今天分享的实践是, 我和 3个Agent,通过 Loop 做出自己需要的业务系统。
市场团队或者品牌团队有一项很重要的工作,就是提高品牌的知名度和渗透度。以前,我们做搜索引擎的内容优化,AI时代,我们要做的就是生成式引擎的优化,让品牌相关的内容被大模型更多、更好地引用。

那么,要做好这项工作,很重要的一个前提条件就是需要知道自己的品牌到底在大模型中处于什么样的位置。
基于这样的业务需求,我用 Loop 来 Vibe Coding,做出了一个AI可见度分析的系统。

这个平台的设计是逻辑是,根据品牌的目标人群、业务场景、搜索方向,形成一个可见度分析单元。可以根据业务需要来新增和删除一个单元。

在分析单元里面,可以看到品牌的整体情况、在竞品中的排名,这里设置了一些直接竞争以及业内主流的一些数据库,用户会搜索的问题,搜索的问题在各个大模型中被提及的情况、这个内容方向中,AI引擎引用的渠道媒体,以及各个品牌词的可见度分析。



这里的数据可以根据自己的业务需求,随时更新为最新的数据。
为自己的需求开发一个系统的好处就是用起来顺手,哪里需要改,随时跟 Loop 说一声就可以搞定。
整个系统的开发时间只有1天(基础功能开发+细节优化)。接下来,分享一下如何利用 Loop来完成这个过程的。
我使用的是官方推荐的 PDCA 多 Agent组队法。一个全能队长,负责拆任务,制定计划和检查,两个执行专员,一个擅长GEO业务,一个擅长开发。

博客 - 亲测好用的 PDCA 组队法:玩 Loop 多 Agent,3-4 个才是黄金搭档 | TiDB 社区
首先,提出自己的业务目标,以及给他们做一个基础的分工。接下来就等他们干活,以及找我确认。

这里看一下,全能队长 Planner 这个角色已经分配好任务了。差不多10分钟以后,就完成了一个版本。

过程中,人可以及时参与和反馈,去纠正Agent的一些认知偏差。

这里,我觉得就是用 Loop 来协同最好的一点,人类可以在过程中发挥专业价值。可以把 Agent 当作同事来协同,做一些互动,而不是纯粹把任务交给 Agent 去黑盒完成。黑盒做的问题是,会反复改,从而消耗大量的 Token。
比如这里,Agent 会推荐实时数据抓取的方式,这里就需要人介入判断了。对于一个市场同学,毫无开发背景,判断的过程也是学习的过程。这是我喜欢用 Loop 来协同的主要原因之一。

第一次Vibe Coding,还有一点点 作为产品经理角色打磨产品的快乐。

我用下来,Loop 的几个价值:
- 人的价值感。我们每天都在焦虑自己被 AI 替代,但很多人会把任务交给 codex这样的“能力强+黑盒”的方式去做,那我觉得人彻底没有价值感了。AI是很强,这一点没错,但人类可以在过程中,找到一个合适的协同姿势。
- 协同。多人和 多Agent 可以像同事一样协同。单个agent 给自己干活是可以的,但是涉及到跟同事协同以及跟同事的agent协同,就很麻烦。我在这篇里有讲博客 - Loop使用心得:内容人如何用 Loop 提效500%?这些技巧可以注意一下 | TiDB 社区
- 企业级。企业级的产品,个人也能用。让我的agent 总结了不同多 Agent平台的差异。
按"协作深度"分级 |
|||
|---|---|---|---|
协作层级 |
代表产品 |
核心特征 |
适用场景 |
L1:单 Agent |
Codex、Claude Code、Gemini CLI |
单一 Agent 独立执行,无多 Agent 通信 |
个人编程辅助 |
L2:多 Agent 并行 |
WorkBuddy |
多个 Agent 同时工作但无协同通信 |
多任务并行处理 |
L3:Agent 协作平台 |
Slock |
Agent 通过频道通信,Task Claim 互斥 |
开发团队分工协作 |
L4:组织级 Agent 系统 |
Loop |
Agent + 知识沉淀 + 组织飞轮 |
企业全链路 AI 化 |
AI时代,有个观点是软件进入“日抛”状态,按照ai coding的这个速度,人们对轻量业务系统的“日抛”是势在必行了。这次体验下来,能体会到传统saas软件的下跌和焦虑。只要说的清楚自己的目标,愿意动手,很快就能搞出自己需要的业务系统了。
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