ThinkingAI Agentic Engine全新发布！助力专业增长能力走向业务一线

AI 正在加快把想法做成产品的速度，但产品上线之后仍要回答几个问题：哪些功能真正有人用，用户为什么离开，下一次改动是否值得投入。这些问题依然需要数据和研究来回答。对小团队而言，产品可以很快做出来，但分析、访谈和实验所需要的专业能力，并不会随着开发速度一起变得齐备。

ThinkingAI 通过此次发布，让更多业务岗位可以直接使用专业的数据分析、用户研究与增长验证能力：熟悉用户和业务的人可以从手头的问题开始，调用专业方法展开分析，再把判断推进到验证。小团队也因此有了更直接的方式，去使用原本需要多个专业角色协作才能具备的能力。

ThinkingAI Agentic Engine 将分析结果组织为看板，便于业务人员判断产品表现。画面为产品仿真演示。

ThinkingAI 将专业增长能力接入常用 Agent

这次发布同时把能力带入使用者原有的工作环境：通过 AE-CLI 和配套 Skills，Claude Code、Codex、Cursor 等编程 Agent，以及 WorkBuddy、豆包工作、千问办公等办公 Agent，都可以在授权范围内调用 Agentic Engine 的相关能力。

对于开发者，产品上线后的用户分析可以接续在原有开发工作中；对于产品、运营和增长人员，常用 Agent 可以获得业务数据与分析方法的支持。使用者继续保留熟悉的工具和工作背景，围绕功能表现、用户流失或渠道投入提出问题，减少在不同工具和专业岗位之间反复转述。

常用 Agent 接入 ThinkingAI 数据能力后，开发阶段与上线后的用户分析可以衔接起来。画面为产品仿真演示。

分析与研究相连，改进能用实际行为检验

产品改进需要同时理解三件事：用户做了什么、为什么这样做，以及改变之后是否有效。ThinkingAI Agentic Engine 将行为分析与社区、应用商店及评论中的反馈结合，帮助团队把数据中的变化与用户的具体表达放在一起研究。

ThinkingAI 新推出的 AI 用户研究平台 Heari.ai，也可与 Agentic Engine 打通。Heari.ai 围绕研究问题准备访谈提纲，与用户实时对话并追问，形成附有原话证据的洞察报告，供研究者审核。团队结合行为数据圈选研究对象后，可以更有针对性地了解流失、未付费或新功能使用等问题背后的原因。

随着使用逐步深入，分析与访谈中的发现可以继续形成产品或运营改进，交由运营触达与 A/B 实验检验。实验中的行为变化与验证结论，再回到分析与知识库中，支持下一轮研究。由此，发现问题、理解原因、采取行动和验证效果围绕同一个业务目标连接起来。发送触达、调整线上流量等关键动作，由负责人确认后执行。

数据分析保留判断依据，支持团队进一步研究产品改进方向。画面为产品仿真演示。

让专业方法成为团队能够持续使用的能力

业务人员能够直接使用这些能力，也需要看得懂结论的依据。ThinkingAI Agentic Engine 的分析结论可以追溯到指标定义、时间范围、筛选条件和明细；ThinkingAI 长期积累的留存分析、渠道比较与实验设计方法，则通过 Skills 提供给使用者，并支持按业务调整。团队既能核对一次分析，也能沿用已经确认的方法。

在 ThinkingAI Agentic Engine 中，使用不同 Agent 的成员仍可连接共同的数据、业务口径和工作空间。分析发现、待改进问题与验证结果留在同一事项中，让接手的人直接理解背景。团队知识、Skills 与事项支持权限和版本管理，经验可以在审核后复用，需要时也能回滚。企业对私有化部署和数据保留在自身环境中的需求，继续由 Agentic Engine 承载。

不同岗位通过常用 Agent 连接共同的数据、知识、Skills 与事项。产品能力示意。

工作空间保留分析资料与阶段成果，供团队继续使用。画面为演示数据。

ThinkingAI 此次发布扩大了专业增长能力的使用范围。熟悉业务的人可以自己研究用户，小团队也能用专业方法检验产品方向，个人探索形成的方法可以进入团队后续工作。对正在加速开发产品的团队而言，上线之后的理解、验证和改进，也有了可以持续使用的专业支持。