4. 用户旅程与接触点
为什么用户旅程是定义Agent能力边界的起点？
在PRD中定义Agent能力边界，不能仅靠功能清单堆砌。用户旅程图将每一步交互拆解为“用户目标 → 用户行为 → Agent响应 → 情绪变化”，让产品经理直观看到：哪些环节需要Agent介入，哪些环节必须保留人工，哪些环节是情绪低谷需要重点优化。能力边界正是从这些转换点中推导出来的。
绘制用户旅程的四步法
- 定角色与场景：明确目标用户（如“新用户首次下单”），定义完整的任务闭环。
- 拆阶段：将交互过程分为“交互前、交互中、交互后”三个阶段，每个阶段内再细分步骤。
- 标接触点与情绪：在每个步骤中记录用户与Agent发生交互的具体触点（界面元素、语音指令、消息等），并标注情绪得分（-2到+2）。
- 映射能力边界：从每个接触点中提取Agent需要具备的“主动/被动、确定性/生成式、可放弃/不可放弃”等能力特征。
关键原则：情绪曲线必须来自真实用户访谈或可用性测试数据，不要靠产品经理凭空猜想。低于-1分的接触点，是定义“需要人工兜底”能力边界的直接依据。
案例：智能客服Agent的用户旅程
| 阶段 | 用户行为 | 关键接触点 | 情绪分 | Agent行为 | 能力边界提取 |
|---|---|---|---|---|---|
| 交互前 | 打开App，点击客服图标 | 入口按钮 | 0 | 欢迎语弹出 | 被动触发，确定性响应 |
| 交互中-输入 | 输入“我的订单没发货” | 文本输入框 | -1 | NLP理解并给出标准回复 | 意图识别精度≥85%，否则转人工 |
| 交互中-查询 | 等待订单信息返回 | 进度加载动画 | -2 | 查询后端并展示物流状态 | 若查询超时>3s，必须给出安抚+预计时间 |
| 交互中-反馈 | 看到物流异常，点击“转人工” | 转人工按钮 | -1 | 请求优先连接，传递上下文 | Agent需保留放弃权，移交时携带整轮对话 |
| 交互后 | 人工解决后，收到满意度问卷 | 问卷弹窗 | +1 | 触发后自动关闭会话 | Agent不可在未完成移交时主动关闭 |
提示：情绪曲线中最低点（-2）对应的接触点“进度加载动画”直接决定了Agent的能力边界——必须加入“超时兜底”规则。这正是用户旅程驱动边界定义的典型示例。
用户旅程图与情绪曲线（SVG）
如何将旅程图转化为能力边界
完成旅程图和情绪曲线后，按以下步骤提取能力边界约束：
- 将每个接触点编号，记录Agent的行为类型（
主动推送 / 被动响应）。 - 对情绪分 ≤ -1 的接触点，标记为兜底触发点——必须定义：Agent何时放弃、转人工的阈值。
- 对情绪分 ≥ +1 的接触点，评估是否可复用为Agent的主动优化策略（例如在问卷弹窗后自动推荐关联服务）。
避坑提醒：不要将旅程图画成功能泳道图。用户旅程必须包含情绪曲线，且情绪数据必须来自实际用户调研（至少5次深度访谈的编码结果）。没有情绪曲线的旅程图无法推导出有效的能力边界。
交付物模板
在你的PRD中，本章应输出以下交付物：
| 交付物 | 形式 | 验收标准 |
|---|---|---|
| 用户旅程图（含情绪曲线） | SVG/PDF | 覆盖至少5个接触点，情绪曲线与用户访谈记录匹配，标注最差情绪分对应的Agent行为约束 |
| 接触点分析文档 | 表格（同上案例表） | 每个接触点包含：阶段、用户行为、Agent行为、情绪分、能力边界推导理由 |
| 能力边界摘要 | 列表 | 每条边界都标注了对应的接触点编号和情绪分，可追溯 |
实操建议：用协同工具（如Figma、Miro）绘制旅程图，再将最终版导出为SVG嵌入PRD。情绪曲线建议使用0.5分精度（-2, -1.5, -1, 0, +0.5, +1, +1.5, +2），避免过度概括。