案例 04 · 城市规划研判

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责最终决策。
AI更像一个调度者。比如规划师提出一个选址任务后，AI理解他的意图，再调用对应的
数据和专业工具完成分析，把计算结果返回出来。
对于高频、规则明确的任务，我们更倾向于把它固化成工作流；对于城市研判、潜力用
地分析这种长尾、开放性更强的问题，再交给Agent处理。
第五步，产品要顺着原来的工作习惯长出来。
我们没有把所有东西都变成一个聊天框。因为规划师真正工作的中心是地图。
所以最后的交互仍然保留了他们熟悉的方式。左边是筛选条件和专业工具，中间是地
图，右边才是Copilot。AI调用工具或者完成分析后，结果会直接回显到地图上。
这件事情我后来觉得很重要。做AI产品很容易陷入一个误区：既然有Agent，就把所有
功能都塞进一个输入框。但FDE要考虑的是用户原来怎么工作。
地图才是规划师真正的工作台，AI就应该围绕地图服务，让规划师继续按原来的方式工
作，不必为了AI重新学一套工作方式。
Q4：相比传统方式，使用AI后的实际效果如何？
图4：Before/After
变化最先反映在时间上。
过去一份跨多个部门的完整规划报告，通常需要3—5天，有时接近一周。现在在已经跑
通的试点流程里，大约10—20分钟就可以形成一份能够继续推敲和交付的报告。
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