用于筛选和自主作答
问题根据回答分支，字段会被校验，进度也会保存，便于稍后继续。
01职责
它不取代研究人员，而是防止证据在访谈与决策之间丢失。
智能体承担可重复的研究工作，团队仍然掌控研究目标、受访者招募与最终结论。
智能体负责
- 组织研究： 细分群体、假设和可编辑提纲
- 开展文字访谈： 自适应表单或聚焦式聊天
- 检查问题： 避免诱导、假设性和多重提问
- 回到事实： 发生了什么、何时发生、采取了什么行动、付出了什么成本
- 提取证据： 准确原话及其来源
- 准备综合分析： 痛点、机会、矛盾和假设结论
02访谈
对受访者而言是自然对话，对研究而言是严谨方法。
系统不会把访谈变成长问卷。它根据上下文选择下一题，同时遵守研究边界。
用于深入，不做无目的闲聊
智能体一次只问一个问题，把模糊表述追问到具体情境、行动、替代办法或实际成本。
形式可以变化，上下文不会丢失
受访者可以从表单切换到聊天再返回，已有回答会保留，也不会被重复询问。
回答受访者的原话
追问过往行为事实
证据原话与准确来源
发现痛点、机会或矛盾
审核人工发布决策
03方法
问题发给受访者之前，就会按照 The Mom Test 进行检查。
这样可以减少礼貌性认同、对未来的猜测，以及由访谈者暗示出来的答案。
智能体要求具体事实
- “上一次发生是什么时候？”
- “以前你是怎么处理的？”
- “过程中最困难的是什么？”
- “花了多少时间、金钱或精力？”
- “之后你做了什么？”
智能体避免诱导
- 研究过程中不推销解决方案
- 不询问是否会购买尚不存在的产品
- 不把多个问题塞进一句话
- 不把称赞或观点当成行为证据
- 证据不足时不掩盖不确定性
04结果
每份报告都能追溯到受访者的准确原话。
团队得到的不是一份看似流畅的概述，而是一组相互关联的研究成果。发现有疑问时，可以直接查看依据。
- 证据事实、逐字原话和准确来源。
- 痛点与机会情境、强度、在研究群体中的重复情况，以及受访者实际投入资源解决问题的迹象。
- 假设结论得到支持、被否定或仍不确定，并同时展示支持和冲突证据。
- 单次访谈与群体报告重复模式、细分群体差异、例外、矛盾和下一轮问题。
“每周一我们都要手工把三张表里的数字复制到一起，通常需要两个小时。每个月还要重新核对一次全部数据。”
人工审核
确认 · 驳回 · 修正
AI 准备草稿，由人员决定哪些重要发现可以进入正式报告。
05控制
首次访谈开始前，先明确数据使用规则。
团队预先确定允许使用的环境、参与人员和审核流程。额外访问权限不会被视为默认要求。
云端或本地方案提前决定
对于敏感研究，可以设计在组织内部环境中开展。具体方案取决于数据要求和运行环境。
只使用研究真正需要的材料
数据来源、参与人员和允许的操作在启动前确定，不会默认连接额外数据。
智能体负责准备，团队负责决策
访谈提纲可以编辑，重要发现进入最终报告前可以被确认、驳回或修正。
最适合的团队
需要定期开展访谈，但研究质量依赖少数成员维持的团队。
创始人与产品团队
开发前先验证问题，观察真实替代办法，并区分强证据与笼统兴趣。
UX 与 CustDev 研究人员
扩大回答收集规模，保留准确原话，更快准备可审核的证据基础。
处理敏感数据的组织
在收集访谈前先约定环境、访问权限和审核流程。