★ FEATURED ARTICLE 「哪些门店可能缺货」业务人员问完 AI得到一段分析A 门店销量增长库存只能支撑三天建议尽快补货。但工作并没有结束。他还要核对库存口径、查看附近门店能否调货、确认在途商品最后把处理建议交给负责人。如果这些动作仍要靠人逐个打开系统完成AI 只是把「找问题」变快了没有真正进入工作流程。这正是Agentic UI值得讨论的地方。01Agentic UI从对话框走向可操作的工作界面Agentic UI 可以理解为一种交互方式AI 不只返回文字还根据任务提供相应的图表、筛选器、明细、表单和操作入口人可以检查依据、修改条件、确认下一步。例如面对「找出需要优先处理的缺货门店」理想的界面不该只有一句「建议补货」还应让业务人员看到门店清单、预测销量、当前库存和在途量并能点开异常原因。AI 负责协助组织信息和提出建议业务人员负责核验与决策。它不是「AI 自动生成页面」的同义词也不意味着每一步都交给 AI 执行。关键变化是界面开始围绕一项具体工作组织而不再让用户在对话记录和多个后台之间来回跳转。02MCP 在其中做什么如果说 Agentic UI 回答的是「人如何与 AI 一起工作」MCP模型上下文协议回答的则是「AI 如何连接外部工具与数据」。通过 MCP应用可以向 AI 提供受控的工具和资源。AI 在获得授权的范围内调用工具查询数据、获取业务上下文再据此回应用户。其扩展能力MCP Apps进一步允许工具返回可交互的界面让用户直接在界面里查看或操作而不必把所有信息挤进一段文字。并非所有 Agentic UI 都必须基于 MCP 构建两者不能画等号。对产品经理来说比协议名称更重要的是先定义边界AI 能读取哪些数据指标由谁确认哪些动作只提供建议哪些需要人工审核没有这些约束可交互的页面也只是更复杂的演示。03一个业务应用实际怎么搭出来观远数据的超级应用提供了一个具体实现方向以企业已有的 BI 数据资产为基础把数据分析、AI 能力和业务操作入口组织成面向某一角色的应用。以「门店缺货处理工作台」为例搭建时可以按四步走。第一步定义任务。先确定使用者是谁、每天需要判断什么、判断后由谁处理。例如区域经理需要筛出高风险门店核对库存和在途数据再决定补货、调货或继续观察。这里先写清验收标准比先画页面更重要。第二步找到可信数据。检查 BI 中是否已有销售、库存、商品、门店等数据集以及缺货率、库存可售天数等指标的定义。观远的 GuanCLI 可以帮助 Coding Agent 在权限范围内查询已有数据集、指标、卡片和页面避免只凭提示词编造数据结构。第三步设计人机协作界面。让 Agent 辅助生成应用初版但页面应围绕工作顺序展开先列出异常门店再展示判断依据随后提供下钻入口和待确认的处理建议。如果需要提交处置结果还要明确表单、审批或其他业务系统的实际接入方式不能把「页面上有按钮」当作流程已打通。第四步校验后发布。产品、业务和数据团队共同核对指标口径、权限、异常解释及操作路径完成预览和代码检查再将应用发布到 BI 中。超级应用复用既有 BI 登录与数据能力但生成代码仍需检查敏感凭证也不能直接放进前端。对数据产品经理而言这里的核心工作并没有变成「写一个更长的提示词」。真正要设计的仍是业务问题如何被拆解数据从哪里来结论如何核验以及建议怎样进入有人负责的下一步。爆品卖断货仓里却还有库存活动销量上涨补货前却要先算清利润门店异常太多不知道今天先处理哪一家这些问题未必都需要同一种 AI 界面却都需要把数据、判断与行动连接起来。谢谢你能看到这里。我是木易每天帮你先一步看见 AI。这篇如果有用顺手点个赞和在看转给身边用 AI 的朋友。想第一时间收到更新给我加个星标⭐。我们明天见。
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