10月28日，亿欧现场获悉，ThinkingAI 发布 Agentic Engine 自助服务安徽省股票杠杆信息门户，发布内容涵盖自助体验与订阅、AE-CLI 及生态接入能力。产品将用户行为分析、用户研究、运营触达与实验验证连接起来，让业务人员、开发者和小团队可以借助常用 Agent，自己研究用户、检验改进，并把验证过的方法留给团队。
AI 正在加快把想法做成产品的速度。产品上线以后，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，仍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、访谈和实验需要的专业能力，并不会随之齐备。
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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，再将判断推进到验证。小团队也因此有了更直接的方式，使用原本需要多个专业角色协作的能力。
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，开发与上线后的用户分析可以衔接。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。结合行为数据圈选研究对象，团队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，分析和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。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安徽省股票杠杆信息门户，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。
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