提示工程架构师总结：Agentic AI智能健康项目需求分析的8个关键步骤
Agentic AI智能健康项目需求分析：从0到1构建智能健康助手的8个关键步骤
关键词
Agentic AI（智能体AI）、智能健康、需求分析、用户旅程、场景建模、伦理合规、数据策略、系统交互
摘要
当AI从“被动响应”进化到“主动服务”，Agentic AI（智能体AI）正在重新定义智能健康的边界——它不再是“你问我答的健康助手”，而是“能主动感知、推理、行动的健康管家”：比如监测到糖尿病患者餐后血糖超标，会主动提醒散步15分钟；发现高血压患者睡眠质量差，会推荐助眠方案并调整用药提醒时间。
但要让Agentic AI真正落地智能健康领域，需求分析是最容易被忽视却最关键的第一步。本文结合Agentic AI的核心特性（自主性、交互性、适应性），总结了8个关键步骤，帮你从0到1梳理智能健康项目的需求逻辑：从用户画像到场景建模，从伦理合规到数据策略，从Agent能力设计到系统架构，每一步都有可操作的方法、生动的例子和避坑指南。无论你是AI产品经理、健康领域创业者，还是想进入智能健康的技术从业者，这篇文章都能帮你搭建完整的需求分析框架，让Agentic AI真正解决用户的核心痛点。
一、背景介绍：为什么Agentic AI是智能健康的未来？
1.1 智能健康的“痛点”与“机会”
根据《中国2030健康规划纲要》，我国有3亿慢性病患者（糖尿病、高血压、慢阻肺等），1.8亿老年人（其中40%有慢性病），而医疗资源的供需矛盾日益突出：医生人均服务患者数超过1000人，难以实现“个性化、实时化、长期化”的健康管理。
传统智能健康系统的问题在于**“被动性”**：
- 用户需要主动输入数据（比如手动记录血糖）；
- 系统只能提供通用建议（比如“糖尿病患者要少吃糖”）；
- 无法根据用户状态动态调整（比如用户今天运动量大，系统不会主动建议增加饮食量）。
1.2 Agentic AI的“破局点”
Agentic AI（智能体AI）的核心是**“主动服务”**：它具备“感知-推理-行动-学习”的闭环能力，能像人类管家一样，主动关注用户的健康状态，做出个性化决策。
比如，一个针对糖尿病患者的Agentic AI健康助手：
- 感知：通过智能手表、血糖仪自动收集血糖、心率、运动数据；
- 推理：用机器学习模型预测“餐后1小时血糖会超标”（基于用户的饮食记录、运动习惯）；
- 行动：提前10分钟发送提醒“您等下要吃米饭，建议搭配蔬菜，避免血糖飙升”；
- 学习：根据用户反馈（比如“这个建议有用”）优化未来的推荐策略。
这种“主动式、个性化、闭环式”的服务，正好解决了传统智能健康系统的痛点。
1.3 本文的目标读者与核心问题
目标读者：AI产品经理、智能健康项目需求分析师、健康领域创业者、Agentic AI技术开发者。
核心问题：如何通过需求分析，将Agentic AI的特性与智能健康的用户需求结合，构建一个“有用、好用、安全”的智能健康助手？
二、核心概念解析：Agentic AI与智能健康的“化学反应”
在进入需求分析步骤前，我们需要先理清两个核心概念：Agentic AI和智能健康的核心需求。
2.1 Agentic AI：像“管家”一样的AI
如果把传统AI比作“超市收银员”（你问他价格，他告诉你），那么Agentic AI就是“家庭管家”（他会主动帮你规划购物清单、提醒你买牛奶、根据你的口味调整菜单）。
Agentic AI的核心特性可以用“4个A”概括：
- Autonomy（自主性）：不需要人类指令，能主动感知环境（比如用户的血糖数据）；
- Adaptability（适应性）：能根据用户反馈调整行为（比如用户讨厌语音提醒，就切换为文字）；
- Actionability（行动性）：能执行具体动作（比如发送提醒、预约医生、调整用药计划）；
- Learning（学习性）：能从数据中学习，不断优化服务（比如越用越懂用户的饮食偏好）。
2.2 智能健康的核心需求：“3个P”
智能健康的用户（患者、老年人、健康管理人群）的核心需求可以总结为“3个P”：
- Personalized（个性化）：不同用户的健康状况、生活习惯不同，需要定制化建议（比如糖尿病患者和高血压患者的饮食建议完全不同）；
- Proactive（主动性）：不需要用户主动查询，系统能提前预警（比如“你明天要出差，记得带降压药”）；
- Persistent（持续性）：健康管理是长期过程，需要系统持续跟踪（比如“你最近3个月血糖控制得很好，继续保持”）。
2.3 Agentic AI与智能健康的“结合点”
Agentic AI的“4个A”正好匹配智能健康的“3个P”：
- 自主性→主动性（主动感知用户状态）；
- 适应性→个性化（根据用户习惯调整建议）；
- 行动性→持续性（持续执行健康管理动作）；
- 学习性→个性化+持续性（越用越懂用户，持续优化服务）。
三、Agentic AI智能健康项目需求分析的8个关键步骤
接下来，我们进入核心环节：8个关键步骤，帮你从0到1梳理Agentic AI智能健康项目的需求。
步骤1：用户画像与需求分层——找到“真正的用户”
1.1 为什么要做？
Agentic AI的核心是“个性化”，如果不知道用户是谁、需要什么，就无法设计出有效的服务。比如，针对“糖尿病患者”和“健康年轻人”的Agentic AI，功能和交互方式完全不同：
- 糖尿病患者需要“实时血糖监测、用药提醒、饮食建议”；
- 健康年轻人需要“健身计划、睡眠监测、压力管理”。
1.2 怎么做？
第一步：定义用户角色（Who）
通过用户访谈、问卷调研、数据统计，识别核心用户群体。比如，某智能健康项目的用户角色可能包括：
- 角色1：中年糖尿病患者（40-60岁，有高血压并发症，每天需要测3次血糖，经常忘记用药）；
- 角色2：老年高血压患者（60岁以上，独居，不会用复杂设备，需要简单的语音提醒）；
- 角色3：健康职场人（25-35岁，久坐，睡眠不足，需要运动和饮食建议）。
第二步：挖掘用户痛点（What）
针对每个用户角色，用“5W1H”方法挖掘痛点：
- Who：中年糖尿病患者；
- When：餐后1小时；
- Where：家里/办公室；
- What：血糖超标；
- Why：吃了米饭，没运动；
- How：希望系统提前提醒“少吃米饭，搭配蔬菜”。
第三步：需求分层（Priority）
将需求分为“核心需求”（Must Have）、“次要需求”（Should Have）、“潜在需求”（Could Have）：
- 核心需求：糖尿病患者的“实时血糖监测、用药提醒”；
- 次要需求：“饮食建议、运动计划”；
- 潜在需求：“并发症风险预测、医生预约”。
1.3 例子：中年糖尿病患者的用户画像
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 基本信息 | 50岁，男性，公务员，独居，有高血压并发症 |
| 健康状况 | 糖尿病史5年，每天需要测3次血糖（空腹、餐后1小时、睡前），偶尔忘记用药 |
| 使用习惯 | 会用智能手机，但不喜欢复杂操作，偏好语音提醒 |
| 核心痛点 | 1. 餐后血糖容易超标；2. 忘记用药；3. 不知道该吃什么 |
| 核心需求 | 1. 实时血糖监测与提醒；2. 用药提醒；3. 个性化饮食建议 |
1.4 避坑指南
- 不要“假设用户需求”：比如认为年轻人喜欢语音交互，但实际上很多职场人更偏好文字提醒（避免在办公室打扰别人）；
- 不要“覆盖所有用户”：聚焦核心用户（比如先做糖尿病患者，再扩展到高血压患者），避免需求分散。
步骤2：场景建模与用户旅程映射——让Agent“懂场景”
2.1 为什么要做？
Agentic AI的“主动性”需要基于具体场景。比如，同样是“血糖超标”，在“餐后1小时”和“凌晨3点”的处理方式完全不同：
- 餐后1小时：提醒用户散步15分钟；
- 凌晨3点：可能是低血糖（反跳性高血糖），需要提醒用户测血糖，并准备含糖食物。
如果没有场景建模，Agent可能会给出错误的建议，导致用户体验差甚至危险。
2.2 怎么做？
第一步：识别核心场景（Scene）
通过用户访谈和行为分析，找出用户最常遇到的健康场景。比如，糖尿病患者的核心场景包括：
- 餐后血糖监测；
- 用药提醒；
- 运动后的血糖变化；
- 出差/旅游时的健康管理。
第二步：绘制用户旅程地图（Journey Map）
用“场景-触发条件-用户目标-Agent动作-预期结果”的框架，梳理每个场景的用户旅程。比如，“餐后血糖监测”场景的用户旅程：
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 场景名称 | 餐后1小时血糖监测 |
| 触发条件 | 用户吃完午饭（通过智能手表的运动传感器判断“停止进食”） |
| 用户目标 | 避免血糖超标 |
| Agent动作 | 1. 从血糖仪获取当前血糖值；2. 用模型预测“未来30分钟血糖变化”；3. 如果预测超标，发送提醒：“您餐后1小时血糖为8.5mmol/L，建议散步15分钟，30分钟后再次测量” |
| 预期结果 | 用户血糖下降到正常范围（<7.8mmol/L） |
第三步：定义场景规则（Rule）
为每个场景制定明确的规则，比如：
- 餐后1小时血糖≥7.8mmol/L：发送高血糖提醒；
- 凌晨3点血糖≥6.1mmol/L：发送“反跳性高血糖”提醒，建议测糖化血红蛋白；
- 运动后血糖≤4.4mmol/L：发送低血糖提醒，建议吃15g含糖食物。
2.3 例子：用Mermaid画用户旅程流程图
2.4 避坑指南
- 不要“忽略场景细节”：比如“出差”场景需要考虑用户的饮食变化（比如吃外卖）、用药时间（比如时区差异）；
- 不要“过度设计场景”：聚焦用户最常遇到的2-3个核心场景（比如餐后血糖监测、用药提醒），避免场景过多导致Agent逻辑复杂。
步骤3：伦理与合规边界定义——守住“安全底线”
3.1 为什么要做？
智能健康项目涉及用户隐私（比如健康数据）、医疗责任（比如建议是否准确），如果没有伦理与合规边界，可能会导致：
- 数据泄露（比如用户的血糖数据被第三方获取）；
- 医疗纠纷（比如Agent建议“停止服用降压药”，导致用户病情加重）；
- 法律风险（比如违反《个人信息保护法》《医疗数据安全管理规范》）。
3.2 怎么做？
第一步：明确“不能做”的事情（Forbidden）
根据医疗法规（如HIPAA、GDPR、《个人信息保护法》），定义Agent的“禁止行为”：
- 不能给出诊断结论（比如“你得了糖尿病”）；
- 不能推荐未经批准的药物（比如“你可以吃XX保健品降血糖”）；
- 不能泄露用户隐私数据（比如将用户的血糖数据分享给第三方）；
- 不能替代医生决策（比如“你不需要去医院，我帮你调整用药”）。
第二步：定义“需要用户授权”的行为（Authorization）
对于涉及用户隐私或医疗风险的行为，必须获得用户授权：
- 收集用户的健康数据（比如血糖、血压）；
- 发送主动提醒（比如“你最近血糖控制得不好，要不要看看医生？”）；
- 分享数据给第三方（比如医院、保险公司）。
第三步：制定“风险应对流程”（Response）
对于可能出现的风险，制定明确的应对流程：
- 如果Agent给出错误建议（比如“你可以吃西瓜”，但用户是糖尿病患者），需要立即发送纠正消息，并记录错误原因；
- 如果用户数据泄露，需要立即通知用户，并采取补救措施（比如加密数据、更换服务器）；
- 如果用户出现紧急情况（比如低血糖昏迷），需要立即拨打120，并通知用户的紧急联系人。
3.3 例子：Agent的“禁止行为”列表
| 禁止行为 | 原因 |
|---|---|
| 给出诊断结论 | 违反《医疗机构管理条例》，Agent没有医生资质 |
| 推荐未经批准的药物 | 违反《药品管理法》，可能导致用户病情加重 |
| 泄露用户隐私数据 | 违反《个人信息保护法》，可能导致用户名誉或财产损失 |
| 替代医生决策 | 医疗责任风险，比如用户因Agent建议停止用药而出现并发症 |
3.4 避坑指南
- 不要“模糊边界”：比如“建议用户吃某种食物”和“推荐药物”的边界要明确，避免越界；
- 不要“忽视用户授权”：比如收集用户的健康数据时，必须让用户明确同意（比如勾选“我同意收集我的血糖数据”），而不是默认同意。
步骤4：数据策略与资产规划——让Agent“有饭吃”
4.1 为什么要做？
Agentic AI的“推理能力”依赖于数据，就像人类管家需要知道你的饮食偏好、生活习惯才能提供好的服务。如果没有数据，Agent就是“瞎子”：
- 没有血糖数据，Agent无法提醒用户“血糖超标”；
- 没有饮食数据，Agent无法给出“个性化饮食建议”；
- 没有运动数据，Agent无法预测“运动后的血糖变化”。
4.2 怎么做？
第一步：明确“需要收集的数据”（What）
根据用户需求和场景，确定需要收集的数据类型：
- 健康数据（核心）：血糖、血压、心率、睡眠、糖化血红蛋白；
- 行为数据（辅助）：饮食记录、运动记录、用药记录、吸烟/饮酒习惯；
- 环境数据（补充）：天气（比如雨天建议用户室内运动）、地理位置（比如出差时建议用户吃当地低糖食物）；
- 用户反馈数据（优化）：用户对建议的评价（比如“这个建议有用”“这个建议没用”）。
第二步：确定“数据来源”（Where）
数据来源包括：
- 用户主动输入：通过APP输入饮食、用药记录；
- 设备采集：通过智能手表、血糖仪、血压计自动收集数据；
- 第三方数据：从医院、体检中心获取用户的检查报告；
- 公开数据：从疾控中心获取的慢性病流行数据（比如某地区糖尿病患病率）。
第三步：制定“数据治理方案”（How）
数据治理是确保数据质量和安全的关键，包括：
- 数据清洗：去除无效数据（比如血糖仪误报的“0mmol/L”）；
- 数据标注：给数据打标签（比如“高血糖”“睡眠不足”“运动过量”）；
- 数据脱敏：去除个人识别信息（比如将用户姓名替换为“用户A”，身份证号替换为“***”）；
- 数据存储：选择安全的存储方式（比如加密云存储、本地加密存储）；
- 数据共享：制定数据共享规则（比如只能与用户授权的医院共享数据）。
4.3 例子：数据收集与治理流程
flowchart LR
A[用户主动输入（饮食、用药）] --> B[设备采集（血糖、血压）]
B --> C[第三方数据（医院报告）]
C --> D[数据清洗（去除无效数据）]
D --> E[数据标注（打“高血糖”标签）]
E --> F[数据脱敏（去除个人信息）]
F --> G[加密存储（云+本地）]
G --> H[数据共享（用户授权的医院）]
4.4 避坑指南
- 不要“收集无关数据”：比如收集用户的购物记录（与健康无关），会增加数据安全风险；
- 不要“忽视数据质量”：比如血糖仪的误差率超过10%，会导致Agent给出错误建议；
- 不要“忘记数据脱敏”：比如将用户的血糖数据与姓名关联，会违反《个人信息保护法》。
步骤5：Agent能力设计与交互逻辑——让Agent“会做事”
5.1 为什么要做？
Agentic AI的核心是“能力”，如果Agent没有足够的能力，就无法完成用户的需求。比如，一个糖尿病患者的Agent需要具备：
- 感知能力：能从血糖仪、智能手表收集数据；
- 推理能力：能预测血糖变化；
- 行动能力：能发送提醒、建议；
- 学习能力：能根据用户反馈优化建议。
5.2 怎么做？
第一步：定义Agent的核心能力（Capability）
根据用户需求和场景，确定Agent的核心能力：
- 感知能力（Perception）：整合多源数据（设备、用户输入、第三方）；
- 推理能力（Reasoning）：用机器学习模型（比如LSTM预测血糖变化）和规则引擎（比如“餐后1小时血糖≥7.8mmol/L→提醒散步”）进行决策；
- 行动能力（Action）：通过APP、语音、短信发送提醒、建议、预约；
- 学习能力（Learning）：用强化学习（比如根据用户反馈调整建议权重）优化模型。
第二步：设计交互逻辑（Interaction）
交互逻辑要“自然、简单、符合用户习惯”，比如：
- 主动推送：在用户需要的时候发送提醒（比如“你明天要出差，记得带降压药”）；
- 语音交互：适合老年人（比如“小A，我今天血糖多少？”）；
- 可视化交互：适合年轻人（比如APP上显示血糖趋势图）；
- 反馈机制：让用户能轻松反馈（比如“这个建议有用”→点击“赞”；“这个建议没用”→点击“踩”）。
第三步：制定Agent的“性格”（Personality）
Agent的“性格”会影响用户体验，比如：
- 针对老年人：Agent应该“温柔、耐心”（比如“阿姨，您今天的血糖有点高，要不要我帮您找个低糖食谱？”）；
- 针对年轻人：Agent应该“活泼、简洁”（比如“兄弟，你昨天熬夜了，今天要记得早点睡哦！”）。
5.3 例子：Agent的推理逻辑代码（Python）
下面是一个简单的糖尿病患者Agent的推理逻辑，用于处理餐后血糖数据：
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
class DiabetesAgent:
def __init__(self):
# 初始化模型（用线性回归预测血糖变化）
self.model = LinearRegression()
# 高血糖阈值（餐后1小时）
self.high_threshold = 7.8
# 低血糖阈值
self.low_threshold = 3.9
def train_model(self, data):
# 用历史数据训练模型（特征：饮食量、运动时间；标签：血糖变化）
X = data[['food_intake', 'exercise_time']]
y = data['glucose_change']
self.model.fit(X, y)
def predict_glucose(self, food_intake, exercise_time):
# 预测未来30分钟血糖变化
return self.model.predict([[food_intake, exercise_time]])[0]
def process_data(self, current_glucose, food_intake, exercise_time, timestamp):
# 处理当前血糖数据
predicted_change = self.predict_glucose(food_intake, exercise_time)
predicted_glucose = current_glucose + predicted_change
# 判断血糖状态
if predicted_glucose > self.high_threshold:
return self._generate_high_alert(current_glucose, predicted_glucose, timestamp)
elif predicted_glucose < self.low_threshold:
return self._generate_low_alert(current_glucose, predicted_glucose, timestamp)
else:
return self._generate_normal_message(current_glucose, predicted_glucose, timestamp)
def _generate_high_alert(self, current, predicted, timestamp):
# 生成高血糖提醒
return {
"type": "alert",
"level": "high",
"message": f"【提醒】您在{timestamp}的餐后血糖为{current:.1f}mmol/L，预测30分钟后将升至{predicted:.1f}mmol/L（超过阈值{self.high_threshold}mmol/L）。建议：1. 散步15分钟；2. 避免食用高糖食物；3. 30分钟后再次测量。"
}
def _generate_low_alert(self, current, predicted, timestamp):
# 生成低血糖提醒
return {
"type": "alert",
"level": "emergency",
"message": f"【紧急提醒】您在{timestamp}的血糖为{current:.1f}mmol/L，预测30分钟后将降至{predicted:.1f}mmol/L（低于阈值{self.low_threshold}mmol/L）。建议立即食用15g含糖食物（如1杯糖水、2块巧克力），15分钟后再次测量。若症状未缓解，请及时就医。"
}
def _generate_normal_message(self, current, predicted, timestamp):
# 生成正常血糖消息
return {
"type": "info",
"message": f"【提示】您在{timestamp}的血糖为{current:.1f}mmol/L，预测30分钟后将保持在{predicted:.1f}mmol/L（正常范围）。继续保持良好的生活习惯！"
}
# 测试代码
# 历史数据（food_intake：饮食量（g），exercise_time：运动时间（min），glucose_change：血糖变化（mmol/L））
history_data = pd.DataFrame({
'food_intake': [200, 300, 150, 250],
'exercise_time': [10, 0, 20, 5],
'glucose_change': [1.2, 2.5, 0.5, 1.8]
})
# 初始化Agent并训练模型
agent = DiabetesAgent()
agent.train_model(history_data)
# 测试数据（当前血糖：7.0mmol/L，饮食量：250g，运动时间：5min，时间：13:00）
current_glucose = 7.0
food_intake = 250
exercise_time = 5
timestamp = "2024-05-20 13:00"
# 处理数据并生成结果
result = agent.process_data(current_glucose, food_intake, exercise_time, timestamp)
print(result)
运行结果：
{
"type": "alert",
"level": "high",
"message": "【提醒】您在2024-05-20 13:00的餐后血糖为7.0mmol/L，预测30分钟后将升至8.8mmol/L（超过阈值7.8mmol/L）。建议：1. 散步15分钟；2. 避免食用高糖食物；3. 30分钟后再次测量。"
}
这个代码示例展示了Agent的推理能力（用线性回归模型预测血糖变化）和行动能力（生成高血糖提醒）。
5.4 避坑指南
- 不要“过度设计能力”：比如Agent不需要具备“诊断癌症”的能力（超出其职责范围）；
- 不要“忽视交互体验”：比如老年人不喜欢复杂的APP界面，应该优先设计语音交互；
- 不要“忘记学习能力”：比如Agent应该根据用户反馈调整建议（比如用户反馈“散步15分钟没用”，就调整为“散步20分钟”）。
步骤6：系统架构与技术选型——让Agent“跑起来”
6.1 为什么要做？
系统架构是Agentic AI智能健康项目的“骨架”，如果架构设计不合理，会导致：
- 性能问题（比如数据处理延迟高，无法实时提醒）；
- 扩展性问题（比如无法添加新的设备或功能）；
- 维护问题（比如代码混乱，难以修改）。
6.2 怎么做？
第一步：设计系统架构（Architecture）
Agentic AI智能健康系统的架构通常分为5层：
- 感知层（Perception Layer）：负责收集数据（智能手表、血糖仪、用户输入）；
- 数据层（Data Layer）：负责存储和治理数据（数据库、数据仓库、数据湖）；
- 推理层（Reasoning Layer）：负责决策（机器学习模型、规则引擎）；
- 交互层（Interaction Layer）：负责与用户交互（APP、小程序、语音助手）；
- 决策层（Decision Layer）：负责协调各层（Agent核心逻辑）。
第二步：技术选型（Technology Selection）
根据架构层的需求，选择合适的技术：
- 感知层：用MQTT协议（物联网设备通信）、HTTP/HTTPS（用户输入）；
- 数据层：用PostgreSQL（关系型数据库，存储用户基本信息）、MongoDB（非关系型数据库，存储传感器数据）、Redis（缓存，存储高频访问数据）、Apache Hadoop（数据湖，存储海量历史数据）；
- 推理层：用TensorFlow/PyTorch（机器学习框架）、Drools（规则引擎）、LangChain（Agent框架）；
- 交互层：用Flutter（跨平台APP）、React（小程序）、Dialogflow（语音交互）、Pushy（推送服务）；
- 决策层：用Python/Java（核心逻辑开发）、Kubernetes（容器编排，管理服务）。
6.3 例子：系统架构图（Mermaid）
flowchart TB
subgraph 感知层
A[智能手表] -->|MQTT| C[数据采集服务]
B[血糖仪] -->|MQTT| C
D[用户APP] -->|HTTP| C
end
subgraph 数据层
C -->|存储| E[PostgreSQL（用户信息）]
C -->|存储| F[MongoDB（传感器数据）]
C -->|存储| G[Redis（缓存）]
C -->|存储| H[Hadoop（数据湖）]
end
subgraph 推理层
E -->|读取| I[机器学习模型（TensorFlow）]
F -->|读取| I
G -->|读取| I
I -->|决策| J[规则引擎（Drools）]
end
subgraph 决策层
J -->|协调| K[Agent核心逻辑（Python）]
end
subgraph 交互层
K -->|发送| L[APP（Flutter）]
K -->|发送| M[语音助手（Dialogflow）]
K -->|发送| N[推送服务（Pushy）]
end
L -->|反馈| K
M -->|反馈| K
N -->|反馈| K
6.4 避坑指南
- 不要“过度追求新技术”：比如用Kubernetes管理小项目（只有几个服务），会增加复杂度；
- 不要“忽视性能”：比如用MongoDB存储高频传感器数据（每1分钟一条），要确保索引优化；
- 不要“忘记扩展性”：比如数据层要支持添加新的数据库（比如未来需要存储基因数据），交互层要支持添加新的渠道（比如微信小程序）。
步骤7：原型验证与用户反馈——让Agent“更懂用户”
7.1 为什么要做？
原型验证是“快速验证需求”的关键，能帮你避免“开发完成后才发现用户不需要”的问题。比如，你设计了一个“语音提醒”功能，但用户反馈“语音太吵，更喜欢文字提醒”，这时候修改原型比修改成品要容易得多。
7.2 怎么做？
第一步：制作原型（Prototype）
根据需求分析结果，制作低保真原型（用Axure画界面）或高保真原型（用Flutter做可交互的APP）。比如，糖尿病患者APP的低保真原型包括：
- 首页：显示当前血糖值、今日提醒（用药、运动）；
- 数据页：显示血糖趋势图（周/月）；
- 建议页：显示饮食、运动建议；
- 设置页：调整提醒频率、选择交互方式（语音/文字）。
第二步：用户测试（User Testing）
邀请核心用户（比如10-20个糖尿病患者）测试原型，收集反馈。测试时要问：
- “这个功能对你有用吗？”（验证需求的有效性）；
- “这个界面容易操作吗？”（验证交互的合理性）；
- “你希望增加什么功能？”（挖掘潜在需求）。
第三步：迭代原型（Iteration）
根据用户反馈修改原型，比如：
- 用户反馈“语音提醒太吵”：增加“静音模式”，切换为文字提醒；
- 用户反馈“血糖趋势图看不懂”：增加“解读”功能（比如“你最近一周血糖控制得很好，继续保持”）；
- 用户反馈“建议太笼统”：增加“个性化”选项（比如“我喜欢吃面食，有没有低糖面食建议？”）。
7.3 例子：用户反馈与迭代
| 用户反馈 | 迭代措施 |
|---|---|
| “语音提醒太吵，我在办公室不方便” | 增加“静音模式”，允许用户选择文字提醒或震动提醒 |
| “血糖趋势图看不懂，不知道自己控制得好不好” | 增加“趋势解读”功能，用文字说明“最近一周血糖平均值下降了0.5mmol/L，控制得很好” |
| “建议的饮食太单一，我喜欢吃面食” | 增加“饮食偏好”设置，用户可以选择“面食”“米饭”“粥”等，Agent根据偏好调整建议 |
7.4 避坑指南
- 不要“跳过原型验证”：比如直接开发成品，会导致后期修改成本很高；
- 不要“忽视用户反馈”：比如用户反馈“建议没用”，要认真分析原因（比如建议不符合用户的饮食习惯）；
- 不要“过度迭代”：比如原型验证2-3次即可，避免拖延开发进度。
步骤8：迭代规划与风险评估——让项目“顺利推进”
8.1 为什么要做？
Agentic AI智能健康项目是长期迭代的过程，需要制定明确的迭代计划，同时评估风险，避免项目失败。比如，第一个迭代做核心功能（血糖监测、用药提醒），第二个迭代做扩展功能（饮食建议、运动计划），第三个迭代做优化功能（个性化推荐、语音交互）。
8.2 怎么做？
第一步：制定迭代计划（Iteration Plan）
用“敏捷开发”的方法，将项目分为多个迭代（每个迭代2-4周），每个迭代完成一个核心功能。比如：
- 迭代1（第1-2周）：完成核心功能（血糖监测、用药提醒）；
- 迭代2（第3-4周）：完成扩展功能（饮食建议、运动计划）；
- 迭代3（第5-6周）：完成优化功能（个性化推荐、语音交互）；
- 迭代4（第7-8周）：完成测试与上线（用户验收、bug修复）。
第二步：风险评估与应对（Risk Management）
识别项目中的风险，并制定应对措施：
- 技术风险：机器学习模型准确率低（应对措施：用更多数据训练模型，或调整模型结构）；
- 数据风险：数据收集不足（应对措施：与设备厂商合作，获取更多传感器数据）；
- 用户风险：用户不接受主动提醒（应对措施：允许用户自定义提醒频率，或提供“关闭提醒”选项）；
- 合规风险：违反《个人信息保护法》（应对措施：请律师审核数据收集流程，确保符合法规）。
8.3 例子：迭代计划与风险评估表
| 迭代 | 时间 | 核心功能 | 风险 | 应对措施 |
|---|---|---|---|---|
| 迭代1 | 第1-2周 | 血糖监测、用药提醒 | 模型准确率低 | 用1000条历史数据训练模型，准确率达到90%以上 |
| 迭代2 | 第3-4周 | 饮食建议、运动计划 | 数据收集不足 | 与血糖仪厂商合作，获取500个用户的血糖数据 |
| 迭代3 | 第5-6周 | 个性化推荐、语音交互 | 用户不接受主动提醒 | 允许用户自定义提醒频率，提供“关闭提醒”选项 |
| 迭代4 | 第7-8周 | 测试与上线 | 合规风险 | 请律师审核数据收集流程，确保符合《个人信息保护法》 |
8.4 避坑指南
- 不要“制定过于乐观的迭代计划”：比如将核心功能放在1周内完成，会导致质量问题；
- 不要“忽视风险”：比如没有考虑“数据收集不足”的风险，会导致模型无法训练；
- 不要“停止迭代”：比如上线后就不再更新，会导致用户流失（比如用户需要新的功能，而系统没有）。
四、实际应用：某Agentic AI智能健康助手案例分析
4.1 项目背景
某医院想帮助糖尿病患者进行长期管理，减少并发症（比如糖尿病肾病、糖尿病足）。传统的管理方式是“患者每月到医院复查”，但无法实时监测患者的血糖、饮食、运动情况，导致患者的血糖控制率只有50%。
4.2 需求分析过程
该项目采用了本文的8个关键步骤进行需求分析：
- 用户画像：核心用户是“中年糖尿病患者”（40-60岁，有高血压并发症，每天需要测3次血糖）；
- 场景建模：核心场景是“餐后血糖监测”“用药提醒”“运动后的血糖变化”；
- 伦理合规：明确Agent不能给出诊断结论，不能推荐未经批准的药物；
- 数据策略：收集血糖、血压、饮食、运动数据，从医院获取患者的检查报告；
- Agent能力设计：Agent具备感知（收集数据）、推理（预测血糖变化）、行动（发送提醒）、学习（根据反馈优化建议）的能力；
- 系统架构：采用“感知层-数据层-推理层-决策层-交互层”的架构；
- 原型验证：制作了低保真原型，邀请10个糖尿病患者测试，修改了“语音提醒太吵”“血糖趋势图看不懂”等问题；
- 迭代规划：制定了4个迭代计划，每个迭代完成一个核心功能。
4.3 实现效果
该Agentic AI智能健康助手上线后，取得了以下效果：
- 患者的血糖控制率从50%提高到80%；
- 患者的用药依从性从70%提高到90%；
- 患者的满意度达到95%（反馈“提醒很及时，建议很有用”）。
4.4 经验总结
- 聚焦核心用户：先做糖尿病患者，再扩展到高血压患者，避免需求分散；
- 重视场景建模：核心场景是“餐后血糖监测”，因为这是糖尿病患者最常遇到的问题；
- 持续迭代优化：根据用户反馈修改功能，比如增加“饮食偏好”设置，让建议更个性化。
五、未来展望：Agentic AI智能健康的“下一个十年”
5.1 技术发展趋势
- 更精准的个性化干预：用多模态数据（基因数据、环境数据、行为数据）训练模型，比如根据用户的基因特征（比如“胰岛素抵抗”）调整饮食建议；
- 更自然的交互方式：用脑机接口（BCI）实现“意念交互”，比如用户想知道血糖值，只需想一下，Agent就会发送数据；
- 更广泛的应用场景：扩展到“健康养老”（比如监测老年人的跌倒风险）、“康复治疗”（比如帮助中风患者进行肢体训练）、“母婴健康”（比如监测孕妇的血糖、血压）。
5.2 潜在挑战
- 伦理问题：比如“Agent是否有权决定用户的健康行为？”（比如Agent建议用户“不要吃蛋糕”，但用户想吃）；
- 技术问题：比如“模型的可解释性”（用户想知道“为什么Agent建议我散步”，但模型无法给出明确的原因）；
- 用户接受度问题：比如老年人不会用智能设备，需要更简单的交互方式（比如语音+屏幕显示）。
5.3 机遇
- 政策支持：国内的“健康中国2030”规划明确提出“推动智能健康发展”，为项目提供了政策保障；
- 技术进步：大模型（比如GPT-4）、物联网（IoT）、5G等技术的发展，为Agentic AI提供了更强大的能力；
- 市场需求：老龄化、慢性病高发等问题，导致智能健康的市场需求持续增长（预计2030年全球智能健康市场规模将达到1.5万亿美元）。
六、结尾：总结与思考
6.1 总结
Agentic AI智能健康项目的需求分析需要围绕“用户需求”和“Agent特性”展开，核心是8个关键步骤：
- 用户画像与需求分层：找到真正的用户；
- 场景建模与用户旅程映射：让Agent懂场景；
- 伦理与合规边界定义：守住安全底线；
- 数据策略与资产规划：让Agent有饭吃；
- Agent能力设计与交互逻辑：让Agent会做事；
- 系统架构与技术选型：让Agent跑起来；
- 原型验证与用户反馈：让Agent更懂用户；
- 迭代规划与风险评估：让项目顺利推进。
6.2 思考问题
- 你认为Agentic AI在智能健康中的最大挑战是什么？
- 如何平衡Agent的主动性和用户的隐私？
- 未来，Agentic AI会不会取代医生？为什么？
6.3 参考资源
- 书籍：《Agentic AI：智能体时代的到来》《智能健康：技术与应用》；
- 论文：《Agentic AI for Healthcare：Opportunities and Challenges》《Personalized Healthcare with Agentic AI》；
- 法规：《个人信息保护法》《医疗数据安全管理规范》《HIPAA》《GDPR》；
- 工具：Axure（原型设计）、TensorFlow（机器学习）、LangChain（Agent框架）、Mermaid（流程图）。
结语
Agentic AI正在重新定义智能健康的边界，而需求分析是项目成功的关键。希望本文的8个关键步骤能帮你从0到1梳理需求，构建一个“有用、好用、安全”的Agentic AI智能健康助手。未来，让我们一起期待Agentic AI为智能健康带来的更多可能性！
（全文约12000字）