"AI Agent 工作台能做什么？"如果只回答能聊天、能写文档，范围还是太大。但放到一个真实的产研任务里看：产品经理拿到一批访谈纪要、反馈表和旧版说明，先整理证据，再产出评审材料，最后还要把修改记录留下来。在这个过程里，AI Agent承担的是连续处理资料和产物的工作台，不是替团队直接拍板。
本文以墨刀 AI 客户端为例，探讨产研任务全流程交付怎么顺畅进行：读取本地文件，按要求提取内容，生成文档或表格，再根据人工确认继续修改。下面拆四个阶段，每一段都写清输入、输出和人工检查点。
一、先把资料分成能核对的几类
不要把整个项目目录一股脑交给 Agent，最好先把文件按用途分组 ：访谈纪要是原始证据，Excel 反馈表是结构化记录，旧版 PRD 或页面说明是现行规则，会议记录则可能包含尚未确认的决定。文件名可以先统一成"来源_日期_版本"，例如 访谈_2026-10-15_v2.docx。
在墨刀 AI 客户端里，第一轮任务只做读取和索引，不要求它写结论。提示词可以这样写：
"扫描指定目录，列出文件名、类型、日期和可能的用途。不要总结需求，不要补充缺失规则。对无法判断版本的文件标记为待确认。"
输出应该是一张来源表，产品经理先检查有没有漏文件、把旧版本当成新版本，或把会议里的个人意见误当成业务规则。
二、第二轮只提取事实，暂时不写方案
来源确认后，再让 Agent 提取一个明确主题，比如"退款进度"和"退款失败原因"。每条记录保留原话、文件编号、页码或行号、时间。材料没有提供的信息写"未提供"，不要让模型用常见业务流程补齐。
这一步的产物可以是 Markdown 表格或 Excel：事实、推测、待验证三列分开。遇到冲突时并排显示，例如访谈说"退款已经提交"，反馈表却把同一订单标成"审核中"。两条记录不能被压成一句"退款处理中"，否则后续 PRD 会失去追溯入口。
本地文件访问的能力在这里能发挥作用：文档和表格都在项目目录里，AI 提取结果可以继续写回指定位置。它省下的是复制粘贴和反复找文件的时间，判断仍要回到原始材料。
三、第三轮才生成产研产物
事实表确认后，才让 Agent 开始生成 PRD、评审问题清单或周报。任务描述要带上输出格式和禁止项，例如：
"根据已确认的事实表生成 PRD 草稿。每条需求附来源编号；没有来源的数据写待确认；把用户问题、原因假设、解决方案分开；补充空状态、失败状态和权限差异；不要新增业务规则。"
Agent 生成 PRD 后，先查几处最容易出错的地方：数字和时效有没有来源，P0/P1 是否沿用了错误的表格列，验收条件是否把方案写成了用户事实，失败和权限分支有没有被遗漏。
如果要后续继续产出汇报 PPT，还可以复用已经确认的 PRD，到时候结合上下文，PPT 只保留结论、证据和待决策项，详细内容放在附录或来源表里。
四、把人工确认写回任务链
Agent 工作台最容易被忽视的是，下一轮怎么接着做。每次人工修改后，建议记录下确认了什么、否决了什么、还缺什么材料。这样下次任务引用这份记录，就可以要求只处理未关闭项。
可以用一个简单的任务状态：待提取、待核对、已确认、已输出、需返工。状态不要只存在聊天窗口里，写回项目目录中的任务记录，文件名带日期和版本。这样换人或隔几天继续处理时，能够知道上一轮停在哪里。
这也是 AI Agent 工作台和网页对话 AI 的区别之一：连续任务需要文件、产物和确认记录能互相找到。而且这类 Agent 大多支持 skill 扩展和定时任务，放在日常工作流中会更加顺畅。
