谷歌Gemini驱动的需求评审专家Agent实践：AI辅助评审流程优化

在之前的探讨中，我们已经了解过 AI 在需求规格描述评审中的应用以及 LLM 与人工审查的协同模式。今天，我们将具体实践，展示如何利用 Google 的 Gemini (Gem) 模型，构建一个能够直接上传项目或产品需求文档（PRD）并进行智能评审的专家 Agent。

这个 Agent 的核心能力，旨在将传统依赖人工经验的评审过程，转变为系统化、智能化、可追溯的协作流程。

AI评审核心能力

• 需求完整性审查：基于 GEM 大模型知识库及行业需求模板，自动校验需求文档是否覆盖了核心模块（如功能目标、用户场景、输入输出、异常处理、依赖条件等）。它能识别缺失项并给出具体补充建议，并支持根据不同的行业和项目类型自定义完整性检查维度。
• 需求一致性校验：检测需求间的逻辑冲突（如功能描述矛盾、参数不一致、流程闭环断裂），并检查术语的统一度（避免同一概念出现多种表述）。它还能进行跨章节的关联校验，确保上下游需求（如前端交互与后端接口、功能需求与非功能需求）能够相互匹配。
• 合规性与可行性评估：对接行业标准（如软件工程规范、隐私合规要求）及企业内部需求模板，检查文档的合规性。同时，结合技术栈适配性、成本估算和工期合理性，给出需求可行性评分及明确的风险提示（例如技术实现难度、资源缺口等）。
• 歧义与模糊表述识别：精准定位需求中的模糊词汇（如“大概”、“适当”、“尽可能”）和歧义语句（存在多种解读可能的场景），标注风险等级并提供具象化的修改建议，从而显著提升需求描述的准确性和可执行性。
• 非功能需求专项评审：针对性能、可靠性、安全性、可扩展性、易用性等非功能需求，校验其描述是否量化（如响应时间≤2s、并发量≥1000QPS）且具备可验证性。Agent 还能结合同类项目的数据，给出优化方向和建议。

评审流程与协同功能

• 评审规则自定义：支持用户灵活配置评审维度的权重（例如，功能完整性占比30%、一致性占比25%）、设置风险阈值（如高危问题数量≥5时触发预警），并可导入行业专属规则库（如电商、医疗、工业软件等细分领域），使评审标准更贴合实际。
• 评审意见生成与分类：AI 自动生成结构化的评审报告，按照“高危/中危/低危”对问题进行分级，并标注问题位置（关联文档页码或段落）、进行原因分析、提供修改建议。报告支持导出为 PDF 或 Word 格式，并保留原始文档的排版与标注。
• 人工协同评审：支持多人在线协同评审。人工评审者可以回复、驳回或确认 AI 生成的评审意见。系统提供评论区互动功能，便于针对争议问题发起讨论并记录沟通轨迹。同时，人工也可以新增评审问题，与 AI 的评审结果合并统计。
• 评审任务管理：支持创建评审任务，分配评审人并设定截止时间。可以实时跟踪评审进度（如已完成、待处理、已驳回的问题数量，以及各评审人的完成情况），并对逾期任务进行自动提醒。
• 问题闭环追踪：对评审中发现的问题进行全生命周期管理，支持标记“待修改/已修改/已验证/无需修改”等状态。系统可以关联需求文档的修改记录，验证修改后是否真正解决了对应问题，确保每一个问题都能形成闭环。

可持续辅助与增强功能

• 知识库集成与更新：Agent 内置了通用的需求评审知识库（包含常见问题、最佳实践、行业模板），同时支持企业上传私有知识库（如内部规范、历史项目评审案例）。GEM 模型会定期同步行业最新标准，不断更新和丰富知识库内容。
• 批量评审与对比分析：支持多份需求文档批量上传评审，并生成跨文档的对比报告（例如分析不同版本需求之间的变更影响、多个模块需求的一致性差异）。针对迭代式需求，还能自动对比历史评审结果，分析问题的改进趋势。
• AI建议优化迭代：基于人工对 AI 评审意见的反馈（如采纳、驳回、修正），系统能够持续优化 GEM 模型的评审精度，使其更好地适配企业的个性化需求场景。同时，系统会记录高频出现的问题类型，生成针对性的评审规则优化建议。

实践案例：需求文档的智能补全

在实际操作中，我们可以将一份偏重前端描述的《APP软件需求》文档和一份标准的《软件需求规格说明书模板》同时上传给这个 Agent。Agent 会执行多阶段评审，并输出结构化结果。

• 第一阶段：Agent 会进行结构差异分析，指出待评审文档在系统架构设计、后台管理需求、数据字典以及非功能指标（如响应时间、并发数）等方面的缺失。这对于后续的架构设计和 测试部门 明确验收标准至关重要。
• 第二阶段：Agent 会选取核心业务场景进行深度剖析，并以“需求卡片”的格式输出详细评审结果。例如，针对“下单支付”功能，它能指出文档中遗漏的“提交订单→扣库存”关键逻辑，并建议在秒杀场景下采用“下单锁库，超时释放”的模式。针对“鉴定申请”功能，它能识别出“操作闭环”和“复核流程”定义的逻辑断层。
• 第三阶段：Agent 会生成综合评审报告，给出总体评估（如文档完整性评分）和主要问题清单（如语义漏洞、逻辑不完整、异常处理缺失等），并明确指出当前文档更适合作为交互设计的依据，而非后端开发的最终依据。
• 第四阶段：基于分析，Agent 会主动提供下一步行动建议，例如补充后台管理系统需求、定义数据回滚策略、绘制业务流程图和状态机图等。

更重要的是，Agent 可以根据已识别的 C 端（用户端）功能，反向推导并生成一份详细的《后台管理系统功能清单》草案，为研发团队提供数据库设计和后台开发的关键依据。

这份清单涵盖了运营中心、用户中心、交易中心、鉴权中心和系统设置等核心模块，确保 APP 端产生的每一个数据（用户、商品、订单）在后台都有对应的管理和审核入口，从而形成完整的业务闭环。Agent 甚至能提出进一步细化的建议，例如在“鉴定工作单”中，提醒需要明确结论字段是存储为字符串还是枚举类型。

这种基于 Google Gemini 的需求评审专家 Agent，将 AI 的分析能力与结构化的工作流相结合，显著提升了需求评审的效率和质量，使得需求文档能够更早、更准确地服务于研发与测试环节。想了解更多关于 AI 应用或技术实践的深度讨论，欢迎访问 云栈社区。

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