北京
产品团队如今几秒钟就能从大模型那里得到一个观点，但要获得决策级答案却远非易事。这类答案需要扎根于当前市场事实，按受众细分进行差异化，通过交互验证，并提供可追溯的推理链条。Crowdproof正是为这套工作流而打造的。
Crowdproof的设计起点是一个真实的商业决策，比如新产品该如何定价、哪种定位能引起不同客户群体的共鸣、哪些反对意见会阻碍采用，或者一条发布信息将如何在市场中传播。它不是提供一个泛泛的聊天回复，而是将这些问题转化为端到端的研究项目。
研究流程从行业事实调研开始，系统会搜索实时网络，整理相关的市场、竞争对手、定价、行为和评价等证据。接着，专家智能体将这些证据转化为研究手册，并运用特定领域的推理逻辑。在受众构建环节，系统生成的是分段的合成人群，而不是让一个通用模型去扮演"平均用户"。随后的并行访谈让多个模拟参与者独立给出反应，系统还会根据他们的回答追加提问。在此基础上，扩散模拟进一步推演反应和信息如何在人群中传播。最终的决策综合环节会产出一份咨询报告风格的成果，包含结论、细分差异、证据链接、不确定性范围以及具体行动建议。这套输出专门服务于产品、定价、发布和推广决策。
直接向一个大模型提问，会将整个问题压缩到一次生成中。这样一来，很难判断最终结论到底是来自当前证据，还是来自某个特定的受众假设，抑或是来自模型先验知识。Crowdproof的做法是把工作拆解成可观察的多个阶段，市场事实、专家解读、受众构建、访谈和传播都是各自独立的过程，产出均可检查。最终答案是在这些过程之上综合形成的，而非由单次不受约束的响应直接生成。这种架构还让分歧变得有价值——如果一个细分群体反应积极，另一个表示反对，报告会如实保留这种差异，而不是把它们平均成模糊的建议。
在产品形态上，团队希望做研究时感觉是在和一个智能体协同工作，而不是填写一个布满表单的仪表盘。产品采用了一种Codex风格的工作区设计：主对话展示研究进度的推进，后台进程则暴露实时进度和交互式可视化。信源始终保持可直接访问，受众成员和访谈会话也可以随时检查。完整的报告留在主决策界面上，并支持导出。产品同时支持英文和中文。
目前，团队正在寻找具体的产品决策案例来跑通整个系统，尤其聚焦于定价、定位、发布规划和推广策略。对他们来说，最有价值的反馈并不是"演示看起来好不好"，而是最终得出的决策是否会改变团队实际要做的事情。
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