AI产品需求文档框架-以 Deer-Flow 为例

AI产品需求文档框架 以 Deer Flow 为例 AI产品需求文档框架 以 Deer Flow 为例 Modified November 10, 2025 12.2 可用性需求 12.3 安全需求 12.4 数据统计需求 13. 迭代规划 13.1 MVP版本 (v1.0) 目标: 验证核心流程，完成基础研究功能 包含功能: • ✅ Coordinator: 意图识别，简单对话 • ✅ Planner: 研究计划生成 • ✅ Human Feedback: 计划审核 • ✅ Researcher: 网络搜索+爬取 • ✅ Reporter: 基础报告生成 • ✅ Console UI 暂不包含: • ❌ 多轮澄清 • ❌ 背景调查 • ❌ Coder Agent • ❌ 知识库集成 • ❌ 多种报告风格 • ❌ 播客/PPT生成 13.2 v1.5版本 目标: 增强研究深度和用户体验 新增功能: • ✅ 多轮澄清对话 • ✅ 背景调查功能 • ✅ Coder Agent (代码执行) • ✅ 私域知识库集成 (RAGFlow) • ✅ Web UI 13.3 v2.0版本 目标: 支持多种场景和扩展功能 新增功能: • ✅ 多种报告风格 • ✅ 报告后期编辑 • ✅ 播客生成 • ✅ PPT生成 • ✅ MCP工具集成 13.4 v3.0版本 (规划中) 目标: 智能化升级和协作功能 规划功能: • 🔮 自动优化研究计划 (基于历史数据) • 🔮 多人协作研究 • 🔮 研究模板市场 • 🔮 自定义Agent工作流 • 🔮 研究知识图谱 14. 附录 14.1 关键术语表 术语 说明 Agent 具有特定角色和能力的AI智能体 Agent工作流 多个Agent协作完成任务的流程，替代传统的用户旅程 Coordinator 协调员Agent，负责意图识别和任务分发 Planner 规划员Agent，负责研究计划制定 Researcher 研究员Agent，负责网络信息收集 Coder 编码员Agent，负责代码执行和数据分析 Reporter 报告员Agent，负责汇总和报告生成 Clarification 澄清，通过多轮对话明确用户的模糊需求 Human in the loop 人在环中，在关键节点引入人工决策 MCP Model Context Protocol，模型上下文协议，用于扩展工具能力 RAG Retrieval Augmented Generation，检索增强生成 COT Chain of Thought，思维链，引导模型逐步思考 Few shot 少样本学习，通过少量示例帮助模型理解任务 14.2 提示词文件路径 Agent 提示词文件路径 Coordinator src/prompts/coordinator.md Planner src/prompts/planner.md Researcher src/prompts/researcher.md Coder src/prompts/coder.md Reporter src/prompts/reporter.md 15. PRD撰写说明 本节仅用于教学目的，实际PRD中不应包含此部分 15.1 本PRD与传统PRD的区别 区别点 传统PRD 本PRD(AI产品) 核心流程 用户旅程图 Agent工作流图 功能描述 页面+交互+逻辑 Agent角色+任务+输入输出 关键章节 界面原型 提示词设计策略（原型图同样重要，或许未来可以被 Dify 替代） 新增章节 评估数据集要求、测试标准 15.2 提示词章节的重要性 在AI产品PRD中，"提示词设计"章节是核心，但不应直接交付提示词，而是: 1. 设计思考: 为什么这样设计?要解决什么问题? 2. 策略说明: 采用了哪些策略(COT/Few shot/工具绑定)? 3. 输出控制: 如何控制模型输出符合预期? 4. 示例说明: 用示例解释设计意图 15.3 与真实项目的对应关系 本PRD是基于已完成的DeerFlow项目"倒推"出来的，在真实场景中: 1. PRD先于开发: 产品经理先写PRD → 开发团队实现 2. 本文是反向: 先有实现 → 撰写PRD用于教学 因此，真实PRD撰写时: • 提示词章节只有"设计策略"，完整提示词部分应该是待迭代的初稿，文档中使用了真实项目提示词的中文翻译稿 • 测试标准是"预期目标"，而非"已达成指标" • 数据集要求是"待收集"，而非"已有数据" 文档结束 版本历史 • v1.0 (2025 10 16): 初始版本，完成核心章节 进一步交流 我正在计划组织一个纯 AI 产品的交流群，如果你有以下共识，欢迎建联： 希望一起构建这样的交流氛围： • 讨论真正的工程问题（提示词、上下文、工具…），而不是“哪个 AI 可以画原型图” • 大模型能力和边界（幻觉、推理、上下文压缩…），而不是“还是不知道 9.8 和 9.11 谁大啊” • 创新模型交互和体验，而不是“不就是个 AI 浏览器么”或者“炸裂了” 为了确保质量，需要你： • 在做 AI 大模型产品（可以独立开发），而不只是使用、爱好、想学习 • 愿意且能够交流、讨论 AI 的应用经验和心得，而不只是围观 • 理解大模型的基本原理和独特价值，而不是炸裂或垃圾的二元对立 • 不捧杀不贬低，理性的基于工程和真实经验 battle 具体问题 我可以提供： • 每周固定分享一个 AI 项目的拆解 • 相对前沿和及时的 AI 行业资讯和产品体验心得 • 还算不错的工程经验和提示词功底 • 投入一定精力维护这个群 感兴趣的伙伴，带一段简单的介绍私我：zhangjiawxid 12.2 可用性需求 12.3 安全需求 12.4 数据统计需求 13. 迭代规划 13.1 MVP版本 (v1.0) 目标: 验证核心流程，完成基础研究功能 包含功能: • ✅ Coordinator: 意图识别，简单对话 • ✅ Planner: 研究计划生成 • ✅ Human Feedback: 计划审核 • ✅ Researcher: 网络搜索+爬取 • ✅ Reporter: 基础报告生成 • ✅ Console UI 暂不包含: • ❌ 多轮澄清 • ❌ 背景调查 • ❌ Coder Agent • ❌ 知识库集成 • ❌ 多种报告风格 • ❌ 播客/PPT生成 13.2 v1.5版本 目标: 增强研究深度和用户体验 新增功能: • ✅ 多轮澄清对话 • ✅ 背景调查功能 • ✅ Coder Agent (代码执行) • ✅ 私域知识库集成 (RAGFlow) • ✅ Web UI 13.3 v2.0版本 目标: 支持多种场景和扩展功能 新增功能: • ✅ 多种报告风格 • ✅ 报告后期编辑 • ✅ 播客生成 • ✅ PPT生成 • ✅ MCP工具集成 13.4 v3.0版本 (规划中) 目标: 智能化升级和协作功能 规划功能: • 🔮 自动优化研究计划 (基于历史数据) • 🔮 多人协作研究 • 🔮 研究模板市场 • 🔮 自定义Agent工作流 • 🔮 研究知识图谱 14. 附录 14.1 关键术语表 术语 说明 Agent 具有特定角色和能力的AI智能体 Agent工作流 多个Agent协作完成任务的流程，替代传统的用户旅程 Coordinator 协调员Agent，负责意图识别和任务分发 Planner 规划员Agent，负责研究计划制定 Researcher 研究员Agent，负责网络信息收集 Coder 编码员Agent，负责代码执行和数据分析 Reporter 报告员Agent，负责汇总和报告生成 Clarification 澄清，通过多轮对话明确用户的模糊需求 Human in the loop 人在环中，在关键节点引入人工决策 MCP Model Context Protocol，模型上下文协议，用于扩展工具能力 RAG Retrieval Augmented Generation，检索增强生成 COT Chain of Thought，思维链，引导模型逐步思考 Few shot 少样本学习，通过少量示例帮助模型理解任务 术语 术语 说明 说明 Agent Agent 具有特定角色和能力的AI智能体 具有特定角色和能力的AI智能体 Agent工作流 Agent工作流 多个Agent协作完成任务的流程，替代传统的用户旅程 多个Agent协作完成任务的流程，替代传统的用户旅程 Coordinator Coordinator 协调员Agent，负责意图识别和任务分发 协调员Agent，负责意图识别和任务分发 Planner Planner 规划员Agent，负责研究计划制定 规划员Agent，负责研究计划制定 Researcher Researcher 研究员Agent，负责网络信息收集 研究员Agent，负责网络信息收集 Coder Coder 编码员Agent，负责代码执行和数据分析 编码员Agent，负责代码执行和数据分析 Reporter Reporter 报告员Agent，负责汇总和报告生成 报告员Agent，负责汇总和报告生成 Clarification Clarification 澄清，通过多轮对话明确用户的模糊需求 澄清，通过多轮对话明确用户的模糊需求 Human in the loop Human in the loop 人在环中，在关键节点引入人工决策 人在环中，在关键节点引入人工决策 MCP MCP Model Context Protocol，模型上下文协议，用于扩展工具能力 Model Context Protocol，模型上下文协议，用于扩展工具能力 RAG RAG Retrieval Augmented Generation，检索增强生成 Retrieval Augmented Generation，检索增强生成 COT COT Chain of Thought，思维链，引导模型逐步思考 Chain of Thought，思维链，引导模型逐步思考 Few shot Few shot 少样本学习，通过少量示例帮助模型理解任务 少样本学习，通过少量示例帮助模型理解任务 14.2 提示词文件路径 Agent 提示词文件路径 Coordinator src/prompts/coordinator.md Planner src/prompts/planner.md Researcher src/prompts/researcher.md Coder src/prompts/coder.md Reporter src/prompts/reporter.md Agent Agent 提示词文件路径 提示词文件路径 Coordinator Coordinator src/prompts/coordinator.md src/prompts/coordinator.md Planner Planner src/prompts/planner.md src/prompts/planner.md Researcher Researcher src/prompts/researcher.md src/prompts/researcher.md Coder Coder src/prompts/coder.md src/prompts/coder.md Reporter Reporter src/prompts/reporter.md src/prompts/reporter.md 15. PRD撰写说明 本节仅用于教学目的，实际PRD中不应包含此部分 本节仅用于教学目的，实际PRD中不应包含此部分 15.1 本PRD与传统PRD的区别 区别点 传统PRD 本PRD(AI产品) 核心流程 用户旅程图 Agent工作流图 功能描述 页面+交互+逻辑 Agent角色+任务+输入输出 关键章节 界面原型 提示词设计策略（原型图同样重要，或许未来可以被 Dify 替代） 新增章节 评估数据集要求、测试标准 区别点 区别点 传统PRD 传统PRD 本PRD(AI产品) 本PRD(AI产品) 核心流程 核心流程 用户旅程图 用户旅程图 Agent工作流图 Agent工作流图 功能描述 功能描述 页面+交互+逻辑 页面+交互+逻辑 Agent角色+任务+输入输出 Agent角色+任务+输入输出 关键章节 关键章节 界面原型 界面原型 提示词设计策略（原型图同样重要，或许未来可以被 Dify 替代） 提示词设计策略（原型图同样重要，或许未来可以被 Dify 替代） 新增章节 新增章节 评估数据集要求、测试标准 评估数据集要求、测试标准 15.2 提示词章节的重要性 在AI产品PRD中，"提示词设计"章节是核心，但不应直接交付提示词，而是: 1. 设计思考: 为什么这样设计?要解决什么问题? 2. 策略说明: 采用了哪些策略(COT/Few shot/工具绑定)? 3. 输出控制: 如何控制模型输出符合预期? 4. 示例说明: 用示例解释设计意图 15.3 与真实项目的对应关系 本PRD是基于已完成的DeerFlow项目"倒推"出来的，在真实场景中: 1. PRD先于开发: 产品经理先写PRD → 开发团队实现 2. 本文是反向: 先有实现 → 撰写PRD用于教学 因此，真实PRD撰写时: • 提示词章节只有"设计策略"，完整提示词部分应该是待迭代的初稿，文档中使用了真实项目提示词的中文翻译稿 • 测试标准是"预期目标"，而非"已达成指标" • 数据集要求是"待收集"，而非"已有数据" 文档结束 版本历史 版本历史 • v1.0 (2025 10 16): 初始版本，完成核心章节 • v1.0 (2025 10 16): 初始版本，完成核心章节 进一步交流 我正在计划组织一个纯 AI 产品的交流群，如果你有以下共识，欢迎建联： 希望一起构建这样的交流氛围： • 讨论真正的工程问题（提示词、上下文、工具…），而不是“哪个 AI 可以画原型图” • 大模型能力和边界（幻觉、推理、上下文压缩…），而不是“还是不知道 9.8 和 9.11 谁大啊” • 创新模型交互和体验，而不是“不就是个 AI 浏览器么”或者“炸裂了” • 讨论真正的工程问题（提示词、上下文、工具…），而不是“哪个 AI 可以画原型图” • 大模型能力和边界（幻觉、推理、上下文压缩…），而不是“还是不知道 9.8 和 9.11 谁大啊” • 创新模型交互和体验，而不是“不就是个 AI 浏览器么”或者“炸裂了” 为了确保质量，需要你： • 在做 AI 大模型产品（可以独立开发），而不只是使用、爱好、想学习 • 愿意且能够交流、讨论 AI 的应用经验和心得，而不只是围观 • 理解大模型的基本原理和独特价值，而不是炸裂或垃圾的二元对立 • 不捧杀不贬低，理性的基于工程和真实经验 battle 具体问题 • 在做 AI 大模型产品（可以独立开发），而不只是使用、爱好、想学习 • 愿意且能够交流、讨论 AI 的应用经验和心得，而不只是围观 • 理解大模型的基本原理和独特价值，而不是炸裂或垃圾的二元对立 • 不捧杀不贬低，理性的基于工程和真实经验 battle 具体问题 我可以提供： • 每周固定分享一个 AI 项目的拆解 • 相对前沿和及时的 AI 行业资讯和产品体验心得 • 还算不错的工程经验和提示词功底 • 投入一定精力维护这个群 • 每周固定分享一个 AI 项目的拆解 • 相对前沿和及时的 AI 行业资讯和产品体验心得 • 还算不错的工程经验和提示词功底 • 投入一定精力维护这个群 感兴趣的伙伴，带一段简单的介绍私我：zhangjiawxid 👋 关于文档 • 基于字节跳动 Deer Flow 开源项目反推模拟，并不是真实 PRD • 关于为什么这么写的一些论述，见这篇文章 • 版权归 user 6102 所有，K2 驱动的 Claude Code 和 GPT 5 驱动的 Cursor 做出了核心贡献 • 延续原项目 MIT 协议，任何形式的传播、改编、分发，必须保留此板块声明 • PS.我正在组织一个面向一线 AI 产品经理的交流群，如果你每天有 50%以上的时间和精力投入到大模型应用上，欢迎文末查看相关细节 欢迎大家在文档讨论，留下你的洞察或实践 Deer Flow 这篇文章 关于文档 • 基于字节跳动 Deer Flow 开源项目反推模拟，并不是真实 PRD Deer Flow • 关于为什么这么写的一些论述，见这篇文章 这篇文章 • 版权归 user 6102 所有，K2 驱动的 Claude Code 和 GPT 5 驱动的 Cursor 做出了核心贡献 • 延续原项目 MIT 协议，任何形式的传播、改编、分发，必须保留此板块声明 • PS.我正在组织一个面向一线 AI 产品经理的交流群，如果你每天有 50%以上的时间和精力投入到大模型应用上，欢迎文末查看相关细节 欢迎大家在文档讨论，留下你的洞察或实践 🔝文档目录 1. 需求背景 传统 PRD 的基本板块。 传统 PRD 的基本板块。 1.1 问题描述 用户在进行深度研究时面临以下痛点: 1. 信息碎片化严重: 需要同时查阅多个搜索引擎、网站、文档才能获得全面信息 2. 研究效率低下: 手动收集、整理、分析信息耗时耗力，一个深度研究课题可能需要数小时甚至数天 3. 信息质量参差: 难以快速识别和筛选高质量、可信度高的信息源 4. 缺乏系统性: 缺少结构化的研究方法论指导，容易遗漏重要维度 5. 多任务切换困难: 需要在搜索、阅读、代码执行、记录等多个工具间频繁切换 1.2 目标用户 • 研究人员: 需要快速完成文献综述、市场调研、技术分析 • 投资分析师: 需要深度了解行业动态、技术趋势、公司情况 • 产品经理: 需要进行竞品分析、用户研究、市场趋势分析 • 内容创作者: 需要为文章、视频收集素材和数据支撑 • 学生群体: 需要完成课题研究、论文撰写的资料收集 1.3 业务目标 核心目标: 将原本需要数小时的深度研究工作压缩到 15 30 分钟内完成，且质量不降反升。 量化指标: • 研究效率提升: 用户完成一次深度研究的时间从平均 4 小时缩短到 30 分钟以内 • 信息覆盖度: 单次研究涉及的信息源数量从平均 5 8 个提升到 20+ 个 • 用户满意度: 生成报告的有用性评分达到 4.0/5.0 以上 • 用户留存: 7日留存率达到 40% 以上 2. 产品定位 传统 PRD 的基本板块。 传统 PRD 的基本板块。 2.1 产品定义 DeerFlow 是一款基于大语言模型的智能深度研究助手，通过多 Agent 协作系统，自动化完成"需求理解 → 计划制定 → 信息收集 → 分析整理 → 报告生成"的完整研究流程。 2.2 核心价值 1. 自动化研究流程: 用户只需提出研究主题，系统自动完成全流程 2. 多维度信息整合: 整合网络搜索、网页爬取、私域知识库、代码执行等多种信息源 3. 专业报告输出: 生成结构化、引用规范的专业研究报告 4. 人机协作模式: 关键节点支持人工介入审核和调整 2.3 产品差异化 对比维度 传统搜索引擎 AI问答助手 DeerFlow 信息深度 浅层碎片信息 单轮问答，缺乏系统性 多步骤深度挖掘 信息整合 需用户手动整理 简单汇总 结构化报告输出 研究计划 无 无 自动生成可调整的研究计划 信息来源 单一网络搜索 训练数据+简单搜索 网络+爬虫+代码+知识库 人工控制 全人工 无法干预 关键节点可人工审核 对比维度 对比维度 传统搜索引擎 传统搜索引擎 AI问答助手 AI问答助手 DeerFlow DeerFlow 信息深度 信息深度 浅层碎片信息 浅层碎片信息 单轮问答，缺乏系统性 单轮问答，缺乏系统性 多步骤深度挖掘 多步骤深度挖掘 信息整合 信息整合 需用户手动整理 需用户手动整理 简单汇总 简单汇总 结构化报告输出 结构化报告输出 研究计划 研究计划 无 无 无 无 自动生成可调整的研究计划 自动生成可调整的研究计划 信息来源 信息来源 单一网络搜索 单一网络搜索 训练数据+简单搜索 训练数据+简单搜索 网络+爬虫+代码+知识库 网络+爬虫+代码+知识库 人工控制 人工控制 全人工 全人工 无法干预 无法干预 关键节点可人工审核 关键节点可人工审核 2.4 大模型优势 传统方案局限性 大模型优势 任务理解与产出能力方面 • 基于关键词匹配的搜索，缺乏语义理解 • 信息整合依赖人工，效率低下 • 报告生成需要专业写作技能 • 深度理解用户意图，支持自然语言交互 • 智能信息筛选和相关性判断 • 自动生成结构化的专业报告 • 支持多语言处理和跨语言研究 信息处理和推理能力方面 • 信息处理缺乏上下文关联 • 难以进行复杂的逻辑推理 • 无法理解信息之间的因果关系 • 长上下文窗口，保持信息连贯性 • 复杂的逻辑推理和因果分析 • 跨领域知识整合和关联分析 • 智能澄清机制，理解用户真实需求 自动化与多任务协作方面 • 单一工具功能有限 • 复杂任务难以自动化 • 缺乏任务间的协调机制 • 智能任务分解和规划 • 多智能体协作，各司其职 • 动态任务调度和资源分配 • 自适应的工作流程优化 个性化和场景适应力方面 • 固定模板和流程 • 缺乏个性化定制 • 无法根据用户反馈优化 • 根据用户行为学习偏好 • 个性化研究策略推荐 • 动态调整研究深度和广度 • 持续优化用户体验 多模态内容生成能力方面 • 单一文本内容格式输出 • 缺乏创意和多样性 • 内容创作成本高 • 支持文本、音频、图像等多种模态 • 创意内容生成和风格化处理 • 批量内容生产，降低成本 • 跨模态内容一致性保证 传统方案局限性 传统方案局限性 大模型优势 大模型优势 任务理解与产出能力方面 任务理解与产出能力方面 • 基于关键词匹配的搜索，缺乏语义理解 • 信息整合依赖人工，效率低下 • 报告生成需要专业写作技能 • 基于关键词匹配的搜索，缺乏语义理解 • 信息整合依赖人工，效率低下 • 报告生成需要专业写作技能 • 深度理解用户意图，支持自然语言交互 • 智能信息筛选和相关性判断 • 自动生成结构化的专业报告 • 支持多语言处理和跨语言研究 • 深度理解用户意图，支持自然语言交互 • 智能信息筛选和相关性判断 • 自动生成结构化的专业报告 • 支持多语言处理和跨语言研究 信息处理和推理能力方面 信息处理和推理能力方面 • 信息处理缺乏上下文关联 • 难以进行复杂的逻辑推理 • 无法理解信息之间的因果关系 • 信息处理缺乏上下文关联 • 难以进行复杂的逻辑推理 • 无法理解信息之间的因果关系 • 长上下文窗口，保持信息连贯性 • 复杂的逻辑推理和因果分析 • 跨领域知识整合和关联分析 • 智能澄清机制，理解用户真实需求 • 长上下文窗口，保持信息连贯性 • 复杂的逻辑推理和因果分析 • 跨领域知识整合和关联分析 • 智能澄清机制，理解用户真实需求 自动化与多任务协作方面 自动化与多任务协作方面 • 单一工具功能有限 • 复杂任务难以自动化 • 缺乏任务间的协调机制 • 单一工具功能有限 • 复杂任务难以自动化 • 缺乏任务间的协调机制 • 智能任务分解和规划 • 多智能体协作，各司其职 • 动态任务调度和资源分配 • 自适应的工作流程优化 • 智能任务分解和规划 • 多智能体协作，各司其职 • 动态任务调度和资源分配 • 自适应的工作流程优化 个性化和场景适应力方面 个性化和场景适应力方面 • 固定模板和流程 • 缺乏个性化定制 • 无法根据用户反馈优化 • 固定模板和流程 • 缺乏个性化定制 • 无法根据用户反馈优化 • 根据用户行为学习偏好 • 个性化研究策略推荐 • 动态调整研究深度和广度 • 持续优化用户体验 • 根据用户行为学习偏好 • 个性化研究策略推荐 • 动态调整研究深度和广度 • 持续优化用户体验 多模态内容生成能力方面 多模态内容生成能力方面 • 单一文本内容格式输出 • 缺乏创意和多样性 • 内容创作成本高 • 单一文本内容格式输出 • 缺乏创意和多样性 • 内容创作成本高 • 支持文本、音频、图像等多种模态 • 创意内容生成和风格化处理 • 批量内容生产，降低成本 • 跨模态内容一致性保证 • 支持文本、音频、图像等多种模态 • 创意内容生成和风格化处理 • 批量内容生产，降低成本 • 跨模态内容一致性保证 3. 用户故事 此版块基于 Deer Flow 产品定位和已有功能反推得来： • 产品定位— 用户画像和需求痛点 • 功能设计— 用户故事 此版块基于 Deer Flow 产品定位和已有功能反推得来： • 产品定位— 用户画像和需求痛点 • 功能设计— 用户故事 3.1 研究人员的深度调研需求 用户故事： 🫥 作为 一名研究人员 我希望 能够快速获得某个技术领域的全面分析报告 以便于 我能够快速了解该领域的发展现状、主要技术、应用场景和未来趋势 作为 一名研究人员 我希望 能够快速获得某个技术领域的全面分析报告 以便于 我能够快速了解该领域的发展现状、主要技术、应用场景和未来趋势 验收标准： • 系统能够理解我的研究需求（如"分析量子计算对密码学的影响"） • 自动搜索多个权威来源（学术论文、技术报告、新闻资讯） • 生成结构化的分析报告，包含概述、详细分析、关键发现等部分 • 提供准确的引用来源和参考文献 技术实现： • 协调器理解用户意图，规划器制定研究计划 • 研究员执行多源搜索，编码员处理技术分析 • 报告员整合信息，生成专业报告 3.2 内容创作者的多平台内容需求 用户故事： 🫥 作为 一名内容创作者 我希望 能够基于热点话题快速生成多种格式的内容 以便于 我能够在多个平台发布不同类型的内容，提高创作效率 作为 一名内容创作者 我希望 能够基于热点话题快速生成多种格式的内容 以便于 我能够在多个平台发布不同类型的内容，提高创作效率 验收标准： • 输入话题后，系统能够生成文本报告 • 基于报告内容，自动生成播客脚本 • 支持文本转语音，生成播客音频 • 能够生成PPT演示文稿用于视频制作 技术实现： • 基础研究报告生成 • 播客脚本生成器创建音频脚本 • TTS服务生成音频文件 • PPT生成器创建演示文稿 3.3 企业分析师的市场调研需求 用户故事： 🫥 作为 一名企业分析师 我希望 能够快速了解竞争对手的动态和市场趋势 以便于 我能够为公司决策提供及时的市场洞察 作为 一名企业分析师 我希望 能够快速了解竞争对手的动态和市场趋势 以便于 我能够为公司决策提供及时的市场洞察 验收标准： • 支持指定搜索域，确保信息来源的权威性 • 能够整合企业内部知识库和外部公开信息 • 生成专业的市场分析报告 • 支持报告的后期编辑和定制化修改 技术实现： • 搜索引擎配置，支持域名过滤 • RAG集成，支持私有知识库 • 人在环中机制，支持计划修改 • 报告编辑器，支持后期优化 3.4 学生的学术研究需求 用户故事： 🫥 作为 一名学生 我希望 能够获得某个学术话题的系统性分析 以便于 我能够快速理解该话题的核心概念、发展历程和研究现状 作为 一名学生 我希望 能够获得某个学术话题的系统性分析 以便于 我能够快速理解该话题的核心概念、发展历程和研究现状 验收标准： • 支持多轮澄清对话，理解我的具体需求 • 提供学术论文搜索和专业知识库访问 • 生成适合学习的研究报告 • 支持交互式学习，能够回答后续问题 技术实现： • 智能澄清机制，多轮对话理解需求 • Arxiv搜索引擎集成，访问学术资源 • 教育友好的报告格式 • 持续对话能力，支持后续问题 3.5 咨询顾问的客户报告需求 用户故事： 🫥 作为 一名咨询顾问 我希望 能够快速为客户生成专业的行业分析报告 以便于 我能够提高工作效率，为客户提供更有价值的服务 作为 一名咨询顾问 我希望 能够快速为客户生成专业的行业分析报告 以便于 我能够提高工作效率，为客户提供更有价值的服务 验收标准： • 支持自定义研究深度和报告格式 • 能够整合多个数据源，确保信息全面性 • 生成符合咨询行业标准的专业报告 • 支持报告的个性化定制和品牌化处理 技术实现： • 可配置的研究参数（深度、步骤数等） • 多源信息整合和去重处理 • 专业化的报告模板和格式 • 品牌化定制功能 4. 模型故事 此版块细描述 DeerFlow 中每个 Agent 的需求，帮助开发团队理解需要为每个 Agent 提供什么。 此版块细描述 DeerFlow 中每个 Agent 的需求，帮助开发团队理解需要为每个 Agent 提供什么。 🔍 在传统PRD中，