01Core pain point and demand
AI 模型（如 Opus 5.5）在长时间运行任务时表现不稳定，容易在原本能自行解决的问题上卡住，导致无法持续完成复杂任务。开发者往往需要人工盯着运行过程、反复重启或手动干预，浪费大量时间，且任务失败后难以定位卡点原因。
02Product solution
构建一个轻量级 AI 任务稳定性守护层（SaaS + SDK）：1）实时监控 Agent 运行状态，通过心跳、进度信号与语义相似度检测识别“卡住”状态；2）检测到停滞时自动注入提示、回滚上下文或切换备用模型重试；3）提供检查点快照与断点续跑，避免任务从头重来；4）记录卡点日志并生成诊断报告，帮助开发者优化 prompt 与任务拆分。
03Monetization and business model
采用 Freemium 订阅制：免费版提供基础监控与有限次自动恢复；付费版按任务运行时长或恢复次数计费，提供检查点存储、多模型切换、团队协作与诊断报告；同时提供企业私有化部署授权与 SDK 商业许可。
04Action steps
- 1访谈 10-15 位使用 Agent 框架的开发者，确认卡死场景频率与可接受的干预方式
- 2定义“卡住”的检测信号（心跳超时、输出重复度、进度停滞、语义相似度），设计检测算法原型
- 3开发 SDK 与守护服务 MVP，支持主流 Agent 框架（LangChain、AutoGen 等）接入
- 4实现检查点快照与断点续跑，验证在真实长任务上的恢复成功率
- 5接入 3-5 个种子用户做灰度测试，收集卡点诊断报告并迭代检测阈值
- 6上线订阅计费与自助接入文档，在开发者社区与 GitHub 推广
- 7根据用户反馈扩展多模型自动切换与团队协作功能
05Risk notice
主要风险包括：1）模型厂商官方可能推出原生稳定性与重试能力，压缩产品价值空间；2）自动干预可能引入错误操作，需谨慎设计回滚与人工确认机制；3）监控数据涉及用户代码与 prompt，存在隐私与合规风险；4）检测阈值误报或漏报会影响信任度，需要持续调优；5）目标用户付费意愿有限，需验证从免费到付费的转化率。