GrowthLab

基于 LangGraph 编排的多智能体增长实验平台 — 自动运行「策略→执行→A/B测试→复盘」闭环，3 轮实验迭代优化 AARRR 漏斗

LangGraph Multi-Agent DeepSeek API A/B Testing z-test + 95% CI Python

⚙ 系统架构

🧠 策略师
分析漏斗 + 提假设

→

✅ 门控
lift < 50%?

→

📋 执行官
A/B 方案 + 埋点

→

✅ 门控
字段完整?

→

📊 分析师
统计检验 + 解读

→

✅ 门控
p值合理?

→

📝 复盘官
学习 + 下一步

→

✅ 门控
结论有效?

🎲 ab_test.py
伯努利采样 + z检验 + CI

📋 funnel.json
AARRR 漏斗基线

📚 experiments.json
历史实验记录

🔄 复盘结论回传策略师 → 开启下一轮（共 3 轮迭代）｜ RETRY → 重试当前 Agent ｜ STOP → 终止流程

▼ AARRR 增长漏斗

广告曝光 → App下载 6%

▼ -48%

下载 → 注册完成 52%

▼ -17%

▼ -27%

活跃 → 付费订阅 8%

▼ +64%

付费 → 次月续费 72%

Acquisition

广告曝光 → 下载

Activation

下载 → 注册

52%

Activation

痛点

35%

Revenue

活跃 → 付费

Retention

付费 → 续费

72%

⚖ 3 轮 A/B 实验结果

Round 1 推全量

新用户引导流程优化

简化引导流程，3步内完成个性化歌单推荐 → 提升注册→首周活跃转化率

Lift

+17.0%

P-Value

< 0.001

95% CI: [13.9%, 20.1%] ✓ 显著

0%25%50%

简化引导 + 前置个性化价值展示有效。实际提升低于预期25%，引导优化非唯一瓶颈因素。

Round 2 继续迭代

个性化歌单推荐优化

基于用户首次听歌行为实时生成推荐歌单 → 进一步提升激活转化

Lift

+6.9%

P-Value

< 0.001

95% CI: [3.9%, 10.0%] ✓ 显著

0%25%50%

叠加个性化推荐边际收益递减。瓶颈从“快速呈现价值”转向“推荐质量与精准度”。

Round 3 推全量

沉默用户 Push 唤醒

7日未登录用户推送个性化歌单 + 限时VIP福利 → 召回沉默用户提升激活率

Lift

+12.1%

P-Value

< 0.001

95% CI: [9.0%, 15.2%] ✓ 显著

0%25%50%

外部触达（Push）是有效的激活补充策略。单次Push效果有上限，需分层多次触达。

📈 数据可视化

Lift 对比 + 置信区间

预期 vs 实际提升

📍 埋点方案设计

每轮实验由执行官 Agent 自动生成埋点清单，覆盖实验关键路径的核心事件。

Round 1 · 引导优化

onboarding_start

onboarding_step_complete

onboarding_complete

personalized_playlist_gen

first_song_play

Round 2 · 个性化推荐

playlist_exposed

playlist_click

first_song_in_playlist

playlist_completion_rate

weekly_active_check

Round 3 · Push 唤醒

push_sent

push_click

vip_trial_claimed

reactivation_session

7d_retention_check

🛡 三级门控机制

Agent	校验规则	PASS 条件	RETRY 触发	STOP 触发
策略师	lift 合理性 + 字段完整 + 策略不重复	expected_lift ≤ 50%	lift > 50% 疑似幻觉	重试 ≥ 2 次
执行官	埋点数量 + 样本量 + 必需字段	tracking ≥ 2 & sample ≥ 1000	埋点不足 / 字段缺失	重试 ≥ 2 次
分析师	p值范围 + lift方向一致性 + 字段完整	0 ≤ p ≤ 1 & 方向一致	p值异常 / lift矛盾	重试 ≥ 2 次
复盘官	结论四选一 + 学习实质 + 下一步方向	verdict ∈ 4 个有效值	结论无效 / 字段缺失	重试 ≥ 2 次