AI认知 | 99%的AI Agent项目会死于“伪需求”，用OSCAR模型，成为那幸存的1%。

当人人都在谈论AIAgent的颠覆性潜力时，真正的战场早已从“我们能做什么”转向了“市场真正需要什么”。

与进行封闭的“思维实验”不同，这是一场精准的“商业情报战”的开端。

这不仅是关于创意的比拼，更是信息获取与分析能力的较量。

本文将聚焦于OSCAR情报调研模型（Objective, Scope, Checklist, Acquisition, Reasoning），为你提供一套系统化的实战工具箱，让你不再依赖直觉和想象，而是通过真实的情报来验证AI Agent的商业价值。

一场没有明确目标的情报行动，只会带回一堆无用的信息。在开始调研前，你必须像一个情报分析师一样，将模糊的商业问题，转化为一个清晰、可执行的“情报任务”。

告别模糊问题：

情报任务模板：

验证 [目标用户群体] 是否愿意为 [核心功能场景] 支付 [具体价格/成本]，并评估 [关键技术指标] 是否能被现有方案（如 [具体技术方案]）以低于 [成本阈值] 的代价实现。

这个目标直接定义了你后续所有情报搜集工作的靶心。

AI Agent的应用领域无边无际，试图覆盖全部等于毫无重点。你需要划定一个清晰的“主战区”，将有限的资源聚焦在最关键的领域。

明确你依赖的技术栈。你的Agent是基于GPT-4，还是Llama 3？是依赖LangChain框架，还是自研多智能体协作？这决定了你的技术可行性、成本结构和潜在的护城河。

在进入战场前，先建立一个简易的评估模型，帮你快速筛选信息。

AI Agent价值雷达图示例：

针对每一个“主战区”内的关键角色（如竞品、技术、用户），建立一份标准化的“情报卷宗”（Dossier），确保信息搜集的系统性和可比性。

这是将OSCAR模型从“框架”变为“实战”的核心。90%的决策优势，来自于你比别人更会“找”和“问”。

搜集到的情报只是原材料，真正的价值在于分析和归因。你需要像一个侦探一样，将零散的线索串联起来，形成完整的逻辑链，并警惕常见的分析陷阱。

调研的终点，不是一份厚厚的数据报告，而是一份清晰的“战报”，它必须明确回答最初的“情报任务”：

根据我们获取的情报，目标用户 [愿意/不愿意] 为此付费，因为 [关键原因]。现有技术 [能/不能] 在成本可控的范围内实现，其主要风险在于 [技术/市场风险点]。因此，我们建议 [继续投入/调整方向/放弃]。

在AI Agent的淘金热中，最宝贵的资源不是算力，而是信息优势。

OSCAR模型提供的不只是一套流程，更是一种思维方式：从依赖内部的“头脑风暴”，转向基于外部的“情报驱动”。

它让你在写下第一行代码之前，就能通过低成本的侦察，看清战场的迷雾，找到那条最值得投入的进攻路线。