F 们的下一步，和可能性的机会

F 和类似于这种基于浏览器体系里套壳的工具或者多任务处理的，不管叫它什么，今天是做了一些取 巧，比如说第一个要义是把用户的任务拆解为几个关键步骤，或者理解用户的指令去做对应的行为预 测分析，这套逻辑里面的关键要素可以分为以下几个部分：第一部分是对用户行为的拆解，第二部分 是对拆解过后的工作流做梳理和分析，第三部分是对应的数据源的分析和接入，第四部分是完成工程 化的过程，再之后再是可视化的结果输出。 流程的数据壁垒​ 这几个模块里面，客观来说今天在整个技术体系里不是完全没有难度，它有一定的应用工作流构建壁 垒，但是底层的核心壁垒体系并不来源于每一段分布的技术或者工作流，更多的来源于是对于用户数 据需求的准确度把握和多样性的整理。换句话说，更优的数据质量决定了更标准的或者更高效的输出 结果，重复性理解用户需求做分类、统一归类、汇总定义工作流，能够更好的帮助产品理解用户的指 令，并且做下一步。 这些部分单独的某一步都没有那么强的技术壁垒，但是整合起来每个环节的 Knowhow 就决定了最终 输出的质量千差万别。在这个基础上，对于大部分的产品来说，核心的模块拆解是较为容易的，较为 难的部分是不同的模块对应的输入输出的质量和指标的评定标准，未来每一步输入输出的质量指标评 定标准可能都是由 AI 来完成， AI 去理解任务并且做拆解，拆解完成之后分段生成，再通过 AI 来对数 据做评估，最后整合成一份报告或者结论。 模板化服务​ 这是类似的产品比较成型的或者可以尝试的工作模式，不管它对应前端后端接谁的 API 或者 MCP， 这 些只是给它一个行业对齐的通用语言。正常情况下，上下游数据开放程度越高，结果的准确度又越 高，用户的满意度就越高，理解了这个工作流之后，对于部分用户来说，有一些工作体系流程化和模 板化较为成熟的场景，是很容易用这些工具完成的，这一类工具的下一步就是理解用户的工作类型， 把对应的垂直场景的内容或者需求模版化，确保对应场景里面高准确的输出和稳定的可用性。这也是 接下来一段时间内他们需要做的准备和工作。 当然，因为这个环节和框架里面蕴含着非常多可以去优化和工程化的地方，所以每一段你只要做好， 在用户端的感受都是很明显的，最终的结论就是用户会觉得你很好用。但接下来的问题也会非常的明 显，不管是软件端还是硬件端，又或是本地端或还是云端，做任务的拆解的时候，最终的逻辑是算整 个服务的成本账，用户对此愿意付的附加值和平台提供服务的成本账。 所以从整个环节来说，他们面对的选项是把用户的场服务和场景化垂直领域提供较为准确的服务属 性，有机会拓展到企业服务或者更愿意付费、付高客单值的用户手里。 另外，卖浏览器为什么不可以成为一个生意呢～