AI智能体创业,一定要搞清楚这100个问题清单(建议收藏)
作者：微信文章做 AI 智能体创业，尤其是 toC，你是不是也有这些困惑？
市场机会很多，但不知道从哪里下手？ 别人天天说 AGI、智能体革命，但自己还在纠结落地页长啥样？
我发现一个现象——做智能体创业的人，很多都太相信技术本身了。
但真实的商业世界，远不是这么运作的。
尤其是 toC，尤其是小团队，技术做得多牛没那么重要，谁能最快做出别人愿意买单的东西，才是真的护城河。
如果你准备做智能体创业，这份体系化的《智能体创业100个关键问题清单》，分享给那些——
想做 AI 创业但没方向的人 产品做出来但转化很差的人 技术牛逼但怎么变钱一脸懵的人
发给准备做AI创业的朋友看看，真能少走很多弯路。
一、战略定位层
To B 还是 To C？还是 B2B2C？ 做工具型产品还是内容型产品？ 单点切入还是做平台型生态？ 做现金流生意，还是做估值生意？ 独立品牌还是贴牌 OEM？ 深耕单一行业，还是做跨行业通用型？ 做流量套利型还是长期价值型？ 快速套壳还是重资产自研？ 只做中国市场还是同步考虑国际市场？ 要不要考虑行业 SaaS 转型？
二、技术路线层
使用哪家大模型作为主底座？（OpenAI、Anthropic、阿里、字节、DeepSeek？） 模型需要微调吗？用 LoRA 还是全量微调？数据怎么采集？ 使用私有大模型部署还是通过 API？ 向量数据库是否必须？用 Pinecone、Weaviate、Qdrant 还是国产 Milvus？ 是否需要做 RAG？知识库如何构建？ 是否需要训练“多轮对话”能力？上下文窗口多大合适？ 多模态接入需求：是否需要图像、音频、视频处理能力？接入哪些 API？ 是否需要 Agent 框架？使用 Langchain / LlamaIndex / AutoGPT / CrewAI？ 模型能力不够时，是否需要调用外部工具链？如何做插件能力？ 如何保障 API 速率和稳定性？要不要做代理加速层？ 需要开发自己的 Tokenizer 吗？还是依赖现有方案？ 本地推理如何做加速？ONNX、GGUF、TensorRT 方案适配？ 需要分布式模型部署吗？负载均衡和故障恢复方案？ 数据安全怎么做？使用加密数据库还是端到端加密通信？ 是否需要异构模型协同？如何实现不同模型输出协调？ AI Agent 调度系统自己做还是用开源方案？ 是否采用实时数据流 or 批处理方式响应？ 是否采用知识图谱 or 语义网络增强智能体能力？ 模型多版本管理如何做？用 MLflow 还是自建？ 是否使用私有化大模型的微调训练平台？如 Dify、ModelWhale 等？
三、产品体验层
用户场景与痛点是否明确？能否用 AI 有效解决？ 能否让用户感知智能体“智能”的提升过程？ 用户能否理解 AI 输出的逻辑？需要解释能力吗？ 核心功能必须 AI 吗？还是“AI只是噱头”？ 如何做差异化？防止被竞品抄袭？ 如何设计定价策略（免费、试用、付费转化）？ 用户留存靠什么？短期好奇还是长期刚需？ 用户为什么要持续打开这个智能体？ 是否做会员体系？如何分级？ 如何做好“提示词工程”？做开源共享还是私有算法？
四、商业化路径层
做订阅制、单次付费、还是增值服务？ 是否需要搭建智能体模板市场 or 插件生态？ 是否做智能体定制服务（B端高客单）？ 如何获取第一批种子用户？ 做分销渠道还是直销为主？ 获客渠道是SEO、短视频、社群裂变还是投流？ 如何构建自己的私域池？ 是否做知识付费 or 咨询服务配套变现？ 是否做企业私有化部署收费方案？ 是否绑定硬件 or 其他 SaaS 生态联动？
五、竞争与护城河层
核心壁垒是什么？数据、模型、体验还是渠道？ 竞品是谁？国内 vs 国外？ 如何防御大厂入场后的降维打击？ 是否有独占行业数据 or 私有知识库？ 是否有合作伙伴 or 渠道资源护航？ 是否能通过“长尾需求智能体”避开正面竞争？ 是否做品牌影响力护城河？如何做？ 是否考虑生态型护城河：开放接口、插件、合作伙伴？ 开源还是闭源策略？如何做社区运营？ 用户产生的数据是否可以反哺模型 or 产品？
六、团队与资源层
现阶段需要哪些角色？（产品、技术、运营、销售） 是否需要合伙人？技术型还是资源型？ 是否有能力做多渠道的内容分发？ 资金能撑多久？做不成快速盈利怎么办？ 是否需要找外包 or 兼职团队合作？ 技术积累 vs 市场执行，优先倾向哪一边？ 是否需要特定行业专家合作构建知识库？ 要不要找懂大模型生态的顾问 or 咨询？ 团队是否具备 Prompt Engineering 专长？
七、融资与资本层
是否要融钱？什么时候开始？ 融钱做什么？规模扩张、技术积累还是品牌建设？ 目标投资人偏好 ToB 还是 ToC 项目？ 估值逻辑是什么？技术估值还是市场预期？ 有退出路径吗？（被收购、IPO、卖项目） 融资节奏是否会拖累现阶段盈利？ 投资主要用在技术研发还是市场推广？ 投资人关注的是技术估值还是变现速度？ 技术积累是否能撑起融资故事？ 未来是否有被收购可能？竞品是谁？
八、风险与预案层
大模型 API 突然禁用 or 限速怎么办？ 国家政策对行业的影响如何？是否触及敏感领域？ 数据泄露、模型安全如何应对？ 智能体输出错误导致法律风险，如何规避？ 突然竞品推出“免费版本”，应对策略是什么？ 法律合规风险，如何避免侵权 or 数据违规？ 被大平台封禁 or 限流，怎么办？ 用户增长停滞的情况下，怎么调整打法？ 核心团队流失 or 竞争对手挖角怎么办？ 现金流断裂风险，如何预留安全垫？
九、长期价值与愿景层
这个智能体 or 平台未来能形成网络效应吗？ 用户是否形成长期依赖性？ 智能体能否成为企业内部核心系统 or 数据资产一部分？ 是否具备国际化潜力？是否考虑多语言模型接入？ 能否构建生态体系：插件、合作伙伴、开发者平台？ 这是一个能做 3-5 年的项目吗？ 用户用这个产品，能产生“不可替代性”吗？ 如何把单点产品逐步做成“系统性解决方案”？ 是否具备国际化扩展的潜力？ 是否可以向硬件、内容 IP 或其他形态延伸？
最后：小团队先活下来
做 AI 智能体创业，尤其是 toC，不要幻想靠“技术领先”赢市场，小团队最大的优势是：
用最快的速度，把别人的通用能力，变成你的“专用体验”。
小团队打法：
套壳成型 → 打爆一个场景 → 赚到第一桶金 → 再谈生态和护城河。
如果你现在还在纠结用哪个大模型、RAG 怎么设计，但用户连第一个产品都没用过一次，那基本就属于“高屋建瓴自嗨型选手”。
找到场景，比什么都重要。
能做出来，比想明白重要一万倍。
最后，如果你真的准备做 toC 智能体创业，建议收藏这份清单。
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