01Core pain point and demand
AI Agent 的可靠性问题常被误诊为提示词问题，实际根源在于缺少结构化 Schema。这导致 Agent 在演示中表现良好，但在真实场景（如客户退款请求）中频繁失败，开发者难以定位和修复。
02Product solution
提供一个 AI 驱动的诊断平台，自动分析 Agent 失败案例，识别是否因缺少结构化 Schema 导致，并生成修复建议和可用的 Schema 模板。平台可集成到开发流程中，提供实时监控和测试。
03Monetization and business model
采用 SaaS 订阅模式，按诊断次数或 Agent 数量分级收费；提供企业版定制化服务；通过 Schema 模板市场抽成。
04Action steps
- 1进行市场调研，验证开发者对 Agent 可靠性诊断工具的需求和付费意愿。
- 2开发 MVP，实现基于规则和 LLM 的失败案例分析与 Schema 缺失检测。
- 3构建 Schema 模板库，覆盖常见场景如退款、客服、订单查询等。
- 4与早期用户合作，迭代产品并积累案例。
- 5集成主流 AI Agent 框架（如 LangChain、AutoGen）的 SDK。
- 6启动营销，通过技术社区和内容营销吸引目标用户。
- 7根据反馈扩展功能，如实时监控和自动修复。
05Risk notice
技术风险：诊断准确性依赖 LLM 能力，可能误判；市场风险：大厂可能推出类似功能；竞争风险：现有玩家可能快速跟进。需持续优化算法并建立生态壁垒。