结构完整清晰，可以导出项目手动优化、协作、演示。

3. PRD阶段

接下来让Agent基于原型生成PRD文档。它能自动识别原型页面元素和交互逻辑，整合产品竞争力方案、运营策略、竞品分析和设计规范，并声称从产品概念到具体功能实现全流程的需求文档，确保技术可行性和商业目标协同实现。文档虽然逻辑严谨、层级清晰，如需运用到真实项目中还需人工二次优化细节。

4. 评审阶段

在评审阶段，针对这款APP新增的“AI健身教练”功能入口，进行两种方案的评审。Agent基于市场调研、竞品分析、PRD文档、设计规范等资料，从用户使用路径、界面美观度、功能曝光度、导航协调性、技术实现复杂度等多个维度对两种方案进行分析评审，最终得出一份评审报告。除了应用在方案对比上，这项能力还可以对需求文档、产品定价、界面布局等进行评审。

总结

AI Agent不仅是产品经理AI辅助工具的一次升级，更是工作方式的一次革新。或许它的强大之处，不仅在于能高效处理产品设计的全流程任务，更在于帮助产品经理建立起系统化的思考方式；它的价值核心不仅是单纯节省时间，更在于优化产品设计环节的连贯性与系统性。相信未来，产品经理了可以与AI Agent并肩协作，共同推动产品从构想到落地的高效演进。

声明：文中提到AI智能体均基于个人经验分享，观点仅供参考，无利益相关。