ThinkingAI近日正式推出Agentic Engine自助服务，覆盖自助体验与订阅、AE‑CLI、生态接入等多项核心能力。该产品打通用户行为分析、用户研究、运营触达与实验验证全链条，助力业务人员、开发者及中小团队依托智能Agent工具自主开展用户研究、方案效果校验，沉淀可复用的业务方法论。
当前，AI技术有效缩短产品从创意到落地的周期。但产品上线后，功能实际使用情况、用户流失诱因、迭代投入价值评估等问题，仍需要专业的数据研判与用户调研作为支撑。不少中小团队可以快速完成产品搭建，却缺少配套的数据分析、用户访谈、效果实验等专业能力。
此次上线的Agentic Engine，推动数据分析、用户研究、增长验证等专业能力向业务岗位开放。深耕业务一线的工作人员，可立足实际业务问题，调用标准化专业工具开展分析研判，并将分析结论落地开展效果验证，让中小团队无需多角色协同，即可便捷使用高阶业务增长能力。
该产品实现能力与现有工作环境深度融合。依托AE‑CLI及配套Skills，Claude Code、Codex、Cursor等编程Agent，以及豆包工作、千问办公等办公智能体，在授权范围内均可调用Agentic Engine相关功能。对开发者而言，产品上线后的用户分析工作，能够和前期开发流程无缝衔接；面向产品、运营等岗位人员，常用智能工具可获取业务数据与分析方法支撑。工作人员沿用熟悉的工作工具，围绕产品功能表现、用户流失、渠道投放等问题开展研判，减少跨岗位、跨工具信息转述成本。
产品迭代优化，既要厘清用户行为表象，也要挖掘行为背后动因，更要验证调整方案实际成效。Agentic Engine将用户行为数据与应用评论、社区反馈等用户评价信息相结合，实现量化数据与用户主观反馈联动分析。同步打通全新AI用户研究平台Heari.ai，平台可自动生成访谈提纲，完成用户对话访谈，输出附带原始用户素材的洞察报告。结合行为数据精准圈定调研对象，帮助团队找准用户流失、付费转化、新功能落地等业务问题背后的深层原因。
基于数据分析与用户调研形成的产品、运营优化思路，可进一步通过运营触达、A/B实验完成实战检验。实验产出的行为数据与验证结论，回流至分析知识库，为下一轮业务研究提供依据，构建起“发现问题—剖析成因—落地行动—验证成效”的闭环工作链路，关键业务操作经负责人确认后执行，保障业务调整稳妥可控。
同时，平台保障分析过程可追溯可核查。Agentic Engine所有分析结论均可回溯指标口径、统计周期、筛选条件与原始明细数据。留存分析、渠道对比、实验设计等成熟业务方法论封装为Skills组件，支持结合业务实际灵活调整。团队成员使用不同智能Agent，能够共享统一的数据标准、业务口径与协作空间，分析结论、待优化事项、验证结果统一归档留存，便于团队成员接续开展工作。平台配套权限管控与版本管理机制，沉淀的业务经验经审核后可复用，支持版本回滚，同时满足企业私有化部署、数据本地留存的使用需求。
据介绍，Agentic Engine进一步拓宽专业增长能力的应用边界。业务从业者能够自主完成用户调研研判，中小团队可借助标准化专业工具校验产品迭代方向，个体实践沉淀的业务方法能够转化为团队共有资产，为快速迭代的各类产品团队，提供产品上线后分析、验证、迭代的长效技术支撑。（赵华）
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