选择合适的变现模式是基础，制定有效的定价策略是关键，目标是提高用户付费转化率。只有将这三个环节有机结合起来，才能构建完整的变现体系，最大化产品的长期价值（LTV），实现可持续的盈利增长。本文最初由@小黑哥发表在《人人都是产品经理》上。未经许可禁止转载。封面图片由 Unsplash 提供，根据 CC 协议，本文中的意见仅代表作者的观点。人人产品经理平台仅提供信息存储服务。在商业决策中，准确评估市场容量至关重要。它不仅决定了企业资源的投入方向，也影响着产品战略的制定。
本文提供了系统的方法论，帮助产品在不确定的情况下把握市场脉搏，供大家参考。巴菲特说，模糊地正确比完全错误要好。投资中的这句话意味着，在不确定的情况下，我们宁愿了解大方向，也不要陷入过于精确的计算而错过一个大趋势。同样的逻辑也适用于市场容量的评估。 。市场容量，这是什么？简单来说，市场容量就是一个细分市场一年可以销售多少产品和服务。这就像问，“公司的蛋糕有多大，这是决定是否跳进去做大事的关键？”我们为什么要算这个？市场规模分析是市场情报的关键组成部分，可帮助公司了解特定市场的规模及其增长速度。
更好地了解市场竞争和市场变化的速度。冯仑表示，选择的市场规模就像为公司的成长设定了一个天花板。想想看，房地产行业可以催生出年营业额70亿的巨头，但照明行业很少有过亿的企业。所选行业的规模和龙头企业的集中度决定了发展的上限。如果不正确怎么办？市场容量就像天气预报，一般来说是准确的，但总是有些不确定。别担心，我们的目标不是成为天气专家，而是决定是否带伞。只要我们的估计在两倍之内，就非常接近了。关键是找到影响市场的主要因素，让其他的小波动随风而去。
。如何计算？分为三个部分：市场边界的确定、多种方法的计量、求和平均。我们来分析一下具体步骤，看看怎么做。 。定义市场边界 在这个红海竞争的时代，产品经理必须时刻对哪些产品和服务与竞争对手处于同一市场做出判断。清晰划分目标部分和结构至关重要。市场可以从几个维度拆解，比如： 人群分类：年轻人、上班族、家长等。地理位置：一二三线城市的差异。类别：灯具、照明设备、智能家居等。场景：工业、户外、商业、住宅等。通过这些边界条件，我们明确了我们计划衡量的市场容量。
。使用多种方法进行计算 所有估计市场规模的方法都是基于将问题分解为更小的问题并将这些结果纳入市场规模。被测市场可以通过组合以下适当的方法来测量。）行业报告法利用行业协会或市场研究机构的年度报告就像看天气预报一样，虽然有延迟，但可以提供行业销售额、增长率等数据。 ) 自上而下的方法 从整体市场入手，逐层分析，就像从蛋糕的顶部开始，逐层切割。以均价1元的书房落地灯（路灯）为例。学习灯的主要用户是中小学生，学校的K学生数以百万计。
事实上，只有关心孩子视力健康的家长才会购买学习灯，而且大多数家长都会购买便宜的学习灯。关心孩子视力的人可以接受这个价位的书房落地灯。最后，假设能够接受这个价格范围的家长有百分之几愿意购买。我们自上而下的分析可以计算出愿意购买书房落地灯的市场容量。元=.元*万元*，*.5*，=万元。市场容量=目标产品平均价格×市场需求群体数量×渗透率。 ) 竞争产品评估方法 查看竞争对手的盘子大小并在表格中进行推断。这就像看看别人的盘子里有多少，然后猜测整个餐厅的大小。
例如，欧普照明年销售额为80亿，如果占市场份额，则总市场规模约为60亿。 ) 结构分解总结法 将问题分解为小部分，然后逐部分解决。这就像把蛋糕切成小块，然后一块一块地添加起来。比如，看婴幼儿奶粉市场规模，首先可以看婴幼儿奶粉的分类（-个月、-个月、-6个月和6个月以上），其次看新生婴儿数量统计所统计的出生率和死亡率可以决定我国婴幼儿数量最后，婴儿奶粉市场规模=Σ（不同轴组婴幼儿数量*月均奶粉消费量*）。 5）增量市场+股票交易所在市场中，不仅要看到新的市场份额的需求，还要考虑替代现有市场的需求。
例如，关于国内照明市场的容量，我们可以通过国家统计局网站查看新建商品住宅的数量，从中可以推断出国内照明的需求量。有必要考虑现有住宅建筑的数量。平均每个家庭每八年就会更新一次，这意味着现有住房的八分之一是照明市场目前的容量。市场规模=增量市场+现有市场 6）固定增长预测法 根据过去几年的增长情况，预测未来的增长率。这就像根据过去的天气状况预测明天的天气。 7）专家意见咨询法向行业专家征求意见，根据不同意见对市场进行综合评估。
这就像问经常烤蛋糕的人，他们肯定会更了解蛋糕。 。汇总分析得出平均值结合主要和二手数据并使用不同的分析方法得出平均值，以避免高估或低估市场容量数据。这样我们就可以更加自信地评估这个市场是否值得进入。 。最后粗略计算市场容量，并通过集中叠加、去权重计算平均值，这将使报告更有说服力。请记住，衡量市场容量的目的是为了看到市场的增长率和整体规模，然后明确判断是否有必要进入这个市场。那么，希望通过上面计算市场容量的方法，我们都能在复杂的市场环境中找到一条清晰的路径。
在电商中，运送到多个地址是一个很常见的需求，这对于企业团购来说是很常见的。团队命令。在ERP系统中如何处理这个需求呢？我们来看看作者是如何分析这种情况的。运送到多个地址是电子商务中的常见需求，尤其是当企业采购、批量订单或消费者为多个地点购买商品时。在这些场景中，系统应支持将订单拆分到多个送货地址，以满足不同客户的需求和期望。一个典型的场景是BB采购，公司为不同部门或分支机构订购产品，并要求将货物运送到各自的地点。
这种需求在大型企业和机构中尤为普遍，因为它们往往需要处理复杂的供应链和各种物流需求。 。电商ERP中如何设计“运送到多个地址”的产品？在ERP/OMS电商中，当一个订单需要发送到多个地址时，需要保证订单能够顺利履行，降低管理的复杂度： 。电商ERP/OMS订单拆分机制通常根据送货地址将订单拆分为多个子订单。每个子订单对应一个送货地址，这确保每个子订单独立管理履行和交付流程。拆分策略：按产品拆分：电子商务的 ERP/OMS 根据不同产品的客户地址自动按送货地址拆分产品。
这种方法提高了订单处理的灵活性。按数量划分：当产品需要发送到多个地址时，系统会根据数量划分订单，确保每个地址都能收到正确数量的产品。例如，一位顾客在网上购买了一双运动鞋，希望将 5 双送到他家，另外 5 双送到他办公室。在这种情况下，电商ERP/OMS会将订单拆分为两个子订单单独处理。这可以有效减少由于送货地址混乱而导致的错误。 B端产品经理能力模型与学习提升 B端产品经理面临的第一个挑战是如何正确分析和诊断业务问题。
这也是最难的部分，了解产品设计基本上对这部分工作没有帮助。查看详情> 为了保证每个子订单的状态可以独立更新，如“待发货”、“已发货”、“已完成”，主订单的状态也应该与子订单的状态挂钩保持子订单信息的一致性。 。子订单独立执行独立发货：拆分后的每个子订单将被视为一个独立订单，电商ERP/OMS将为每个子订单生成独立的发货指令。这确保了不同地址的订单的配送过程不会相互影响，从而提高履行效率。物流追踪：每个子订单都会生成单独的物流追踪号，电商ERP/OMS会同步物流状态，确保每个收货地址的物流信息都能独立查找和管理。
确保每个子订单的履行过程都能被完整记录，从交付到完成的每个环节都应有适当的回调和状态更新机制，以改善整体客户体验。 。库存管理 多地址库存预留：订单拆分后，电商ERP/OMS将为每个子订单预留库存。不同的送货地址可以由不同的仓库处理。系统会根据地址选择最优仓库进行发货，保证合理的库存利用。库存扣除与同步：在发货过程中，电商ERP/OMS会根据子订单表现实时更新库存状态，确保仓库库存准确，防止库存积压情况。实时库存管理有助于降低财务风险和损失。
确保库存管理模块能够及时响应多地址发货请求，实时更新库存状态，防止超售，从而提高公司运营效率。 。物流选择与配送规划 物流规则匹配：电商ERP/OMS会根据每个子库存的发货地址，自动匹配合适的物流服务商和发货计划。例如，针对国内不同地区，国际订单可选择不同的物流公司、专线或快递公司，提高物流的可靠性和效率。智能配送计划：系统通过计算每个子订单的配送时间、物流效率和价格，制定最优配送计划，确保多个地址的配送效率和成本最优化。
此类规划可以降低总体运营成本并提高客户满意度。在物流选择过程中，保证用户能够看到并选择最优的物流方案，同时也能轻松了解每条物流的时效和成本信息。 5. 运费及结算 成本分摊及独立结算：ERP/OMS电商会根据不同地址的配送状态来分配运费或为每个子订单独立计算物流费用。如果不同物流公司选择多个子订单，系统可以自动进行单独核算处理，方便与物流商对账结算，从而提高财务管理效率。折扣和促销处理：电商ERP/OMS应确保多个地址的订单享受促销或折扣时，能够合理分配折扣金额，避免重复折扣或计算错误，进一步提高客户满意度和忠诚度。
确保运输成本和财务系统能够无缝链接，并提供准确的财务报告和结算信息，以优化整体运营效率。 6、订单履行状态同步统一订单状态管理：即使订单被分成多个子订单，电商ERP/OMS也会在前端系统中保持对主订单的统一管理。用户可以看到整个订单的配送进度，每个地址的配送状态都会与系统实时同步，可以提高用户订单处理的透明度。部分履行处理：如果部分子订单已发货，电商ERP/OMS会将相应子订单标记为“已发货”，而剩余未发货的子订单仍会保持“待发货”状态”。
”或“履行中”状态，以确保整个订单的透明度。 7. 售后管理退换货处理：电商ERP/OMS会考虑多地址配送场景下的售后问题。当退货或每个分包合同的更换，ERP/OMS电商可以单独处理，避免整个订单退回的复杂性。这样可以提高售后处理效率，提高客户对物流的满意度：电商ERP/OMS会对不同地址的退货物流信息进行一一记录和追踪，确保售后服务流程清晰可见。 。处理不当可能产生的影响 在处理具有多个地址的货件时，如果 ERP 系统的设计不合理，可能会导致一些问题： 订单混乱：如果系统无法正确地将多个地址与相应的产品关联起来，产品可能会被发错地址或部分订单可能无法送达，不仅影响用户体验，导致客户流失，品牌形象受损。
库存管理困难：如果ERP系统无法同步发货到多个地址的库存需求，可能会出现库存不足或分配不当的情况。这种现象会导致某些地址的货物无法按时送达，从而影响订单履行的整体效率。物流成本增加：未能优化物流路线或选择合适的配送服务可能会导致配送成本大幅增加，尤其是当货物必须配送到多个地点时。这不仅增加了公司的运营成本，还会降低客户满意度。客户服务压力增加：随着订单跟踪、退货和客户服务的复杂性增加，客户服务团队必须处理与运送到多个地址相关的额外投诉和问题，从而降低了服务效率。
核对复杂性增加：运送到每个地址的成本、物流和发票处理变得更加复杂，这可能导致财务核对不准确或会计期间延迟，进一步影响公司的现金流和财务健康状况。电商ERP中多地址发货处理不当，不仅会影响订单管理效率，还会增加公司运营成本，甚至损害客户体验和品牌声誉。这就是为什么精心设计且高效的多地址运输流程在 ERP 系统中尤为重要。 。总结 通过这些机制，电商ERP/OMS可以有效解决将一个订单运送到多个地址的复杂问题，保证每个子订单在库存、交货和物流方面都能独立运作，同时保持订单的整体状态。
主令。本文最初由@晔子发表在《人人都是产品经理》上。未经作者许可禁止转载 封面图片来自Unsplash，基于CC协议 本文中的观点仅代表作者平台 人人产品经理只提供信息存储空间服务 在腾讯的产品能力模型中，用户画像先于产品设计，即应该先了解用户，然后分析用户需求，最终形成产品。这就是所谓的以用户为中心的设计。在本文中，我们将通过三个步骤学习如何理解用户行为。我今天分享的是用户对腾讯产品能力模型的理解，在能力模型中排在产品设计之前。
这个顺序也很容易理解，先了解用户，然后分析需求，最后形成产品。这也是经典产品时期被无数生产产品的人认可的原因：用户导向。不久前，有一个专门负责用户体验设计的部门。产品是连接用户需求和业务需求的桥梁，产品经理也是经历“想法->需求->产品”完整生命周期的人，P7和iji主要负责收集用户需求，识别其合理性并进行设计。在P8-P9的指导下完成产品优化，需要掌握高级方法（如基本需求识别与量化、用户群体分类与量化、需求金字塔模型等）并能够独立完成复杂场景的用户需求分析（如不同用户群体的基本需求分析场景）并能识别当前关键需求、优先顺序、直接产品或功能定位以及适当的工作B端产品经理能力模型与学习 B端产品经理面临的第一个挑战是如何正确分析和诊断业务问题。
这也是最难的部分，了解产品设计基本上对这部分工作没有帮助。查看详情>P及以上，可以更深入地了解特定业务领域的用户需求归属，结合市场竞争的产品分析，识别潜在需求和高价值机会，并发现和深度挖掘各种产品功能。能够牢牢把握用户基本需求的演变和演变，在市场环境和技术条件不断变化的情况下，不断巩固产品基础体验，提高用户粘性。了解一个用户和交朋友没有什么区别，你认识一个人的时间越长，你就越了解他的价值观、行为风格、兴趣爱好，在社交的过程中你会逐渐找到最适合两人的模式你的。
人的未来是会发展的。当我们构建产品时，我们将这种一对一的过程变成一对多，从一个用户到一组。你使用小红会的时间越长，它就越能理解你在不同时间想阅读的笔记类型，并根据你的点击、浏览和交互行为进行调整。当一个人能够满足你的需求时，你就会逐渐离不开他，活跃度和留存度也会增加。今天我也尝试和小伙伴们描述一下理性用户理解的过程。该算法只会增加对用户行为的理解。 。数字化用户 了解用户有两种方式：感性和理性，但感性往往只适合天才。
后者是大多数人使用的方法，也可以作为感性辅助。用户数字化的过程就是一个收集信息的过程，没有数据就没有话语权。 ）收集方法区分定性和定量方法，数据收集是一种定量方法，例如数据报告和用户研究。 ）集合维度基于我们为什么要了解用户，我们定义了了解用户可能需要的数据。例如，如果我们想了解交易行为，我们需要收集与交易相关的数据。 ）收集结果一般情况下，这一步得到的数据不能直接使用，需要进行处理。 。用户标签 数据和标签是很容易混淆的概念。
我的好朋友秋生今天吃了鸡蛋 这是事实，也是每天所做的记录。记录没有意义。普通记录只有提取标签才有价值。 “吃鸡蛋”+“吃”+“每天”=鸡蛋狂热； “早餐”+“吃鸡蛋”=>今天早餐吃很多；为什么标签之所以更有价值，是因为它不够全面，无法帮助了解一个人？简单来说，根据这个数据，我大概率可以断定他是一个“强得要死”的人，但我不知道他到底是只是喜欢吃鸡蛋，还是他喜欢运动，或者他是否很强通过锻炼。这就是为什么我们结合标签来形成我们的用户模型。
。用户建模 模型是标签的组合。结合以上四个形象，我们可以思考一下，他为何能断定对方是都市上班族，还是世故的母亲？然后我们举一个例子来加深我们的理解。 “经常吃高蛋白食物+高频健身”推断他喜欢健身，结合标签上的体重，推断他增肌，结合工作时间收入的健身时间，推断他拥有财富和自由。他是一位工作皇帝。标签越多，模型就越有针对性，用户的需求也就越清晰，也是用户经常做的事情。当你平常做的事情不再做时，就意味着你的需求发生了变化或者没有得到满足。
但该模型只是一个起点。我们必须时刻考虑模型背后的用户基础、用户价值和运营策略。基数小，说明需求受众少，大概率不需要太多关注。但如果一个小的用户群能够创造出巨大的商业价值，那就值得付出努力。而如果有了这个用户模型，却没有措施去实现，那么其实一切都是白搭。在人工智能领域，AI Agent的设计和实现一直是研究和应用的热点。本文对当前最先进的AI代理设计框架LATS（Language Agent Tree Search）进行了详细分析，供大家参考。
在之前的文章《大AI模型实战篇：Reflection，通过强化学习提高模型推理能力》中，风叔根据原理和具体源码详细介绍了Reflection这个本质上是强化学习的AI Agent设计模型。 Reflection已经是一个非常先进的设计框架，在解决很多复杂问题时能够表现得比较好。在这篇文章中，风叔将为大家介绍一下目前最强大的AI Agent设计框架，多重规划和反射技术的集大成者——LATS。文章内容会比较复杂，难以理解，值得收藏和重读。
大模型人工智能的实用章节：LATS，可能是目前最强大的人工智能代理设计框架。 LATS的概念 LATS，全称是Language Agent Tree Search，简单来说，LATS = Tree Search + ReAct + Plan&Ekecute+ Reflection。从这一点来看，LATS确实非常先进和复杂。我们先根据上式从宏观角度拆解LATS。 。树搜索 树搜索是一种树搜索算法 LATS 使用蒙特卡罗树搜索 (MCTS) 算法通过平衡探索和利用来找到最优决策路径。
什么是B端产品经理？ C端产品经理和C端产品经理有什么区别？ B端产品经理是业务，这意味着B端产品经理首先要明白这个职位的重要性，设计出更适合这个项目经理日常工作需求的产品解决方案……。查看详情> 蒙特卡罗方法可能大家都很熟悉。它是一种通过模拟随机抽样来解决问题的方法。通过生成随机数，您可以构建概率模型来解决使用其他方法难以解决的数值问题。蒙特卡罗方法的典型应用是求定积分。假设我们要计算[a,b]之间函数f(k)的积分，即阴影部分的面积。
大模型AI实用篇：LATS，可能是目前最强大的AI代理设计框架蒙特卡罗方法的解决方案是这样的：从[a,b]中选择一个随机数k，并使用f(k)⋅(b−a)来估计阴影部分的面积。为了提高估计精度，可以取多个随机数k，然后将这些估计值的平均值作为最终结果。取的随机数k越多，结果就越准确，估计值就越接近真实值。大模型AI实用篇：LATS，可以说，目前最强大的人工智能代理设计框架蒙特卡罗树搜索（MCTS）是一种基于树结构的蒙特卡罗方法。
它在整个^N（N是决策数，即树的深度）空间中进行启发式搜索，并通过反馈机制找到最优路径。 MCTS的五个主要组成部分是： 树结构：从叶节点到根节点的每条路径对应一个解，解空间的大小为^N。蒙特卡罗方法：使用随机统计方法获得观测结果来驱动搜索过程。损失估计函数：设计定量的损失函数，为评估解决方案的质量提供反馈。线性反向传播优化：使用反向传播来优化路径上的所有节点。启发式搜索策略：遵循损失最小化原则，对整个搜索空间进行启发式搜索。
MCTS的每个循环由四个步骤组成： 选择：从根节点开始，根据最大化某个启发值来选择子节点，直到到达叶节点。使用上置信带 (UCB) 算法选择子节点。扩展：如果叶子节点不是终端节点，则扩展该节点并添加一个或多个子节点。模拟：从新扩展的节点开始，进行随机模拟，直至达到终止状态。反向传播：沿着路径传播模拟结果并更新每个节点的统计信息。 AI大模型实战篇：LATS，可能是目前最强大的AI Agent设计框架。ReAct ReAct的概念和设计模式冯叔在之前的文章《AI大模型实战篇：AI Agent设计模式——ReAct》中详细介绍了ReAct ”。
其典型流程如下图所示，可以用一个有趣的循环来描述：思想→行动→观察，称为TAO循环。思考：面对问题，必须深入思考。这个思考过程是关于如何定义问题、识别解决问题所需的关键信息和推理步骤。行动：确定了思考的方向后，下一步就是行动的时刻。根据我们的想法，我们采取适当的行动或执行某些任务来推动问题得到解决。观察：采取行动后，要仔细观察结果。这一步是测试我们的行动是否有效以及我们是否接近解决问题。循环迭代 大模型 AI 的实用章节：LATS，可能是目前最强大的 AI 代理设计框架。
Plan & Execute Plan & Execute的概念和设计模式冯叔在之前的文章《AI大模型实战篇：AI Agent设计模式——Plan & Execute》中详细介绍过，这里不再赘述。 Plan and Do方法的本质是先计划，然后执行，即首先将用户的问题分解为子任务，然后执行每个子任务，并将计划调整为执行状态。大模型人工智能的实用章节：LATS，可能是目前最强大的人工智能代理设计框架。
Reflection 风叔在之前的文章《AI大模型实战篇：Reflekion，通过强化学习提升模型推理能力》中详细介绍了Reflekion的概念和设计模型。反思的本质是基本反思加上强化学习。 Actor：根据状态观察生成文本和动作。当参与者在环境中采取行动并接受观察时，就会形成轨迹。之前介绍的Reflekion Agent实际上就是针对这个领域的。评估者：评估参与者的结果。具体来说，它以生成的轨迹（也称为短期记忆）作为输入并输出奖励结果。
根据角色的不同，使用不同的奖励函数（决策任务使用LLM和基于规则的启发式奖励）。自我反思：这个角色由大型语言模型接管，可以为未来的实验提供有价值的反馈。自反模型使用奖励信号、当前轨迹及其持久记忆来生成特定的相关反馈，并将其存储在记忆组件中。代理使用这些经验（存储在长期记忆中）来快速改进决策。大AI模型实用篇：LATS，可能是目前最强大的AI代理设计框架 因此，在集成了Tree Search、ReAct、Plan & Execute和Reflekion的能力后，LATS成为了反射模式和规划的集大成者AI 代理设计模式中的模式。
。 LATS 工作流程 LATS 工作流程如下图所示，包括以下步骤： 选择：从根节点开始，使用上信任区树（UCT）算法选择 UCT 值最高的子节点进行扩展。扩展：通过从预先训练的语言模型 (LM) 中采样 n 个动作，接收并返回每个动作的反馈，然后添加 n 个新的子节点来扩展树。评估：为每个新的子节点分配一个标量值，以指导前向搜索算法。模拟：扩展当前选定的节点，直到达到终止状态，优先考虑具有最高值的节点。
反向传播：根据路径的结果更新树的值。路径上每个节点的值都会更新以反映模拟结果。反思：当遇到故障的终端节点时，LM会产生自我反思，总结流程错误并提出改进计划。这些反射和故障路径将作为附加上下文集成到后续迭代中，以提高模型性能。大模型AI实用篇：LATS，可能是目前最强大的AI代理设计框架 下图展示了langchain中实现LATS的流程：第一步，选择：根据下一步的总奖励选择最佳的下一步动作，如果找到解决方案或达到最大搜索深度，则响应，否则继续搜索。
第二步，扩展和执行：生成N个潜在操作并并行执行它们。步骤、反思和评估：观察行动结果并根据反思和外部反馈评估决策。第四步，反向传播：根据结果更新路径结果。伟大的m实用篇适合人工智能：LATS，可能是目前最强大的人工智能代理设计框架。 LATS实现流程 下面，风叔通过实际源码详细介绍了LATS模式的实现方法。关注公众号【风水云】并回复关键词【LATS源码】即可获取LATS设计模板完整源码。第一步是构建树的节点 LATS 基于蒙特卡罗树搜索。
对于每个搜索步骤，它都会选择具有最高“置信上限”的节点，这是一个平衡发展（最高平均奖励）和探索（最少访问）的指标。从该节点开始，它生成 N（在本例中为 5）个新的候选操作并将它们添加到树中。当生成有效解或达到最大次数（搜索树的深度）时，搜索停止。在 Node 节点中我们定义了几个关键函数： best_child：选择 UCT 最高的孩子进行下一次搜索 best_child_score：返回高度值最高的孩子：检查进度树的深度 upper_confidence_bound：返回 UCT 分数以进行平衡探索和使用分支 backpropogate：使用反向传播来更新此节点及其父节点的结果 get_trajectori：获取代表此搜索分支的消息 get_best_solution：返回当前子树中的最佳解决方案 第二步是构建 Agent 代理将主要解决三件事： 反思：根据工具执行响应的结果进行评分 初始响应：创建基本节点并开始搜索 扩展：从当前树中的最佳位置，生成 5 个候选下一步 对于更实际的应用，例如代码生成，代码执行的结果可以集成到反馈或奖励中。
对于Agent，我们首先创建了工具，并且只使用了浏览器工具。然后构建一个反射系统，根据决策和工具使用的结果来评估代理的输出。我们将在其他两个节点中调用此方法。然后，我们从根节点开始，根据用户输入进行响应。然后，从根节点开始，我们将候选节点生成和反射封装到单个节点中。第三步生成候选节点 对于每个节点，生成 5 个候选节点进行探索。下面将候选节点和反射节点生成步骤封装成扩展节点，所有操作都以批处理方式进行，以加快执行速度。
步骤：创建流程图然后我们构建流程图并添加基础节点和扩展节点至此，整个LATS的基本逻辑就呈现出来了。关注公众号【风水云】并回复关键词【LATS源码】即可获取LATS设计模板完整源码。总结 与其他基于树的方法相比，LATS 实现了自反推理步骤，显着提高了性能。在采取行动时，LATS 不仅使用来自环境的反馈，还结合了语言模型的反馈来确定是否存在推理错误并提出替代方案。这种自我反思的能力，结合强大的搜索算法，使得LATS更适合处理一些相对复杂的任务。
然而，由于算法本身的复杂性和所涉及的反射步骤，LATS 通常比其他单代理方法使用更多的计算资源，并且需要更长的时间来完成任务。后记 继本文之后，呈现“AI大模型实战”全系列。该路线介绍了基本反思、自我发现和反思，并以最强大的设计 LATS 结束。整个系列基本上包含了目前所有设计大型AI模型和AI Agent的框架。然而，所有这些设计模式只是告诉AI代理如何规划和思考，并且只能依赖大模型现有的知识储备。在实际应用中，我们往往更喜欢AI Agent结合我们的知识和信息，在更专业的垂直领域进行规划和思考，我们都希望我们的产品能够吸引用户持续使用，达到让人上瘾的效果。
本文作者将模块化工作流程方法分享给大家。艾瑞咨询发布的《中国数字影像产业研究报告》显示，中国数字影像市场空间将达5亿元。年内，其中医美和内容设计将占据约50亿元的数字市场空间。 C端应用蓬勃发展，而B端应用仍处于研究阶段。预计5年市场规模将达到60亿元。在商业摄影场景中，像素饼等数码产品可以帮助B端用户进行智能处理，提高图像效率和质量。影像产品的价值围绕三个方面：提升效率、释放创造力、赋能数据。 。优化图像和图像编辑产品的准则是什么？图像处理应用程序“导入到编辑”过程中遇到的问题 由于摄影师或客户的主观喜好，胶片选择过程可能会变得复杂且耗时。
照片编辑工作繁琐（例如坐在椅子上的腿无法正确识别，需要手动拉伸背景和腿。或者背景中的汽车和人的照片不同。或者你想删除一些人）特别是对于大量照片。并行执行多个任务时工作流程重复。 WHO？在哪个场景？我应该怎么办？ 。用户工作流程 用户的后期处理过程通常涉及快速查看照片，然后使用计算机修饰工具进行基本的调色和修饰。在不同场景（如旅游拍照、婚礼、会议等），用户对快速配送有更高的需求，所以他们往往希望通过批量像素饼编辑来减少编辑时间，提高工作效率。
B端产品经理如何快速成长？生产业务架构主要是对整个业务流程进行分层和梳理，然后将需求一一抽象，将业务需求与产品进行合理的映射，最终让业务数据流动、执行、记录并在产品中使用。查看详情> 接下来是用户旅程图 起点是从图片导入到编辑的过程。 。类似领域同类型产品的“文件管理页面”痛点捕获一：功能过多的问题往往会导致摄影师在渲染图像时面临一些学习成本。 Lightroom：浏览体验流畅，但浏览大量图片时效率低下，用户体验不好。
后期处理：虽然效率得到了提高，但很容易误删除摄影师“设计”的图像。 。为什么会有差异？像素蛋糕核心的不同定位： 定位：用户群体通常是对图像处理要求较高，需要快速产生图像的摄影师，例如活动、婚礼、旅行照片等。这类用户的主要需求是效率和便捷。他们希望快速处理大量图像，而不需要花费太多时间学习或调整复杂的设置。影响：定制有限，处理复杂场景的能力不足。拍摄一：定位：专为专业摄影师设计，强调精确的色彩控制、文件管理和后期处理功能。
影响：丰富的功能和深入的控制选项，但也增加了界面复杂性和学习曲线。它迎合了需要更复杂的编辑工作流程并愿意投入时间和精力来获得更精细的图像控制功能的摄影师。 Lightroom：定位：针对更广泛的用户群体，包括业余和专业摄影师，专注于轻量级编辑工具。影响：更流畅的用户体验，更注重效率和易用性，而不是复杂的后处理功能。后期拍摄：定位：聚焦AI自动图像筛选，解决摄影师需要手动筛选大量图像的痛点，特别是在拍摄婚礼、活动等场景时。
影响：最大化AI的自动筛选功能减少了用户手动控制，这会使他们在理解图像设计意图方面不灵活，并且容易发生意外删除。 。如何优化服务于产品定位的目的？ 。行业趋势随着AI技术的快速发展，图像处理工具正在进入一个新时代。作为该领域的领导者，Adobe通过集成生成式人工智能，显着提高了Photoshop、Lightroom等产品的效率和市场覆盖率。根据 Adobe 本财年第二季度的财务报告。 2018年，数字媒体业务收入达到9.8亿美元，较去年同期增长.%。
Firefly等AI功能的引入，大幅降低了该软件的使用门槛，据Everipixel Journal统计，该软件上线六周内就生成了超过百万张图像，充分证明了AI技术的深远影响。在。创意工具市场。 。差异化 填补中端市场空白：与LR、C等专业工具相比，Pixel Cake在功能覆盖方面较为有限。不过，Pixel Cake定位为一款门槛低、效率高的智能批处理工具。它的出现填补了当前市场中端用户需求的空白，是差异化尤为突出的创新点。
。 PS和LR/C被广泛认为是专业摄影和设计领域的标杆，将PS功能融入cookie的策略是否足以导致用户习惯的大规模迁移仍然值得怀疑。用户价值=新体验-o体验-切换成本。优化方向 提高效率+赋能数据，避免不必要的重复操作 通过AI技术，帮助用户自动筛选最适合自己需求的照片，提高工作流程效率。例如，用户上传大量照片后，系统可以自动根据共同的审美标准进行初步审核，推荐最佳照片。或者类似Aftershoot的个性化学习功能，逐渐了解用户的照片修图风格，从而为照片修图提供更精准的AI建议。
。解决方案LoRA的引入可以根据拍摄者的审美喜好过滤符合“设计意图”的图像，降低误删风险。 LoRA理念：是一种微调技术，可以用少量数据进行微调，无需对原始模型进行大幅修改，训练效率高。这非常适合摄影师定制化的审美要求。 5. 需求概述 业务价值画布： 6. 不同意见 问题：是否可以使用可拖动模块创建图像编辑工作流程？技术架构： 模块化设计：每个图像编辑功能（调色、瘦脸、祛痘等）都可以抽象成一个独立的“模块”。
这些模块可以作为拖放节点，用户可以通过拖放的方式连接这些节点，构建自己的工作流程。节点之间的输入输出逻辑：每个模块的输出（如色彩校正后的图像数据）可以作为下一个模块的输入。为了实现这些模块之间的串行连接，需要处理图像数据流的传输。与AI模型中的“管道”设计类似，图像编辑模块也可以通过数据流相互传达处理结果。并行处理和回滚：通过设计支持并行的工作流程，用户可以在不影响其他模块的情况下调整模块参数。例如，用户可以同时对不同模块进行独立调整（例如色彩分级和人像细化），而无需返回并重做原始步骤。
可视化界面设计：与ComfiUI界面类似，图像处理工作流程中的各个节点都可以通过可视化界面进行展示。通过拖动节点，用户可以直观地看到图像处理过程和结果。模块化扩展：可以针对不同类型的图像处理（色彩校正、人像编辑、细节编辑）设计特定的模块，并且这些模块可以根据用户需求动态扩展。用户可以下载或安装新模块来丰富他们的工作流程。实现难点： 实时处理和反馈：用户拖放模块后，系统需要提供实时编辑结果，如何保证实时性和流畅性是一个技术挑战。
复杂的逻辑处理：在不同模块的串行连接中，需要考虑到某些模块只有在特定条件下才能生效。例如，祛痘和微笑调整不能直接应用于背景图层。必须保证逻辑数组和应用对象的正确性。本文最初由 @Timjune 发表在《人人都是产品经理》上。未经许可禁止转载。封面图片来自 Unsplash，并获得 CC 许可。本文仅代表作者观点。人人产品经理平台只提供信息存储服务，很多同学在做市场分析的时候，只是简单套用几个模型就开始下结论。事实上，在开始之前我们还有很多工作要做。
作者提供的思路和方法与你的一致吗？产品经理也会遇到这样不愉快的情况。老板突然问你：“这个产品可以做吗？”否 您的产品经理应该回答的问题？此时，大多数人的心应该都在狂跳。是的，一个产品能不能做、应该怎么做，需要经过一段时间的市场调研（包括各种宏观、微观、数据分析，这里就不说了）和用户研究，经理才能有一个明确的想法。你张开嘴就来，那是胡说八道。此外，即使经过严格的市场调查和用户研究，我们也无法给出明确的答案，而只能提供相对合理的参考依据。
这种增值服务不仅为用户提供了便利，也为平台带来了额外的收入。 () 如何通过订阅产品获利企业付费获得解决方案 许多 SaaS（软件即服务）产品都采用这种模式。企业付费订阅以获得特定的软件解决方案，以提高生产力或解决特定问题。 b.用户付费获取社区/内容的产品如知识星球、凡登读书会等就是这种模式的代表。用户付费才能访问某些社区或访问优质内容。 c 这是一种新兴的订阅模式。用户定期付款（例如每月或每季度）并收到一个包含某些物品的盒子。
例如，在美国的Little Every Box和Stitch Fix等服务中，用户按月或按季度付费，就会收到一个装满化妆品或衣服的盒子。他们不仅收到产品，还享受个性化的搭配建议。 d.付费获取VIP内容 这种模式在视频网站中很常见。以iKiii为例，付费会员可以观看更多优质内容，享受无广告的观看体验等特权。() 如何利用免费产品兑现 a．放置广告 这是通过免费产品获利的最常见方式。社交平台（如微信、豆瓣）、内容平台（如今日头条、抖音）和搜索引擎都主要通过广告收入赚钱。
这些平台拥有大量用户，吸引广告商发布广告来吸引潜在客户。 b.产品内购买 游戏行业经常使用这种模式。例如，玩家可以在游戏中购买虚拟装备或道具。这种模式在直播平台上也很常见，观众可以购买虚拟礼物送给主播。 c.升级付费 有些产品提供免费使用基本功能，但需要付费才能使用高级功能。 Evernote 就是一个典型的例子。用户可以免费使用基本功能，但如果需要更多存储空间或高级功能，则需要升级到付费版本。 d.出售用户数据 一些平台收集用户数据并将其作为线索或数据产品出售给第三方。
例如，美国财经内容网站Nerd Wallet和本土汽车之家就采用了这种模式。这些垂直内容网站收集用户浏览和交互数据，然后将这些有价值的用户信息出售给相关领域的营销人员。在选择变现模式时，最关键的是为用户创造足够的价值。只有当用户认识到产品的价值时，他们才会愿意为产品付费。对于初创公司来说，即使前期需要花钱获取用户，也应该在商业模式上设计变现策略，而不是等到后期才考虑如何盈利。随着用户数量的增长，在产品与用户的互动中也可以探索新的变现机会。
定价策略：确定您的具体定价结构确定您的货币化模型后，下一步是制定适当的定价策略。价格策略决定了向用户收费的方式，代表了货币化金字塔的第二层。 。三种常见的定价策略 () 撇脂定价：高价策略，适用于垄断或差异化程度较高的产品 撇脂定价是指设定消费者能够接受的最高价格，以收入和利润最大化为目标。该策略适用于以下情况： 客户对价格不敏感 产品在市场上具有垄断地位 品牌具有高度差异化 技术或设计远远领先于竞争对手 典型的例子包括早期的苹果产品和限量版乔丹运动鞋。
由于其独特性和稀缺性，这些产品可以在市场上获得更高的价格，从而实现利润最大化。 ()满意的价格：中等价格，寻找销量和利润之间的平衡 满意的价格旨在寻找消费者和零售商之间的最佳价差，以找到销量和利润之间的平衡。该策略适用于以下情况： 市场竞争不太激烈 产品以相对保守的态度参与市场竞争 公司希望获得稳定的利润，而不是追求过于激进的目标 采取令人满意的定价的公司通常会试图找到一个自己可以接受的价格点。能保证一定的销量，同时保持合理的利润。
() 渗透定价：适合价格敏感市场的低成本策略 渗透定价是一种低成本策略，有时甚至是成本或零利润。该战略的目标是最大化市场份额。适用场景包括： 目标用户对价格非常敏感 希望快速打开市场，抢占份额 阻止竞争对手进入市场 小米是这一策略的早期采用者，并以高性价比的产品迅速占领了市场。沃尔玛、淘宝的“9.9元包邮”活动也是价格渗透的典型案例。 。案例：iKiii 的会员定价策略 以iKiii 为例，其主要变现模式是会员费。
iKiii 的会员定价策略包括以下几个方面： （）阶梯定价：免费、金牌 VIP、钻石 VIP iKiii 采用阶梯式定价策略，主要包括三个级别： 免费用户：可以观看免费内容 金牌 VIP 会员：年费 78元钻石VIP会员资格：年费9元 这种分级定价可以满足不同用户的需求，同时实现收入最大化。 () 不同时长的会员套餐：月费、季费、年费 iKiii还提供不同时长的会员套餐，以满足用户的不同需求： 月费：6元（黄金VIP）、9.9元（钻石VIP） 季费：5元（黄金VIP）和7元（钻石VIP）年费：78元（黄金VIP）和9元（钻石VIP）这种灵活的定价策略可以吸引不同消费习惯的用户，也可以鼓励用户选择长期会员，增加用户粘性。
（）与其他商户合作的联合会员 iKiii还与其他商户合作推出联合会员，例如与京东、屈臣氏的合作。此策略不仅可以扩大您的客户群，还可以通过交叉销售增加收入。 ()各种优惠活动 iKiii经常举办各种促销活动，比如新用户折扣、限时5折优惠等。这些活动可以刺激用户购买，提高转化率，也可以吸引新用户尝试会员服务。通过这些不同的定价策略，iKiii能够在满足各类用户需求的同时，最大化其会员收入。付费转化：优化用户支付效率 变现金字塔的第三层是付费转化，提高用户的付费意愿和行为。
本环节重点介绍如何根据既定的变现模型和定价策略，提高用户转化为付费用户的比例。 。付费转化的杠杆公式 付费转化的核心可以用一个简单的公式来表达：用户感知价值>感知成本+阻力和关注 这个公式清楚地表明，只有当用户相信产品带来的价值是时，他们才会愿意付费。大于他们的感知成本加上各种阻力和担忧。因此，提高付费转化率的关键是增加用户看到的价值，降低用户看到的成本，减少用户的抵触和顾虑。 。影响付费转化的因素 () 用户认知价值：功能价值和心理诉求 用户认知价值包括两个方面： 功能价值：产品真正能为用户解决什么问题，提供什么具体功能。
心理诉求：产品能否满足用户的情感需求，比如能否让用户感觉更好。例如，用户购买学习课程不仅是为了学习一定的知识内容（功能价值），更是为了满足自我提升的需要，希望不断进步，获得更好的发展空间（心理诉求）。 ()用户认知价格：心理对价格感知的影响 用户感知的价格并不总是与实际价格相同。可以利用一些心理工具来影响用户的价格感知： 锚定效应：通过设定较高的原价，然后给予折扣，让用户感觉当前的价格很划算。例如，iKiii会告诉用户当前价格降低了5%，因此用户会感觉价格比实际价格便宜。
价格尾数策略：用9.9元的价格，让用户感觉价格低于万元，心理上更容易接受。这些策略可以有效影响用户的价格感知，让用户感觉自己支付的价格低于实际价格。 ()阻力和担忧：减少认知负荷，增加信任 用户在支付过程中可能面临的阻力和担忧包括： 信息过载：提供过多的信息会增加用户的认知负荷，影响决策。信任问题：如果客户对产品或公司缺乏信任，他们的支付意愿就会降低。操作复杂：如果支付流程过于复杂，也会阻碍用户完成支付。为了提高付费转化率，必须尽量减少这些阻力和担忧。
这可以通过简化信息显示、增加信任、优化支付流程等来实现。 。付费转化的优化方法 () 基于量化数据的分析 通过分析用户行为数据，可以识别付费转化过程中的瓶颈。例如，您可以分析哪些步骤用户流失最多、哪些群体的用户更有可能付费等。这些数据可以帮助我们有针对性地优化转化漏斗。以iKiii为例，它可以分析观看免费内容和付费内容的用户行为差异，找出哪些类型的内容更有可能促使用户付费。同时，还可以分析不同价位对客户支付行为的影响，以优化定价策略。
()收集定性反馈除了定量数据外，来自用户的定性反馈也非常重要。问卷调查、用户访谈等。它们可用于深入了解客户在结账过程中的想法和担忧。这些反馈可以帮助我们发现通过数据分析可能遗漏的问题。例如，通过对用户的访谈，iKiii可以发现一些用户不愿意付费的原因，比如担心内容质量不够高，或者价格与其他平台相比相对昂贵。这些反馈可以帮助iKiii进一步优化其内容策略和定价策略。 () 查看行业最佳实践 研究竞争对手和行业领导者正在做的事情可以提供有价值的见解。
例如，您可以分析他们的定价策略、会员权限设置、促销活动等。并学习他们的最佳实践。 iKiii可以学习Netflix、HBO等国际领先流媒体平台的做法，比如他们如何设置会员级别、如何推荐内容、如何设计用户界面等，并从中汲取灵感并结合自身情况进行创新。 () 进行A/B测试 A/B测试是优化付费转化率的有效方法。您可以测试不同的定价策略、页面设计、文案等。找到最能提高转化率的解决方案。例如，iKiii可能会测试不同的会员特权组合或不同的促销活动，看看哪种方法可以吸引更多用户付费。
它还可以测试不同的页面布局，例如将“立即开放会员”按钮放置在不同位置，看看哪种设计可以产生更高的点击率和转化率。通过这些方法，iKiii可以不断优化支付转化流程，提高用户的支付意愿和行为。值得注意的是，这些优化方法不是一次性的，而是需要持续不断的过程。随着用户需求的变化和市场环境的演变，付费转化策略也必须不断适应和优化。货币化金字塔模型是思考在线产品货币化的有效框架，包括三个层次：货币化模型、定价策略和付费转化。
这个模型为我们提供了一个系统的方法，帮助我们从根本上提高产品的变现能力。在实际应用中，我们需要根据产品特性和目标用户群选择合适的变现模式。例如，对于用户数量较多但付费意愿较低的产品，免费+广告的模式可能比较合适，而对于专业性强、用户价值认知度高的产品，订阅模式可能更合适。确定变现模式后，需要制定合理的定价策略。这不仅包括设定价格水平，还包括设计价格结构。例如是否采取分级定价、是否提供不同长度的捆绑、是否与其他商家合作推出联合会员等。
制定定价策略应考虑市场竞争、顾客支付能力、产品价格等多种因素。毕竟，优化付费转化率是一个持续的过程。需要不断收集和分析数据，了解用户需求并测试不同的优化方案。同时要注意平衡短期收益和长期价值，避免过度营销造成用户流失。总体而言，变现金字塔模型提供了一个全面的视角，帮助我们系统地思考和优化产品变现策略。通过合理运用这种模式，我们可以更好地平衡用户和商业价值，实现产品的可持续发展。变现金字塔模型包含三个关键环节：变现模型、定价策略、付费转化。
选择合适的变现模式是基础，制定有效的定价策略是关键，目标是提高用户付费转化率。只有将这三个环节有机结合起来，才能构建完整的变现体系，最大化产品的长期价值（LTV），实现可持续的盈利增长。本文最初由@小黑哥发表在《人人都是产品经理》上。未经许可禁止转载。封面图片由 Unsplash 提供，根据 CC 协议，本文中的意见仅代表作者的观点。人人产品经理平台仅提供信息存储服务。在商业决策中，准确评估市场容量至关重要。它不仅决定了企业资源的投入方向，也影响着产品战略的制定。
本文提供了系统的方法论，帮助产品在不确定的情况下把握市场脉搏，供大家参考。巴菲特说，模糊地正确比完全错误要好。投资中的这句话意味着，在不确定的情况下，我们宁愿了解大方向，也不要陷入过于精确的计算而错过一个大趋势。同样的逻辑也适用于市场容量的评估。 。市场容量，这是什么？简单来说，市场容量就是一个细分市场一年可以销售多少产品和服务。这就像问，“公司的蛋糕有多大，这是决定是否跳进去做大事的关键？”我们为什么要算这个？市场规模分析是市场情报的关键组成部分，可帮助公司了解特定市场的规模及其增长速度。
更好地了解市场竞争和市场变化的速度。冯仑表示，选择的市场规模就像为公司的成长设定了一个天花板。想想看，房地产行业可以催生出年营业额70亿的巨头，但照明行业很少有过亿的企业。所选行业的规模和龙头企业的集中度决定了发展的上限。如果不正确怎么办？市场容量就像天气预报，一般来说是准确的，但总是有些不确定。别担心，我们的目标不是成为天气专家，而是决定是否带伞。只要我们的估计在两倍之内，就非常接近了。关键是找到影响市场的主要因素，让其他的小波动随风而去。
。如何计算？分为三个部分：市场边界的确定、多种方法的计量、求和平均。我们来分析一下具体步骤，看看怎么做。 。定义市场边界 在这个红海竞争的时代，产品经理必须时刻对哪些产品和服务与竞争对手处于同一市场做出判断。清晰划分目标部分和结构至关重要。市场可以从几个维度拆解，比如： 人群分类：年轻人、上班族、家长等。地理位置：一二三线城市的差异。类别：灯具、照明设备、智能家居等。场景：工业、户外、商业、住宅等。通过这些边界条件，我们明确了我们计划衡量的市场容量。
。使用多种方法进行计算 所有估计市场规模的方法都是基于将问题分解为更小的问题并将这些结果纳入市场规模。被测市场可以通过组合以下适当的方法来测量。）行业报告法利用行业协会或市场研究机构的年度报告就像看天气预报一样，虽然有延迟，但可以提供行业销售额、增长率等数据。 ) 自上而下的方法 从整体市场入手，逐层分析，就像从蛋糕的顶部开始，逐层切割。以均价1元的书房落地灯（路灯）为例。学习灯的主要用户是中小学生，学校的K学生数以百万计。
事实上，只有关心孩子视力健康的家长才会购买学习灯，而且大多数家长都会购买便宜的学习灯。关心孩子视力的人可以接受这个价位的书房落地灯。最后，假设能够接受这个价格范围的家长有百分之几愿意购买。我们自上而下的分析可以计算出愿意购买书房落地灯的市场容量。元=.元*万元*，*.5*，=万元。市场容量=目标产品平均价格×市场需求群体数量×渗透率。 ) 竞争产品评估方法 查看竞争对手的盘子大小并在表格中进行推断。这就像看看别人的盘子里有多少，然后猜测整个餐厅的大小。
例如，欧普照明年销售额为80亿，如果占市场份额，则总市场规模约为60亿。 ) 结构分解总结法 将问题分解为小部分，然后逐部分解决。这就像把蛋糕切成小块，然后一块一块地添加起来。比如，看婴幼儿奶粉市场规模，首先可以看婴幼儿奶粉的分类（-个月、-个月、-6个月和6个月以上），其次看新生婴儿数量统计所统计的出生率和死亡率可以决定我国婴幼儿数量最后，婴儿奶粉市场规模=Σ（不同轴组婴幼儿数量*月均奶粉消费量*）。 5）增量市场+股票交易所在市场中，不仅要看到新的市场份额的需求，还要考虑替代现有市场的需求。
例如，关于国内照明市场的容量，我们可以通过国家统计局网站查看新建商品住宅的数量，从中可以推断出国内照明的需求量。有必要考虑现有住宅建筑的数量。平均每个家庭每八年就会更新一次，这意味着现有住房的八分之一是照明市场目前的容量。市场规模=增量市场+现有市场 6）固定增长预测法 根据过去几年的增长情况，预测未来的增长率。这就像根据过去的天气状况预测明天的天气。 7）专家意见咨询法向行业专家征求意见，根据不同意见对市场进行综合评估。
这就像问经常烤蛋糕的人，他们肯定会更了解蛋糕。 。汇总分析得出平均值结合主要和二手数据并使用不同的分析方法得出平均值，以避免高估或低估市场容量数据。这样我们就可以更加自信地评估这个市场是否值得进入。 。最后粗略计算市场容量，并通过集中叠加、去权重计算平均值，这将使报告更有说服力。请记住，衡量市场容量的目的是为了看到市场的增长率和整体规模，然后明确判断是否有必要进入这个市场。那么，希望通过上面计算市场容量的方法，我们都能在复杂的市场环境中找到一条清晰的路径。
在电商中，运送到多个地址是一个很常见的需求，这对于企业团购来说是很常见的。团队命令。在ERP系统中如何处理这个需求呢？我们来看看作者是如何分析这种情况的。运送到多个地址是电子商务中的常见需求，尤其是当企业采购、批量订单或消费者为多个地点购买商品时。在这些场景中，系统应支持将订单拆分到多个送货地址，以满足不同客户的需求和期望。一个典型的场景是BB采购，公司为不同部门或分支机构订购产品，并要求将货物运送到各自的地点。
这种需求在大型企业和机构中尤为普遍，因为它们往往需要处理复杂的供应链和各种物流需求。 。电商ERP中如何设计“运送到多个地址”的产品？在ERP/OMS电商中，当一个订单需要发送到多个地址时，需要保证订单能够顺利履行，降低管理的复杂度： 。电商ERP/OMS订单拆分机制通常根据送货地址将订单拆分为多个子订单。每个子订单对应一个送货地址，这确保每个子订单独立管理履行和交付流程。拆分策略：按产品拆分：电子商务的 ERP/OMS 根据不同产品的客户地址自动按送货地址拆分产品。
这种方法提高了订单处理的灵活性。按数量划分：当产品需要发送到多个地址时，系统会根据数量划分订单，确保每个地址都能收到正确数量的产品。例如，一位顾客在网上购买了一双运动鞋，希望将 5 双送到他家，另外 5 双送到他办公室。在这种情况下，电商ERP/OMS会将订单拆分为两个子订单单独处理。这可以有效减少由于送货地址混乱而导致的错误。 B端产品经理能力模型与学习提升 B端产品经理面临的第一个挑战是如何正确分析和诊断业务问题。
这也是最难的部分，了解产品设计基本上对这部分工作没有帮助。查看详情> 为了保证每个子订单的状态可以独立更新，如“待发货”、“已发货”、“已完成”，主订单的状态也应该与子订单的状态挂钩保持子订单信息的一致性。 。子订单独立执行独立发货：拆分后的每个子订单将被视为一个独立订单，电商ERP/OMS将为每个子订单生成独立的发货指令。这确保了不同地址的订单的配送过程不会相互影响，从而提高履行效率。物流追踪：每个子订单都会生成单独的物流追踪号，电商ERP/OMS会同步物流状态，确保每个收货地址的物流信息都能独立查找和管理。
确保每个子订单的履行过程都能被完整记录，从交付到完成的每个环节都应有适当的回调和状态更新机制，以改善整体客户体验。 。库存管理 多地址库存预留：订单拆分后，电商ERP/OMS将为每个子订单预留库存。不同的送货地址可以由不同的仓库处理。系统会根据地址选择最优仓库进行发货，保证合理的库存利用。库存扣除与同步：在发货过程中，电商ERP/OMS会根据子订单表现实时更新库存状态，确保仓库库存准确，防止库存积压情况。实时库存管理有助于降低财务风险和损失。
确保库存管理模块能够及时响应多地址发货请求，实时更新库存状态，防止超售，从而提高公司运营效率。 。物流选择与配送规划 物流规则匹配：电商ERP/OMS会根据每个子库存的发货地址，自动匹配合适的物流服务商和发货计划。例如，针对国内不同地区，国际订单可选择不同的物流公司、专线或快递公司，提高物流的可靠性和效率。智能配送计划：系统通过计算每个子订单的配送时间、物流效率和价格，制定最优配送计划，确保多个地址的配送效率和成本最优化。
此类规划可以降低总体运营成本并提高客户满意度。在物流选择过程中，保证用户能够看到并选择最优的物流方案，同时也能轻松了解每条物流的时效和成本信息。 5. 运费及结算 成本分摊及独立结算：ERP/OMS电商会根据不同地址的配送状态来分配运费或为每个子订单独立计算物流费用。如果不同物流公司选择多个子订单，系统可以自动进行单独核算处理，方便与物流商对账结算，从而提高财务管理效率。折扣和促销处理：电商ERP/OMS应确保多个地址的订单享受促销或折扣时，能够合理分配折扣金额，避免重复折扣或计算错误，进一步提高客户满意度和忠诚度。
确保运输成本和财务系统能够无缝链接，并提供准确的财务报告和结算信息，以优化整体运营效率。 6、订单履行状态同步统一订单状态管理：即使订单被分成多个子订单，电商ERP/OMS也会在前端系统中保持对主订单的统一管理。用户可以看到整个订单的配送进度，每个地址的配送状态都会与系统实时同步，可以提高用户订单处理的透明度。部分履行处理：如果部分子订单已发货，电商ERP/OMS会将相应子订单标记为“已发货”，而剩余未发货的子订单仍会保持“待发货”状态”。
”或“履行中”状态，以确保整个订单的透明度。 7. 售后管理退换货处理：电商ERP/OMS会考虑多地址配送场景下的售后问题。当退货或每个分包合同的更换，ERP/OMS电商可以单独处理，避免整个订单退回的复杂性。这样可以提高售后处理效率，提高客户对物流的满意度：电商ERP/OMS会对不同地址的退货物流信息进行一一记录和追踪，确保售后服务流程清晰可见。 。处理不当可能产生的影响 在处理具有多个地址的货件时，如果 ERP 系统的设计不合理，可能会导致一些问题： 订单混乱：如果系统无法正确地将多个地址与相应的产品关联起来，产品可能会被发错地址或部分订单可能无法送达，不仅影响用户体验，导致客户流失，品牌形象受损。
库存管理困难：如果ERP系统无法同步发货到多个地址的库存需求，可能会出现库存不足或分配不当的情况。这种现象会导致某些地址的货物无法按时送达，从而影响订单履行的整体效率。物流成本增加：未能优化物流路线或选择合适的配送服务可能会导致配送成本大幅增加，尤其是当货物必须配送到多个地点时。这不仅增加了公司的运营成本，还会降低客户满意度。客户服务压力增加：随着订单跟踪、退货和客户服务的复杂性增加，客户服务团队必须处理与运送到多个地址相关的额外投诉和问题，从而降低了服务效率。
核对复杂性增加：运送到每个地址的成本、物流和发票处理变得更加复杂，这可能导致财务核对不准确或会计期间延迟，进一步影响公司的现金流和财务健康状况。电商ERP中多地址发货处理不当，不仅会影响订单管理效率，还会增加公司运营成本，甚至损害客户体验和品牌声誉。这就是为什么精心设计且高效的多地址运输流程在 ERP 系统中尤为重要。 。总结 通过这些机制，电商ERP/OMS可以有效解决将一个订单运送到多个地址的复杂问题，保证每个子订单在库存、交货和物流方面都能独立运作，同时保持订单的整体状态。
主令。本文最初由@晔子发表在《人人都是产品经理》上。未经作者许可禁止转载 封面图片来自Unsplash，基于CC协议 本文中的观点仅代表作者平台 人人产品经理只提供信息存储空间服务 在腾讯的产品能力模型中，用户画像先于产品设计，即应该先了解用户，然后分析用户需求，最终形成产品。这就是所谓的以用户为中心的设计。在本文中，我们将通过三个步骤学习如何理解用户行为。我今天分享的是用户对腾讯产品能力模型的理解，在能力模型中排在产品设计之前。
这个顺序也很容易理解，先了解用户，然后分析需求，最后形成产品。这也是经典产品时期被无数生产产品的人认可的原因：用户导向。不久前，有一个专门负责用户体验设计的部门。产品是连接用户需求和业务需求的桥梁，产品经理也是经历“想法->需求->产品”完整生命周期的人，P7和iji主要负责收集用户需求，识别其合理性并进行设计。在P8-P9的指导下完成产品优化，需要掌握高级方法（如基本需求识别与量化、用户群体分类与量化、需求金字塔模型等）并能够独立完成复杂场景的用户需求分析（如不同用户群体的基本需求分析场景）并能识别当前关键需求、优先顺序、直接产品或功能定位以及适当的工作B端产品经理能力模型与学习 B端产品经理面临的第一个挑战是如何正确分析和诊断业务问题。
这也是最难的部分，了解产品设计基本上对这部分工作没有帮助。查看详情>P及以上，可以更深入地了解特定业务领域的用户需求归属，结合市场竞争的产品分析，识别潜在需求和高价值机会，并发现和深度挖掘各种产品功能。能够牢牢把握用户基本需求的演变和演变，在市场环境和技术条件不断变化的情况下，不断巩固产品基础体验，提高用户粘性。了解一个用户和交朋友没有什么区别，你认识一个人的时间越长，你就越了解他的价值观、行为风格、兴趣爱好，在社交的过程中你会逐渐找到最适合两人的模式你的。
人的未来是会发展的。当我们构建产品时，我们将这种一对一的过程变成一对多，从一个用户到一组。你使用小红会的时间越长，它就越能理解你在不同时间想阅读的笔记类型，并根据你的点击、浏览和交互行为进行调整。当一个人能够满足你的需求时，你就会逐渐离不开他，活跃度和留存度也会增加。今天我也尝试和小伙伴们描述一下理性用户理解的过程。该算法只会增加对用户行为的理解。 。数字化用户 了解用户有两种方式：感性和理性，但感性往往只适合天才。
后者是大多数人使用的方法，也可以作为感性辅助。用户数字化的过程就是一个收集信息的过程，没有数据就没有话语权。 ）收集方法区分定性和定量方法，数据收集是一种定量方法，例如数据报告和用户研究。 ）集合维度基于我们为什么要了解用户，我们定义了了解用户可能需要的数据。例如，如果我们想了解交易行为，我们需要收集与交易相关的数据。 ）收集结果一般情况下，这一步得到的数据不能直接使用，需要进行处理。 。用户标签 数据和标签是很容易混淆的概念。
我的好朋友秋生今天吃了鸡蛋 这是事实，也是每天所做的记录。记录没有意义。普通记录只有提取标签才有价值。 “吃鸡蛋”+“吃”+“每天”=鸡蛋狂热； “早餐”+“吃鸡蛋”=>今天早餐吃很多；为什么标签之所以更有价值，是因为它不够全面，无法帮助了解一个人？简单来说，根据这个数据，我大概率可以断定他是一个“强得要死”的人，但我不知道他到底是只是喜欢吃鸡蛋，还是他喜欢运动，或者他是否很强通过锻炼。这就是为什么我们结合标签来形成我们的用户模型。
。用户建模 模型是标签的组合。结合以上四个形象，我们可以思考一下，他为何能断定对方是都市上班族，还是世故的母亲？然后我们举一个例子来加深我们的理解。 “经常吃高蛋白食物+高频健身”推断他喜欢健身，结合标签上的体重，推断他增肌，结合工作时间收入的健身时间，推断他拥有财富和自由。他是一位工作皇帝。标签越多，模型就越有针对性，用户的需求也就越清晰，也是用户经常做的事情。当你平常做的事情不再做时，就意味着你的需求发生了变化或者没有得到满足。
但该模型只是一个起点。我们必须时刻考虑模型背后的用户基础、用户价值和运营策略。基数小，说明需求受众少，大概率不需要太多关注。但如果一个小的用户群能够创造出巨大的商业价值，那就值得付出努力。而如果有了这个用户模型，却没有措施去实现，那么其实一切都是白搭。在人工智能领域，AI Agent的设计和实现一直是研究和应用的热点。本文对当前最先进的AI代理设计框架LATS（Language Agent Tree Search）进行了详细分析，供大家参考。
在之前的文章《大AI模型实战篇：Reflection，通过强化学习提高模型推理能力》中，风叔根据原理和具体源码详细介绍了Reflection这个本质上是强化学习的AI Agent设计模型。 Reflection已经是一个非常先进的设计框架，在解决很多复杂问题时能够表现得比较好。在这篇文章中，风叔将为大家介绍一下目前最强大的AI Agent设计框架，多重规划和反射技术的集大成者——LATS。文章内容会比较复杂，难以理解，值得收藏和重读。
大模型人工智能的实用章节：LATS，可能是目前最强大的人工智能代理设计框架。 LATS的概念 LATS，全称是Language Agent Tree Search，简单来说，LATS = Tree Search + ReAct + Plan&Ekecute+ Reflection。从这一点来看，LATS确实非常先进和复杂。我们先根据上式从宏观角度拆解LATS。 。树搜索 树搜索是一种树搜索算法 LATS 使用蒙特卡罗树搜索 (MCTS) 算法通过平衡探索和利用来找到最优决策路径。
什么是B端产品经理？ C端产品经理和C端产品经理有什么区别？ B端产品经理是业务，这意味着B端产品经理首先要明白这个职位的重要性，设计出更适合这个项目经理日常工作需求的产品解决方案……。查看详情> 蒙特卡罗方法可能大家都很熟悉。它是一种通过模拟随机抽样来解决问题的方法。通过生成随机数，您可以构建概率模型来解决使用其他方法难以解决的数值问题。蒙特卡罗方法的典型应用是求定积分。假设我们要计算[a,b]之间函数f(k)的积分，即阴影部分的面积。
大模型AI实用篇：LATS，可能是目前最强大的AI代理设计框架蒙特卡罗方法的解决方案是这样的：从[a,b]中选择一个随机数k，并使用f(k)⋅(b−a)来估计阴影部分的面积。为了提高估计精度，可以取多个随机数k，然后将这些估计值的平均值作为最终结果。取的随机数k越多，结果就越准确，估计值就越接近真实值。大模型AI实用篇：LATS，可以说，目前最强大的人工智能代理设计框架蒙特卡罗树搜索（MCTS）是一种基于树结构的蒙特卡罗方法。
它在整个^N（N是决策数，即树的深度）空间中进行启发式搜索，并通过反馈机制找到最优路径。 MCTS的五个主要组成部分是： 树结构：从叶节点到根节点的每条路径对应一个解，解空间的大小为^N。蒙特卡罗方法：使用随机统计方法获得观测结果来驱动搜索过程。损失估计函数：设计定量的损失函数，为评估解决方案的质量提供反馈。线性反向传播优化：使用反向传播来优化路径上的所有节点。启发式搜索策略：遵循损失最小化原则，对整个搜索空间进行启发式搜索。
MCTS的每个循环由四个步骤组成： 选择：从根节点开始，根据最大化某个启发值来选择子节点，直到到达叶节点。使用上置信带 (UCB) 算法选择子节点。扩展：如果叶子节点不是终端节点，则扩展该节点并添加一个或多个子节点。模拟：从新扩展的节点开始，进行随机模拟，直至达到终止状态。反向传播：沿着路径传播模拟结果并更新每个节点的统计信息。 AI大模型实战篇：LATS，可能是目前最强大的AI Agent设计框架。ReAct ReAct的概念和设计模式冯叔在之前的文章《AI大模型实战篇：AI Agent设计模式——ReAct》中详细介绍了ReAct ”。
其典型流程如下图所示，可以用一个有趣的循环来描述：思想→行动→观察，称为TAO循环。思考：面对问题，必须深入思考。这个思考过程是关于如何定义问题、识别解决问题所需的关键信息和推理步骤。行动：确定了思考的方向后，下一步就是行动的时刻。根据我们的想法，我们采取适当的行动或执行某些任务来推动问题得到解决。观察：采取行动后，要仔细观察结果。这一步是测试我们的行动是否有效以及我们是否接近解决问题。循环迭代 大模型 AI 的实用章节：LATS，可能是目前最强大的 AI 代理设计框架。
Plan & Execute Plan & Execute的概念和设计模式冯叔在之前的文章《AI大模型实战篇：AI Agent设计模式——Plan & Execute》中详细介绍过，这里不再赘述。 Plan and Do方法的本质是先计划，然后执行，即首先将用户的问题分解为子任务，然后执行每个子任务，并将计划调整为执行状态。大模型人工智能的实用章节：LATS，可能是目前最强大的人工智能代理设计框架。
Reflection 风叔在之前的文章《AI大模型实战篇：Reflekion，通过强化学习提升模型推理能力》中详细介绍了Reflekion的概念和设计模型。反思的本质是基本反思加上强化学习。 Actor：根据状态观察生成文本和动作。当参与者在环境中采取行动并接受观察时，就会形成轨迹。之前介绍的Reflekion Agent实际上就是针对这个领域的。评估者：评估参与者的结果。具体来说，它以生成的轨迹（也称为短期记忆）作为输入并输出奖励结果。
根据角色的不同，使用不同的奖励函数（决策任务使用LLM和基于规则的启发式奖励）。自我反思：这个角色由大型语言模型接管，可以为未来的实验提供有价值的反馈。自反模型使用奖励信号、当前轨迹及其持久记忆来生成特定的相关反馈，并将其存储在记忆组件中。代理使用这些经验（存储在长期记忆中）来快速改进决策。大AI模型实用篇：LATS，可能是目前最强大的AI代理设计框架 因此，在集成了Tree Search、ReAct、Plan & Execute和Reflekion的能力后，LATS成为了反射模式和规划的集大成者AI 代理设计模式中的模式。
。 LATS 工作流程 LATS 工作流程如下图所示，包括以下步骤： 选择：从根节点开始，使用上信任区树（UCT）算法选择 UCT 值最高的子节点进行扩展。扩展：通过从预先训练的语言模型 (LM) 中采样 n 个动作，接收并返回每个动作的反馈，然后添加 n 个新的子节点来扩展树。评估：为每个新的子节点分配一个标量值，以指导前向搜索算法。模拟：扩展当前选定的节点，直到达到终止状态，优先考虑具有最高值的节点。
反向传播：根据路径的结果更新树的值。路径上每个节点的值都会更新以反映模拟结果。反思：当遇到故障的终端节点时，LM会产生自我反思，总结流程错误并提出改进计划。这些反射和故障路径将作为附加上下文集成到后续迭代中，以提高模型性能。大模型AI实用篇：LATS，可能是目前最强大的AI代理设计框架 下图展示了langchain中实现LATS的流程：第一步，选择：根据下一步的总奖励选择最佳的下一步动作，如果找到解决方案或达到最大搜索深度，则响应，否则继续搜索。
第二步，扩展和执行：生成N个潜在操作并并行执行它们。步骤、反思和评估：观察行动结果并根据反思和外部反馈评估决策。第四步，反向传播：根据结果更新路径结果。伟大的m实用篇适合人工智能：LATS，可能是目前最强大的人工智能代理设计框架。 LATS实现流程 下面，风叔通过实际源码详细介绍了LATS模式的实现方法。关注公众号【风水云】并回复关键词【LATS源码】即可获取LATS设计模板完整源码。第一步是构建树的节点 LATS 基于蒙特卡罗树搜索。
对于每个搜索步骤，它都会选择具有最高“置信上限”的节点，这是一个平衡发展（最高平均奖励）和探索（最少访问）的指标。从该节点开始，它生成 N（在本例中为 5）个新的候选操作并将它们添加到树中。当生成有效解或达到最大次数（搜索树的深度）时，搜索停止。在 Node 节点中我们定义了几个关键函数： best_child：选择 UCT 最高的孩子进行下一次搜索 best_child_score：返回高度值最高的孩子：检查进度树的深度 upper_confidence_bound：返回 UCT 分数以进行平衡探索和使用分支 backpropogate：使用反向传播来更新此节点及其父节点的结果 get_trajectori：获取代表此搜索分支的消息 get_best_solution：返回当前子树中的最佳解决方案 第二步是构建 Agent 代理将主要解决三件事： 反思：根据工具执行响应的结果进行评分 初始响应：创建基本节点并开始搜索 扩展：从当前树中的最佳位置，生成 5 个候选下一步 对于更实际的应用，例如代码生成，代码执行的结果可以集成到反馈或奖励中。
对于Agent，我们首先创建了工具，并且只使用了浏览器工具。然后构建一个反射系统，根据决策和工具使用的结果来评估代理的输出。我们将在其他两个节点中调用此方法。然后，我们从根节点开始，根据用户输入进行响应。然后，从根节点开始，我们将候选节点生成和反射封装到单个节点中。第三步生成候选节点 对于每个节点，生成 5 个候选节点进行探索。下面将候选节点和反射节点生成步骤封装成扩展节点，所有操作都以批处理方式进行，以加快执行速度。
步骤：创建流程图然后我们构建流程图并添加基础节点和扩展节点至此，整个LATS的基本逻辑就呈现出来了。关注公众号【风水云】并回复关键词【LATS源码】即可获取LATS设计模板完整源码。总结 与其他基于树的方法相比，LATS 实现了自反推理步骤，显着提高了性能。在采取行动时，LATS 不仅使用来自环境的反馈，还结合了语言模型的反馈来确定是否存在推理错误并提出替代方案。这种自我反思的能力，结合强大的搜索算法，使得LATS更适合处理一些相对复杂的任务。
然而，由于算法本身的复杂性和所涉及的反射步骤，LATS 通常比其他单代理方法使用更多的计算资源，并且需要更长的时间来完成任务。后记 继本文之后，呈现“AI大模型实战”全系列。该路线介绍了基本反思、自我发现和反思，并以最强大的设计 LATS 结束。整个系列基本上包含了目前所有设计大型AI模型和AI Agent的框架。然而，所有这些设计模式只是告诉AI代理如何规划和思考，并且只能依赖大模型现有的知识储备。在实际应用中，我们往往更喜欢AI Agent结合我们的知识和信息，在更专业的垂直领域进行规划和思考，我们都希望我们的产品能够吸引用户持续使用，达到让人上瘾的效果。
本文作者将模块化工作流程方法分享给大家。艾瑞咨询发布的《中国数字影像产业研究报告》显示，中国数字影像市场空间将达5亿元。年内，其中医美和内容设计将占据约50亿元的数字市场空间。 C端应用蓬勃发展，而B端应用仍处于研究阶段。预计5年市场规模将达到60亿元。在商业摄影场景中，像素饼等数码产品可以帮助B端用户进行智能处理，提高图像效率和质量。影像产品的价值围绕三个方面：提升效率、释放创造力、赋能数据。 。优化图像和图像编辑产品的准则是什么？图像处理应用程序“导入到编辑”过程中遇到的问题 由于摄影师或客户的主观喜好，胶片选择过程可能会变得复杂且耗时。
照片编辑工作繁琐（例如坐在椅子上的腿无法正确识别，需要手动拉伸背景和腿。或者背景中的汽车和人的照片不同。或者你想删除一些人）特别是对于大量照片。并行执行多个任务时工作流程重复。 WHO？在哪个场景？我应该怎么办？ 。用户工作流程 用户的后期处理过程通常涉及快速查看照片，然后使用计算机修饰工具进行基本的调色和修饰。在不同场景（如旅游拍照、婚礼、会议等），用户对快速配送有更高的需求，所以他们往往希望通过批量像素饼编辑来减少编辑时间，提高工作效率。
B端产品经理如何快速成长？生产业务架构主要是对整个业务流程进行分层和梳理，然后将需求一一抽象，将业务需求与产品进行合理的映射，最终让业务数据流动、执行、记录并在产品中使用。查看详情> 接下来是用户旅程图 起点是从图片导入到编辑的过程。 。类似领域同类型产品的“文件管理页面”痛点捕获一：功能过多的问题往往会导致摄影师在渲染图像时面临一些学习成本。 Lightroom：浏览体验流畅，但浏览大量图片时效率低下，用户体验不好。
后期处理：虽然效率得到了提高，但很容易误删除摄影师“设计”的图像。 。为什么会有差异？像素蛋糕核心的不同定位： 定位：用户群体通常是对图像处理要求较高，需要快速产生图像的摄影师，例如活动、婚礼、旅行照片等。这类用户的主要需求是效率和便捷。他们希望快速处理大量图像，而不需要花费太多时间学习或调整复杂的设置。影响：定制有限，处理复杂场景的能力不足。拍摄一：定位：专为专业摄影师设计，强调精确的色彩控制、文件管理和后期处理功能。
影响：丰富的功能和深入的控制选项，但也增加了界面复杂性和学习曲线。它迎合了需要更复杂的编辑工作流程并愿意投入时间和精力来获得更精细的图像控制功能的摄影师。 Lightroom：定位：针对更广泛的用户群体，包括业余和专业摄影师，专注于轻量级编辑工具。影响：更流畅的用户体验，更注重效率和易用性，而不是复杂的后处理功能。后期拍摄：定位：聚焦AI自动图像筛选，解决摄影师需要手动筛选大量图像的痛点，特别是在拍摄婚礼、活动等场景时。
影响：最大化AI的自动筛选功能减少了用户手动控制，这会使他们在理解图像设计意图方面不灵活，并且容易发生意外删除。 。如何优化服务于产品定位的目的？ 。行业趋势随着AI技术的快速发展，图像处理工具正在进入一个新时代。作为该领域的领导者，Adobe通过集成生成式人工智能，显着提高了Photoshop、Lightroom等产品的效率和市场覆盖率。根据 Adobe 本财年第二季度的财务报告。 2018年，数字媒体业务收入达到9.8亿美元，较去年同期增长.%。
Firefly等AI功能的引入，大幅降低了该软件的使用门槛，据Everipixel Journal统计，该软件上线六周内就生成了超过百万张图像，充分证明了AI技术的深远影响。在。创意工具市场。 。差异化 填补中端市场空白：与LR、C等专业工具相比，Pixel Cake在功能覆盖方面较为有限。不过，Pixel Cake定位为一款门槛低、效率高的智能批处理工具。它的出现填补了当前市场中端用户需求的空白，是差异化尤为突出的创新点。
。 PS和LR/C被广泛认为是专业摄影和设计领域的标杆，将PS功能融入cookie的策略是否足以导致用户习惯的大规模迁移仍然值得怀疑。用户价值=新体验-o体验-切换成本。优化方向 提高效率+赋能数据，避免不必要的重复操作 通过AI技术，帮助用户自动筛选最适合自己需求的照片，提高工作流程效率。例如，用户上传大量照片后，系统可以自动根据共同的审美标准进行初步审核，推荐最佳照片。或者类似Aftershoot的个性化学习功能，逐渐了解用户的照片修图风格，从而为照片修图提供更精准的AI建议。
。解决方案LoRA的引入可以根据拍摄者的审美喜好过滤符合“设计意图”的图像，降低误删风险。 LoRA理念：是一种微调技术，可以用少量数据进行微调，无需对原始模型进行大幅修改，训练效率高。这非常适合摄影师定制化的审美要求。 5. 需求概述 业务价值画布： 6. 不同意见 问题：是否可以使用可拖动模块创建图像编辑工作流程？技术架构： 模块化设计：每个图像编辑功能（调色、瘦脸、祛痘等）都可以抽象成一个独立的“模块”。
这些模块可以作为拖 放节点，用户可以通过拖放程。节点之间的输入输出逻辑：每个模块的输出（如色彩校正后的图像数据）可以作为下一个模块的输入。为了实现这些模块之间的串行连接，需要处理图像数据流的传输。与AI模型中的“管道”设计类似，图像编辑模块也可以通过数据流相互传达处理结果。并行处理和回滚：通过设计支持并行的工作流程，用户可以在不影响其他模块的情况下调整模块参数。例如，用户可以同时对不同模块进行独立调整（例如色彩分级和人像细化），而无需返回并重做原始步骤。
可视化界面设计：与ComfiUI界面类似，图像处理工作流程中的各个节点都可以通过可视化界面进行展示。通过拖动节点，用户可以直观地看到图像处理过程和结果。模块化扩展：可以针对不同类型的图像处理（色彩校正、人像编辑、细节编辑）设计特定的模块，并且这些模块可以根据用户需求动态扩展。用户可以下载或安装新模块来丰富他们的工作流程。实现难点： 实时处理和反馈：用户拖放模块后，系统需要提供实时编辑结果，如何保证实时性和流畅性是一个技术挑战。
复杂的逻辑处理：在不同模块的串行连接中，需要考虑到某些模块只有在特定条件下才能生效。例如，祛痘和微笑调整不能直接应用于背景图层。必须保证逻辑数组和应用对象的正确性。本文最初由 @Timjune 发表在《人人都是产品经理》上。未经许可禁止转载。封面图片来自 Unsplash，并获得 CC 许可。本文仅代表作者观点。人人产品经理平台只提供信息存储服务，很多同学在做市场分析的时候，只是简单套用几个模型就开始下结论。事实上，在开始之前我们还有很多工作要做。