{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 智能竞品分析Agent\n",
    "\n",
    "> 基于Hello Agents框架的智能化竞品分析系统\n",
    "> \n",
    "> - 自动收集竞品信息\n",
    "> - 多维度对比分析\n",
    "> - 生成专业报告\n",
    "\n",
    "## 作者信息\n",
    "- **姓名**: czxgg0630\n",
    "- **GitHub**: [@czxgg0630](https://github.com/czxgg0630)\n",
    "- **日期**: 2026-04-09"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 第2部分: 环境配置"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 安装依赖\n",
    "!pip install -q hello-agents[all]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "True"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 导入必要的库\n",
    "from hello_agents import SimpleAgent, HelloAgentsLLM\n",
    "from hello_agents.tools import Tool, ToolParameter\n",
    "from hello_agents.tools.builtin.search_tool import SearchTool\n",
    "from typing import Dict, Any, List\n",
    "import os\n",
    "os.environ['HTTPS_PROXY'] = 'http://127.0.0.1:8800'  # 你的代理地址\n",
    "from dotenv import load_dotenv\n",
    "\n",
    "# 加载环境变量\n",
    "load_dotenv()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 第3部分: 工具定义"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "✅ 三个核心工具已定义完成（v2.0 - 真正数据处理）\n",
      "   1. CompetitiveInfoSearchTool - 竞品信息搜索（真实API）\n",
      "   2. DataProcessorTool - 数据处理（真正解析结构化）✨ v2.0\n",
      "   3. ReportGeneratorTool - 报告生成（基于结构化数据）✨ v2.0\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 版本: v2.0 - 2026-04-09\n",
    "# 更新说明: DataProcessorTool 和 ReportGeneratorTool 现在真正处理数据，不再返回固定字符串\n",
    "\n",
    "class CompetitiveInfoSearchTool(Tool):\n",
    "    \"\"\"竞品信息搜索工具 - 使用真实搜索API\"\"\"\n",
    "    \n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        super().__init__(\n",
    "            name=\"competitive_info_search\",\n",
    "            description=\"搜索指定竞品的产品信息、功能特性、定价策略等\"\n",
    "        )\n",
    "        # 初始化内置搜索工具，使用 Tavily 后端\n",
    "        self.search = SearchTool(backend=\"tavily\")\n",
    "    \n",
    "    def get_parameters(self) -> List[ToolParameter]:\n",
    "        \"\"\"获取工具参数定义\"\"\"\n",
    "        return [\n",
    "            ToolParameter(\n",
    "                name=\"product_name\",\n",
    "                type=\"string\",\n",
    "                description=\"要搜索的竞品名称\",\n",
    "                required=True\n",
    "            )\n",
    "        ]\n",
    "    \n",
    "    def run(self, parameters: Dict[str, Any]) -> str:\n",
    "        \"\"\"执行工具，使用真实搜索\"\"\"\n",
    "        product_name = parameters.get(\"product_name\", \"\")\n",
    "        print(f\"🔍 正在搜索 {product_name} 的竞品信息...\")\n",
    "        \n",
    "        # 使用真实搜索API\n",
    "        try:\n",
    "            search_query = f\"{product_name} 产品功能介绍 定价 优缺点 2024\"\n",
    "            result = self.search.run({\n",
    "                \"query\": search_query,\n",
    "                \"max_results\": 5\n",
    "            })\n",
    "            \n",
    "            # 格式化搜索结果\n",
    "            return f\"\"\"\n",
    "【{product_name} 搜索结果】\n",
    "{result}\n",
    "\"\"\"\n",
    "        except Exception as e:\n",
    "            print(f\"⚠️ 搜索失败: {e}，使用备用数据\")\n",
    "            # 如果搜索失败，返回提示信息\n",
    "            return f\"\"\"\n",
    "【{product_name} 信息】\n",
    "- 搜索遇到问题，请检查网络或API配置\n",
    "- 产品名称: {product_name}\n",
    "- 建议手动补充信息\n",
    "\"\"\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "class DataProcessorTool(Tool):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    数据处理工具 v2.0 - 真正解析搜索返回的文本，提取结构化信息\n",
    "    \n",
    "    更新日志:\n",
    "    - v2.0 (2026-04-09): 实现真正的数据解析，使用正则提取关键信息\n",
    "    - v1.0: 返回固定字符串（PoC阶段）\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    \n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        super().__init__(\n",
    "            name=\"data_processor\",\n",
    "            description=\"将原始竞品数据清洗并构建对比矩阵，提取结构化信息\"\n",
    "        )\n",
    "    \n",
    "    def get_parameters(self) -> List[ToolParameter]:\n",
    "        \"\"\"获取工具参数定义\"\"\"\n",
    "        return [\n",
    "            ToolParameter(\n",
    "                name=\"raw_data\",\n",
    "                type=\"string\",\n",
    "                description=\"原始收集的竞品数据（搜索返回的文本）\",\n",
    "                required=True\n",
    "            )\n",
    "        ]\n",
    "    \n",
    "    def run(self, parameters: Dict[str, Any]) -> str:\n",
    "        \"\"\"\n",
    "        执行数据处理 - 真正解析搜索文本，提取结构化信息\n",
    "        \n",
    "        提取字段:\n",
    "        - 产品名称\n",
    "        - 产品定位\n",
    "        - 核心功能 (列表)\n",
    "        - 定价策略\n",
    "        - 主要优势\n",
    "        - 主要劣势\n",
    "        \"\"\"\n",
    "        import json\n",
    "        import re\n",
    "        \n",
    "        raw_data = parameters.get(\"raw_data\", \"\")\n",
    "        print(\"📊 正在解析并结构化数据...\")\n",
    "        \n",
    "        # 初始化结构化数据结构\n",
    "        structured_data = {\n",
    "            \"产品名称\": \"\",\n",
    "            \"产品定位\": \"\",\n",
    "            \"核心功能\": [],\n",
    "            \"定价策略\": \"\",\n",
    "            \"主要优势\": \"\",\n",
    "            \"主要劣势\": \"\",\n",
    "            \"原始摘要\": raw_data[:500] + \"...\" if len(raw_data) > 500 else raw_data\n",
    "        }\n",
    "        \n",
    "        # 提取产品名称（从标题中提取）\n",
    "        name_match = re.search(r'【(.+?) 搜索', raw_data)\n",
    "        if name_match:\n",
    "            structured_data[\"产品名称\"] = name_match.group(1)\n",
    "        \n",
    "        # 提取产品定位（查找包含\"定位\"、\"是\"等关键词的句子）\n",
    "        position_patterns = [\n",
    "            r'(?:是|作为|定位为)[一个款]*(\\S{2,20}?)(?:工具|软件|平台|应用)',\n",
    "            r'(?:用于|专为)(.+?)(?:设计|打造|提供)',\n",
    "        ]\n",
    "        for pattern in position_patterns:\n",
    "            match = re.search(pattern, raw_data)\n",
    "            if match:\n",
    "                structured_data[\"产品定位\"] = match.group(1).strip()\n",
    "                break\n",
    "        \n",
    "        # 提取核心功能（查找列表、逗号分隔的功能描述）\n",
    "        function_patterns = [\n",
    "            r'功能[:：](.+?)(?:\\n|定价|价格|$)',\n",
    "            r'支持(.+?)(?:等功能|等特性)',\n",
    "            r'(?:包括|包含)(.+?)(?:等功能)',\n",
    "        ]\n",
    "        for pattern in function_patterns:\n",
    "            match = re.search(pattern, raw_data)\n",
    "            if match:\n",
    "                functions_text = match.group(1)\n",
    "                # 分割功能列表\n",
    "                functions = [f.strip() for f in re.split(r'[,，、\\/]', functions_text) if len(f.strip()) > 1 and len(f.strip()) < 20]\n",
    "                structured_data[\"核心功能\"] = functions[:6]  # 最多取6个\n",
    "                break\n",
    "        \n",
    "        # 提取定价策略\n",
    "        price_patterns = [\n",
    "            r'(?:定价|价格|费用)[:：](.+?)(?:\\n|元|\\$|USD)',\n",
    "            r'(免费|付费|订阅|一次性购买)',\n",
    "            r'(\\d+\\.?\\d*\\s*(?:元|\\$|USD|美元)/(?:月|年|用户))',\n",
    "        ]\n",
    "        for pattern in price_patterns:\n",
    "            match = re.search(pattern, raw_data, re.IGNORECASE)\n",
    "            if match:\n",
    "                structured_data[\"定价策略\"] = match.group(1).strip()\n",
    "                break\n",
    "        \n",
    "        # 提取优势和劣势（查找包含\"优势\"、\"优点\"、\"缺点\"、\"不足\"等的句子）\n",
    "        advantage_patterns = [\n",
    "            r'(?:优势|优点|特色)[:：](.+?)(?:\\n|劣势|缺点|不足|$)',\n",
    "        ]\n",
    "        for pattern in advantage_patterns:\n",
    "            match = re.search(pattern, raw_data)\n",
    "            if match:\n",
    "                structured_data[\"主要优势\"] = match.group(1).strip()[:100]\n",
    "                break\n",
    "        \n",
    "        disadvantage_patterns = [\n",
    "            r'(?:劣势|缺点|不足|局限)[:：](.+?)(?:\\n|优势|总结|$)',\n",
    "        ]\n",
    "        for pattern in disadvantage_patterns:\n",
    "            match = re.search(pattern, raw_data)\n",
    "            if match:\n",
    "                structured_data[\"主要劣势\"] = match.group(1).strip()[:100]\n",
    "                break\n",
    "        \n",
    "        # 如果没有提取到，从文本中智能推断\n",
    "        if not structured_data[\"主要优势\"] and \"优势\" in raw_data:\n",
    "            # 查找\"优势\"后面的一句话\n",
    "            match = re.search(r'优势[是为:]+(.+?)[。\\.\\n]', raw_data)\n",
    "            if match:\n",
    "                structured_data[\"主要优势\"] = match.group(1).strip()[:100]\n",
    "        \n",
    "        if not structured_data[\"主要劣势\"] and (\"劣势\" in raw_data or \"缺点\" in raw_data):\n",
    "            match = re.search(r'(?:劣势|缺点)[是为:]+(.+?)[。\\.\\n]', raw_data)\n",
    "            if match:\n",
    "                structured_data[\"主要劣势\"] = match.group(1).strip()[:100]\n",
    "        \n",
    "        print(f\"✅ 结构化完成: {structured_data['产品名称'] or '未知产品'}\")\n",
    "        print(f\"   - 提取功能: {len(structured_data['核心功能'])} 项\")\n",
    "        \n",
    "        # 返回 JSON 格式的结构化数据\n",
    "        return json.dumps(structured_data, ensure_ascii=False, indent=2)\n",
    "\n",
    "\n",
    "class ReportGeneratorTool(Tool):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    报告生成工具 v2.0 - 基于结构化数据生成报告\n",
    "    \n",
    "    更新日志:\n",
    "    - v2.0 (2026-04-09): 基于真实结构化数据生成报告，支持多产品对比\n",
    "    - v1.0: 返回固定字符串（PoC阶段）\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    \n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        super().__init__(\n",
    "            name=\"report_generator\",\n",
    "            description=\"基于结构化竞品数据生成专业的Markdown格式分析报告\"\n",
    "        )\n",
    "    \n",
    "    def get_parameters(self) -> List[ToolParameter]:\n",
    "        \"\"\"获取工具参数定义\"\"\"\n",
    "        return [\n",
    "            ToolParameter(\n",
    "                name=\"analysis_data\",\n",
    "                type=\"string\",\n",
    "                description=\"结构化后的竞品数据（JSON格式）\",\n",
    "                required=True\n",
    "            )\n",
    "        ]\n",
    "    \n",
    "    def run(self, parameters: Dict[str, Any]) -> str:\n",
    "        \"\"\"\n",
    "        基于结构化数据生成专业的竞品分析报告\n",
    "        \n",
    "        支持:\n",
    "        - 单个产品详情报告\n",
    "        - 多个产品对比报告\n",
    "        \"\"\"\n",
    "        import json\n",
    "        \n",
    "        analysis_data = parameters.get(\"analysis_data\", \"\")\n",
    "        print(\"📝 正在基于结构化数据生成报告...\")\n",
    "        \n",
    "        # 解析输入数据（支持多个产品的JSON数组或单个产品）\n",
    "        try:\n",
    "            # 尝试解析为JSON\n",
    "            if isinstance(analysis_data, str):\n",
    "                data = json.loads(analysis_data)\n",
    "            else:\n",
    "                data = analysis_data\n",
    "            \n",
    "            # 如果是单个产品，转换为列表\n",
    "            if isinstance(data, dict):\n",
    "                products = [data]\n",
    "            elif isinstance(data, list):\n",
    "                products = data\n",
    "            else:\n",
    "                products = []\n",
    "        except json.JSONDecodeError:\n",
    "            # 如果不是JSON，当作原始文本处理\n",
    "            print(\"⚠️  输入数据不是JSON格式，生成简化报告\")\n",
    "            return self._generate_simple_report(analysis_data)\n",
    "        \n",
    "        if not products:\n",
    "            return \"# 竞品分析报告\\n\\n暂无有效数据。\"\n",
    "        \n",
    "        # 生成完整的对比报告\n",
    "        report_lines = []\n",
    "        report_lines.append(\"# 竞品分析报告\")\n",
    "        report_lines.append(\"\")\n",
    "        report_lines.append(\"## 一、执行摘要\")\n",
    "        report_lines.append(\"\")\n",
    "        report_lines.append(f\"本次分析共涉及 **{len(products)}** 款产品，\")\n",
    "        product_names = [p.get('产品名称', '未知') for p in products if p.get('产品名称')]\n",
    "        if product_names:\n",
    "            report_lines.append(f\"包括：{', '.join(product_names)}。\")\n",
    "        report_lines.append(\"\")\n",
    "        report_lines.append(\"---\")\n",
    "        report_lines.append(\"\")\n",
    "        \n",
    "        # 二、产品详情\n",
    "        report_lines.append(\"## 二、产品详情\")\n",
    "        report_lines.append(\"\")\n",
    "        \n",
    "        for i, product in enumerate(products, 1):\n",
    "            name = product.get('产品名称', f'产品{i}')\n",
    "            report_lines.append(f\"### {i}. {name}\")\n",
    "            report_lines.append(\"\")\n",
    "            \n",
    "            if product.get('产品定位'):\n",
    "                report_lines.append(f\"**产品定位**: {product['产品定位']}\")\n",
    "                report_lines.append(\"\")\n",
    "            \n",
    "            if product.get('核心功能'):\n",
    "                report_lines.append(\"**核心功能**:\")\n",
    "                for func in product['核心功能']:\n",
    "                    report_lines.append(f\"- {func}\")\n",
    "                report_lines.append(\"\")\n",
    "            \n",
    "            if product.get('定价策略'):\n",
    "                report_lines.append(f\"**定价策略**: {product['定价策略']}\")\n",
    "                report_lines.append(\"\")\n",
    "            \n",
    "            if product.get('主要优势'):\n",
    "                report_lines.append(f\"**主要优势**: {product['主要优势']}\")\n",
    "                report_lines.append(\"\")\n",
    "            \n",
    "            if product.get('主要劣势'):\n",
    "                report_lines.append(f\"**主要劣势**: {product['主要劣势']}\")\n",
    "                report_lines.append(\"\")\n",
    "        \n",
    "        # 三、对比矩阵（仅当有多个产品时）\n",
    "        if len(products) > 1:\n",
    "            report_lines.append(\"---\")\n",
    "            report_lines.append(\"\")\n",
    "            report_lines.append(\"## 三、对比矩阵\")\n",
    "            report_lines.append(\"\")\n",
    "            report_lines.append(\"| 维度 | \" + \" | \".join([p.get('产品名称', f'产品{i}') for i, p in enumerate(products, 1)]) + \" |\")\n",
    "            report_lines.append(\"|------|\" + \"|\".join([\"------\"] * len(products)) + \"|\")\n",
    "            \n",
    "            # 产品定位对比\n",
    "            positions = [p.get('产品定位', '-')[:20] for p in products]\n",
    "            report_lines.append(\"| 定位 | \" + \" | \".join(positions) + \" |\")\n",
    "            \n",
    "            # 定价对比\n",
    "            prices = [p.get('定价策略', '-')[:15] for p in products]\n",
    "            report_lines.append(\"| 定价 | \" + \" | \".join(prices) + \" |\")\n",
    "            \n",
    "            # 功能数量对比\n",
    "            func_counts = [str(len(p.get('核心功能', []))) + \" 项\" for p in products]\n",
    "            report_lines.append(\"| 功能数 | \" + \" | \".join(func_counts) + \" |\")\n",
    "            report_lines.append(\"\")\n",
    "        \n",
    "        # 四、总结与建议\n",
    "        report_lines.append(\"---\")\n",
    "        report_lines.append(\"\")\n",
    "        report_lines.append(\"## 四、总结与建议\")\n",
    "        report_lines.append(\"\")\n",
    "        report_lines.append(\"基于以上分析，建议：\")\n",
    "        report_lines.append(\"\")\n",
    "        \n",
    "        # 生成简单建议\n",
    "        if len(products) == 1:\n",
    "            report_lines.append(f\"- {products[0].get('产品名称', '该产品')}适合需要{products[0].get('产品定位', '相关功能')}的用户\")\n",
    "        else:\n",
    "            # 找出功能最多的\n",
    "            max_func_product = max(products, key=lambda x: len(x.get('核心功能', [])))\n",
    "            report_lines.append(f\"- **功能最丰富**: {max_func_product.get('产品名称')}，提供 {len(max_func_product.get('核心功能', []))} 项核心功能\")\n",
    "            \n",
    "            # 找出免费/开源的\n",
    "            free_products = [p for p in products if '免费' in p.get('定价策略', '') or '开源' in p.get('定价策略', '')]\n",
    "            if free_products:\n",
    "                report_lines.append(f\"- **预算有限首选**: {', '.join([p.get('产品名称') for p in free_products])}\")\n",
    "        \n",
    "        report_lines.append(\"\")\n",
    "        report_lines.append(\"---\")\n",
    "        report_lines.append(\"\")\n",
    "        report_lines.append(\"*报告生成时间: 基于真实结构化数据*\")\n",
    "        \n",
    "        return \"\\n\".join(report_lines)\n",
    "    \n",
    "    def _generate_simple_report(self, raw_text: str) -> str:\n",
    "        \"\"\"当无法解析JSON时，生成简化报告\"\"\"\n",
    "        return f\"\"\"# 竞品分析报告\n",
    "\n",
    "## 执行摘要\n",
    "\n",
    "基于收集的原始数据生成报告。\n",
    "\n",
    "## 原始数据摘要\n",
    "\n",
    "{raw_text[:800]}...\n",
    "\n",
    "---\n",
    "\n",
    "*注: 数据解析遇到问题，以上为原始数据摘要。*\n",
    "\"\"\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "print(\"✅ 三个核心工具已定义完成（v2.0 - 真正数据处理）\")\n",
    "print(\"   1. CompetitiveInfoSearchTool - 竞品信息搜索（真实API）\")\n",
    "print(\"   2. DataProcessorTool - 数据处理（真正解析结构化）✨ v2.0\")\n",
    "print(\"   3. ReportGeneratorTool - 报告生成（基于结构化数据）✨ v2.0\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 第4部分: 智能体构建"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "✅ PlanAndSolveAgent 已初始化\n",
      "✅ 采用 Plan-and-Solve 范式：先规划分析步骤，再逐步执行\n",
      "✅ 自定义提示词模板已配置\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 创建LLM\n",
    "llm = HelloAgentsLLM()\n",
    "\n",
    "# 定义系统提示词 - Plan-and-Solve 范式\n",
    "SYSTEM_PROMPT = \"\"\"你是一位专业的竞品分析专家，擅长通过系统化的方法对多个竞品进行深度分析。\n",
    "\n",
    "【Plan-and-Solve 工作范式】\n",
    "\n",
    "你的任务执行流程：\n",
    "1. 首先分析用户需求，提取需要对比的竞品名称\n",
    "2. 制定详细的分析计划，将任务分解为可执行的步骤\n",
    "3. 按计划逐步执行，收集每个竞品的信息\n",
    "4. 对收集的数据进行处理和结构化\n",
    "5. 生成完整的竞品对比分析报告\n",
    "\n",
    "【分析维度要求】\n",
    "- 产品定位与目标用户\n",
    "- 核心功能对比\n",
    "- 定价策略分析\n",
    "- 优势与劣势(SWOT)\n",
    "- 战略建议\n",
    "\n",
    "【输出要求】\n",
    "- 报告必须结构化、专业\n",
    "- 对比必须基于实际数据\n",
    "- 建议必须具体可行\"\"\"\n",
    "\n",
    "# 定义 Plan-and-Solve 自定义提示词模板\n",
    "CUSTOM_PROMPTS = {\n",
    "    \"planner\": \"\"\"\n",
    "你是一位顶级的AI规划专家。你的任务是将竞品分析需求分解成一个由多个简单步骤组成的行动计划。\n",
    "\n",
    "请确保计划中的每个步骤都是一个独立的、可执行的子任务，并且严格按照逻辑顺序排列。\n",
    "\n",
    "对于竞品分析任务，典型的计划步骤包括：\n",
    "1. 提取并确认需要分析的竞品名称\n",
    "2. 搜索第一个竞品的基本信息\n",
    "3. 搜索第二个竞品的基本信息\n",
    "4. （如有更多竞品继续搜索）\n",
    "5. 整理并对比各竞品的核心特性\n",
    "6. 生成SWOT分析\n",
    "7. 输出完整的竞品分析报告\n",
    "\n",
    "问题: {question}\n",
    "\n",
    "请严格按照以下格式输出你的计划:\n",
    "```python\n",
    "[\"步骤1\", \"步骤2\", \"步骤3\", ...]\n",
    "```\n",
    "\"\"\",\n",
    "    \"executor\": \"\"\"\n",
    "你是一位顶级的AI执行专家。你的任务是严格按照给定的计划，一步步地完成竞品分析。\n",
    "\n",
    "你将收到原始问题、完整的计划、以及到目前为止已经完成的步骤和结果。\n",
    "请你专注于解决\"当前步骤\"，并输出该步骤的执行结果。\n",
    "\n",
    "# 原始问题:\n",
    "{question}\n",
    "\n",
    "# 完整计划:\n",
    "{plan}\n",
    "\n",
    "# 历史步骤与结果:\n",
    "{history}\n",
    "\n",
    "# 当前步骤:\n",
    "{current_step}\n",
    "\n",
    "请执行当前步骤并输出结果:\n",
    "\"\"\"\n",
    "}\n",
    "\n",
    "# 导入 PlanAndSolveAgent\n",
    "from hello_agents.agents.plan_solve_agent import PlanAndSolveAgent\n",
    "\n",
    "# 创建 PlanAndSolve Agent\n",
    "agent = PlanAndSolveAgent(\n",
    "    name=\"Plan-and-Solve 竞品分析专家\",\n",
    "    llm=llm,\n",
    "    system_prompt=SYSTEM_PROMPT,\n",
    "    custom_prompts=CUSTOM_PROMPTS\n",
    ")\n",
    "\n",
    "print(\"✅ PlanAndSolveAgent 已初始化\")\n",
    "print(\"✅ 采用 Plan-and-Solve 范式：先规划分析步骤，再逐步执行\")\n",
    "print(\"✅ 自定义提示词模板已配置\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 第5部分: 功能演示"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "======================================================================\n",
      "📊 示例1: Plan-and-Solve 竞品深度分析\n",
      "======================================================================\n",
      "\n",
      "🎯 分析目标: 盒马, 叮咚买菜, 盒马会员商店\n",
      "⏰ 开始时间: 2026-04-09 14:16:09\n",
      "----------------------------------------------------------------------\n",
      "\n",
      "🤖 Plan-and-Solve 竞品分析专家 开始处理问题: 请对以下竞品进行深度对比分析: 盒马, 叮咚买菜, 盒马会员商店。\n",
      "--- 正在生成计划 ---\n",
      "✅ 计划已生成:\n",
      "```python\n",
      "[\"提取并确认需要分析的竞品名称: 盒马, 叮咚买菜, 盒马会员商店\", \n",
      " \"搜索盒马的基本信息, 包括公司背景、业务模式、产品服务等\", \n",
      " \"搜索叮咚买菜的基本信息, 包括公司背景、业务模式、产品服务等\", \n",
      " \"搜索盒马会员商店的基本信息, 包括公司背景、业务模式、产品服务等\", \n",
      " \"整理并对比盒马、叮咚买菜、盒马会员商店的核心特性, 如定价、配送、用户群等\", \n",
      " \"生成盒马、叮咚买菜、盒马会员商店的SWOT分析（优势、劣势、机会、威胁）\", \n",
      " \"输出完整的竞品分析报告, 包含对比总结、SWOT分析及建议\"]\n",
      "```\n",
      "\n",
      "--- 正在执行计划 ---\n",
      "\n",
      "-> 正在执行步骤 1/7: 提取并确认需要分析的竞品名称: 盒马, 叮咚买菜, 盒马会员商店\n",
      "✅ 步骤 1 已完成，结果: ### 当前步骤执行结果：提取并确认需要分析的竞品名称\n",
      "\n",
      "**已成功提取并确认如下三个竞品名称：**\n",
      "\n",
      "1.  **盒马**\n",
      "    *   **确认说明：** 通常指“盒马鲜生”，是阿里巴巴集团旗下的新零售平台，以“生鲜食品超市+餐饮+APP电商+物流”的复合业态为核心。\n",
      "\n",
      "2.  **叮咚买菜**\n",
      "    *   **确认说明：** 指“叮咚买菜”，是一家专注于前置仓模式的即时生鲜电商平台，以“线上订购、前置仓配货、即时配送”为主要业务模式。\n",
      "\n",
      "3.  **盒马会员商店**\n",
      "    *   **确认说明：** 指“盒马X会员店”，是盒马旗下对标山姆、Costco的会员制仓储式超市品牌，采用付费会员制，主打大包装、高性价比的精选商品。\n",
      "\n",
      "**核心关系与分类确认：**\n",
      "*   “盒马（鲜生）”与“盒马会员商店（X会员店）”同属盒马品牌，但定位、模式和服务差异显著，是内部不同的业务线，应作为两个独立的竞品进行分析。\n",
      "*   本次分析将聚焦于这三个品牌在**生鲜及日常消费品零售领域**的竞争关系，从公司背景、业务模式、核心特性等多维度进行深度对比。\n",
      "\n",
      "**执行状态：** 竞品名称已清晰提取、界定，可以进入下一步骤，分别搜索各竞品的基本信息。\n",
      "\n",
      "-> 正在执行步骤 2/7: 搜索盒马的基本信息, 包括公司背景、业务模式、产品服务等\n",
      "✅ 步骤 2 已完成，结果: ### 当前步骤执行结果：搜索盒马的基本信息\n",
      "\n",
      "已根据指令，对“盒马”（通常指盒马鲜生）进行了信息搜索与整理，结果如下：\n",
      "\n",
      "---\n",
      "\n",
      "### **一、 公司背景与定位**\n",
      "\n",
      "*   **公司全称/品牌：** 盒马（盒马鲜生）\n",
      "*   **所属集团：** 阿里巴巴集团\n",
      "*   **创立时间：** 2015年（首家门店于2016年在上海开业）\n",
      "*   **创始人/关键人物：** 侯毅（阿里资深副总裁，盒马事业群总裁）\n",
      "*   **品牌定位：** **新零售标杆**。旨在通过数据和技术驱动，重构“人、货、场”，打造一个集“生鲜食品超市、餐饮体验、线上业务仓储”于一体的复合型业态。\n",
      "*   **核心目标：** 满足城市消费者对生鲜、食品的**即时性、品质化**需求，实现线上线下一体化的消费体验。\n",
      "*   **发展现状：** 已从一线城市扩展至全国多个核心城市，拥有数百家门店，是阿里新零售战略的核心载体之一。\n",
      "\n",
      "### **二、 核心业务模式**\n",
      "\n",
      "盒马的核心模式是 **“店仓一体”的四位一体模式**，具体如下：\n",
      "\n",
      "1.  **店仓一体化：**\n",
      "    *   **线下门店（盒马鲜生超市）：** 不仅是销售场所，更是线上订单的**履约中心（前置仓）**。店内设有悬挂链系统，店员拣货后，商品通过悬挂链快速送至后仓打包区。\n",
      "    *   **线上APP/平台：** 消费者通过盒马APP下单，订单数据与门店库存实时同步。\n",
      "    *   **优势：** 实现了库存共享、效率最大化，降低了纯前置仓模式的仓储成本，同时线下门店为品牌提供了体验和流量入口。\n",
      "\n",
      "2.  **“生鲜超市+餐饮”复合业态：**\n",
      "    *   店内设有海鲜加工区、餐饮堂食区。消费者可以购买海鲜后现场加工并食用，创造了“即买即烹即食”的体验场景，提升了客流和消费粘性。\n",
      "\n",
      "3.  **“线上订单，门店配送”的即时配送网络：**\n",
      "    *   以门店为中心，构建 **3公里半径、30分钟送达** 的快速配送体系。这是其服务承诺的核心。\n",
      "    *   依赖大数据算法进行订单波次处理和骑手路径优化，确保配送时效。\n",
      "\n",
      "4.  **数据驱动的精准运营：**\n",
      "    *   背靠阿里生态，拥有强大的消费者数据洞察能力，用于**选品、精准营销、动态定价和库存预测**。\n",
      "\n",
      "### **三、 主要产品与服务**\n",
      "\n",
      "1.  **产品范围：**\n",
      "    *   **核心品类：** 鲜活海鲜（如帝王蟹、波士顿龙虾）、高品质肉类、新鲜蔬果、进口食品。\n",
      "    *   **特色品类：** “盒马工坊”自制熟食、半成品菜（预制菜）、烘焙、鲜奶等短保商品。\n",
      "    *   **扩展品类：** 日用百货、酒水饮料、粮油调味等家庭日常所需。\n",
      "\n",
      "2.  **核心服务：**\n",
      "    *   **极速配送：** 承诺APP线上下单，门店3公里范围内30分钟送达（特殊天气或时段可能调整）。\n",
      "    *   **会员体系：** 设有付费的“盒马X会员”，享受会员专享价、购物返积分（可抵扣现金）、免运费券等权益。同时也有免费会员等级。\n",
      "    *   **到店体验：** 提供海鲜加工、餐饮堂食、亲子活动等线下体验服务。\n",
      "    *   **数字化购物：** 支持APP扫码查价、自助收银、刷脸支付等，流程便捷。\n",
      "    *   **自有品牌：** 大力发展“盒马MAX”（对标会员店品质）、 “盒马NB”（性价比）等自有品牌商品，提升毛利和差异化。\n",
      "\n",
      "**执行状态：** “盒马（鲜生）”的基本信息（公司背景、业务模式、产品服务）已系统性地完成搜索与整理，信息清晰、结构化，可作为后续与“叮咚买菜”、“盒马会员商店”进行对比的基础。可以进入下一步骤，搜索“叮咚买菜”的基本信息。\n",
      "\n",
      "-> 正在执行步骤 3/7: 搜索叮咚买菜的基本信息, 包括公司背景、业务模式、产品服务等\n",
      "✅ 步骤 3 已完成，结果: ### 当前步骤执行结果：搜索叮咚买菜的基本信息\n",
      "\n",
      "已根据指令，对“叮咚买菜”进行了信息搜索与整理，结果如下：\n",
      "\n",
      "---\n",
      "\n",
      "### **一、 公司背景与定位**\n",
      "\n",
      "*   **公司全称/品牌：** 叮咚买菜\n",
      "*   **所属公司：** Dingdong (Cayman) Limited (叮咚买菜， 已于纽交所上市)\n",
      "*   **创立时间：** 2017年（由“叮咚小区”转型而来）\n",
      "*   **创始人/关键人物：** 梁昌霖（创始人兼CEO）\n",
      "*   **品牌定位：** **领先的即时生鲜电商**。专注于通过“前置仓”模式，为城市家庭提供高品质的生鲜食品和日用品，实现“最快29分钟送达”的极致便利服务。\n",
      "*   **核心目标：** 解决消费者“买菜难、买菜贵”的痛点，成为用户**厨房食材的一站式解决方案提供者**，强调“品质确定、时间确定、品类确定”。\n",
      "*   **发展现状：** 以上海为起点，迅速扩张至长三角、珠三角、京津冀等中国主要城市群，拥有数千个前置仓，是在生鲜即时零售领域市场份额领先的独立上市公司。\n",
      "\n",
      "### **二、 核心业务模式**\n",
      "\n",
      "叮咚买菜的核心模式是 **“前置仓 + 即时配送”的重资产、垂直一体化模式**，具体如下：\n",
      "\n",
      "1.  **纯粹的前置仓网络：**\n",
      "    *   **无实体零售门店：** 与盒马“店仓一体”不同，叮咚的“前置仓”是**纯仓储履约中心**，不对外开放购物，面积通常在300-500平方米，密集分布在社区周边。\n",
      "    *   **核心功能：** 作为城市分拨中心与消费者之间的“最后一百米”节点，实现极速拣货和配送。其密度是保证配送时效和覆盖范围的关键。\n",
      "\n",
      "2.  **垂直整合的供应链：**\n",
      "    *   **产地直采：** 深入农产品产区建立直采基地，缩短中间环节，以保障核心生鲜商品的品质和成本优势。\n",
      "    *   **城市分选中心与加工中心：** 在主要运营城市建立大型的集约化加工中心（DC），负责对生鲜商品进行标准化分拣、包装、预加工（如净菜、切配肉），再分发至各前置仓。这提升了商品标准化程度和前置仓运营效率。\n",
      "\n",
      "3.  **“线上订购，前置仓配货，即时送达”的闭环：**\n",
      "    *   用户通过叮咚买菜APP/小程序下单。\n",
      "    *   系统将订单指派给距离最近、库存充足的前置仓。\n",
      "    *   仓内工作人员快速拣货、打包。\n",
      "    *   **自建配送团队（叮咚骑手）** 完成“最后一公里”配送，承诺 **“最快29分钟”** 送达，对时效和服务的把控力更强。\n",
      "\n",
      "4.  **数据驱动的精细化运营：**\n",
      "    *   利用大数据和算法对前置仓的**库存进行动态管理和智能预测**，通过“一日两配”或“一日多配”的方式，高频补货，力求降低生鲜损耗率，实现“零库存”或低库存运转。\n",
      "\n",
      "### **三、 主要产品与服务**\n",
      "\n",
      "1.  **产品范围：**\n",
      "    *   **绝对核心品类：** **蔬菜、豆制品、肉类、禽蛋、鲜活水产**。这是其立足之本，SKU丰富且强调品质和新鲜度。\n",
      "    *   **特色与扩展品类：**\n",
      "        *   **预制菜（快手菜）：** 大力发展的战略品类，拥有“拳击虾”、“叮咚王牌菜”、“蔡长青”等多个预制菜品牌，满足都市人快速烹饪的需求。\n",
      "        *   水果、乳品烘焙、粮油调味、休闲食品、日用清洁等。\n",
      "    *   **商品策略：** 追求 **“宽SKU、浅库存”** ，提供丰富的选择，但每个单品库存深度较浅，依赖快速周转。\n",
      "\n",
      "2.  **核心服务：**\n",
      "    *   **确定性的极速送达：** **“最快29分钟送达”** 是核心服务承诺，通过前置仓密度和自营配送保障实现，是其主要竞争壁垒之一。\n",
      "    *   **灵活的会员体系：** 提供“绿卡会员”（轻付费会员，享免运费券、商品折扣）和“省钱卡”（连续包月，享更多优惠）等多种会员选择，门槛相对较低，旨在提升用户下单频次。\n",
      "    *   **内容化与社区化运营：** 通过APP内的“吃什么”频道（菜谱、短视频）、用户评价、 “宝妈严选”等栏目，构建美食社区，引导消费并建立信任。\n",
      "    *   **自有品牌矩阵：** 大力发展“叮咚大满冠”（火锅食材）、“保萝工坊”（加工食品）、“良芯匠人”（面点）等覆盖多品类的自有品牌，以提升毛利和用户忠诚度。\n",
      "    *   **“7+1”品控流程：** 从源头到餐桌的8道品控环节，是其宣传品质保障的重要服务承诺。\n",
      "\n",
      "**执行状态：** “叮咚买菜”的基本信息（公司背景、业务模式、产品服务）已系统性地完成搜索与整理。其**纯前置仓、无实体店、重供应链、强调确定性与时效**的模式特点，与“盒马（鲜生）”的“店仓一体、体验复合”模式形成鲜明对比。这些结构化信息为后续与“盒马会员商店”的搜索及最终的对比分析奠定了坚实基础。可以进入下一步骤，搜索“盒马会员商店”的基本信息。\n",
      "\n",
      "-> 正在执行步骤 4/7: 搜索盒马会员商店的基本信息, 包括公司背景、业务模式、产品服务等\n",
      "✅ 步骤 4 已完成，结果: ### **当前步骤执行结果：搜索盒马会员商店的基本信息**\n",
      "\n",
      "已根据指令，对“盒马会员商店”（通常指“盒马X会员店”）进行了信息搜索与整理，结果如下：\n",
      "\n",
      "---\n",
      "\n",
      "### **一、 公司背景与定位**\n",
      "\n",
      "*   **公司全称/品牌：** 盒马X会员店 (盒马会员商店)\n",
      "*   **所属集团：** 盒马事业群 / 阿里巴巴集团\n",
      "*   **创立/推出时间：** 2020年（首家门店于上海浦东森兰商都开业）\n",
      "*   **创始人/关键人物：** 侯毅（盒马事业群总裁，X会员店模式的主导者）\n",
      "*   **品牌定位：** **中国本土的会员制仓储式零售商**。直接对标美国Costco（开市客）和山姆会员商店，旨在为中国一二线城市的中产家庭提供“高性价比、高品质”的一站式购物解决方案。\n",
      "*   **核心目标：** 通过**付费会员制**锁定具有高消费能力和高忠诚度的家庭用户，聚焦于“买得多、买得值”的囤货式消费场景，与主打“即时、高频、小份”的盒马鲜生形成战略互补。\n",
      "*   **发展现状：** 已在上海、北京、南京、苏州等核心城市开设多家门店，是盒马探索第二增长曲线和验证中国本土化付费会员模式的关键业务。\n",
      "\n",
      "### **二、 核心业务模式**\n",
      "\n",
      "盒马会员商店的核心模式是 **“仓储式卖场 + 付费会员制”** ，并结合了盒马的数字化能力，具体如下：\n",
      "\n",
      "1.  **付费会员制（核心壁垒）：**\n",
      "    *   **准入门槛：** 消费者需支付年费（通常为258元/年）成为“盒马X会员”，方可进入门店或在线上平台购物。这是其与盒马鲜生、叮咚买菜等免费模式最根本的区别。\n",
      "    *   **商业模式核心：** 盈利主要依赖于**会员费收入**，而非商品的高毛利。因此，其核心任务是提供足够有吸引力的商品和服务，以维持高会员续费率。\n",
      "    *   **会员权益：** 会员专享价、消费积分返利（可抵现）、免费配送券、专属商品与活动等。\n",
      "\n",
      "2.  **仓储式大卖场业态：**\n",
      "    *   **门店特征：** 门店面积巨大（通常在1.6万-2万平方米），采用高货架、大包装的仓储式陈列，简化装修，以降低运营成本。选址通常在城郊或交通便利的非核心商圈，提供大面积停车场。\n",
      "    *   **商品策略：** **“宽SKU、深库存”** 。精选约3000个SKU（远少于普通超市的数万个），但每个单品都是精挑细选的爆款或高品质商品，且以**大容量、量贩装**销售，追求单品的极致销售规模，从而向上游获取更强的议价能力。\n",
      "\n",
      "3.  **“全球直采 + 深度定制自有品牌”的商品开发模式：**\n",
      "    *   **全球供应链：** 利用阿里巴巴的全球资源优势，进行源头直采，引入大量进口商品（如牛排、海鲜、乳制品、零食）。\n",
      "    *   **自有品牌为核心：** **“盒马MAX”** 是其旗舰自有品牌，占比非常高（目标超过50%），覆盖食品、日用品等多个品类。通过OEM/ODM方式，剔除品牌溢价，实现“同等品质，价格更低”的承诺，这是其性价比的核心来源。\n",
      "\n",
      "4.  **线上线下融合的一体化服务：**\n",
      "    *   **到店体验：** 提供试吃、特色餐饮（如餐吧、烘焙）、眼镜中心、亲子设施等增值服务，增强会员到店的价值感和愉悦感。\n",
      "    *   **配送到家：** 支持线上APP下单。与盒马鲜生的“3公里30分钟达”不同，X会员店通常提供**更远距离（如20公里）的“半日达”或“次日达”配送服务**，满足家庭囤货需求，履约中心可能是门店或独立的城市中心仓。\n",
      "\n",
      "### **三、 主要产品与服务**\n",
      "\n",
      "1.  **产品范围：**\n",
      "    *   **核心品类：** **高品质生鲜**（如澳洲谷饲牛排、冰鲜三文鱼、精品水果）、**家庭食品**（大包装零食、高端乳品、粮油调味）、**居家日用品**（大包装纸品、清洁用品）。\n",
      "    *   **特色与差异化品类：**\n",
      "        *   **“盒马MAX”系列商品：** 覆盖从食材到日用品的全链条，是其品质和价格优势的集中体现。\n",
      "        *   **网红与进口商品：** 持续引入全球网红单品和特色商品，制造话题和新鲜感。\n",
      "        *   **自有品牌服务：** 如眼镜、餐吧的烘焙和烤鸡等。\n",
      "    *   **商品特征：** **大包装、高性价比、强差异化**。商品规格普遍较大，适合家庭一周或更长时间的消费。\n",
      "\n",
      "2.  **核心服务：**\n",
      "    *   **会员专属权益体系：** 包括主卡和亲友卡、积分返利、商品会员价、会员日特惠等，构建强粘性。\n",
      "    *   **一站式家庭采购体验：** 通过精选商品和大量自有品牌，为会员解决“买什么、在哪买”的决策困难，提供省心、省力的购物方案。\n",
      "    *   **“门店体验 + 远程配送”结合：** 既满足周末家庭逛店采购的休闲需求，也满足平日线上补货的便利需求。\n",
      "    *   **严格的品控与退换货政策：** 承诺“会员不满意，一键无忧退”，对标国际领先会员店的服务标准，建立信任。\n",
      "\n",
      "**执行状态：** “盒马会员商店（X会员店）”的基本信息（公司背景、业务模式、产品服务）已系统性地完成搜索与整理。其 **“付费会员制、仓储式大包装、深度自有品牌、以会员费为核心”** 的模式，与“盒马鲜生”（即时体验）和“叮咚买菜”（即时便利）存在本质区别，目标客群和消费场景也显著不同。至此，三个竞品的基础信息已全部就绪，为下一步骤 **“整理并对比核心特性”** 提供了完整、结构化的输入。\n",
      "\n",
      "-> 正在执行步骤 5/7: 整理并对比盒马、叮咚买菜、盒马会员商店的核心特性, 如定价、配送、用户群等\n",
      "✅ 步骤 5 已完成，结果: ### 当前步骤执行结果：整理并对比核心特性\n",
      "\n",
      "基于前序步骤收集的系统性信息，现对“盒马鲜生”、“叮咚买菜”、“盒马X会员店”的核心特性进行整理与结构化对比。\n",
      "\n",
      "| **对比维度** | **盒马 (鲜生)** | **叮咚买菜** | **盒马会员商店 (X会员店)** |\n",
      "| :--- | :--- | :--- | :--- |\n",
      "| **1. 核心定位** | **新零售体验中心**<br>线上线下一体化的品质生活解决方案。 | **即时生鲜电商**<br>厨房食材的即时、便利一站式送达。 | **会员制仓储零售商**<br>面向家庭的高性价比、精选商品囤货式采购。 |\n",
      "| **2. 业务模式** | **店仓一体化**<br>门店即体验中心，也是线上订单履约中心。 | **纯前置仓模式**<br>无实体店，以密集前置仓网络实现即时配送。 | **付费会员制+仓储式卖场**<br>付费是门槛，大包装、精选SKU，盈利核心在会员费。 |\n",
      "| **3. 核心场景** | **“即时满足”与“体验探索”**<br>日常买菜、下班随手购、周末家庭体验与聚餐。 | **“日常做饭”的即时性需求**<br>计划性与临时性的日常食材补充，追求快速、确定。 | **“周期性家庭囤货”**<br>每周或每月的集中大采购，追求极致性价比和品质。 |\n",
      "| **4. 定价策略** | **中高端定价**<br>强调品质与体验，价格通常高于传统商超和菜市场，低于精品超市。有会员专享价。 | **性价比导向**<br>价格介于菜市场和传统生鲜电商之间，通过会员卡和补贴活动保持竞争力。 | **会员专享低价**<br>表面单价因大包装而高，但**单位价格（每克/每毫升）极具竞争力**。核心优势在于剔除品牌溢价的MAX自有品牌。 |\n",
      "| **5. 配送服务** | **“3公里，30分钟达”**<br>以门店为中心，覆盖周边社区，时效性高。 | **“最快29分钟达”**<br>以密集前置仓为节点，时效承诺更极致，覆盖范围取决于前置仓密度。 | **“远距离，半日/次日达”**<br>主要服务于20公里左右范围的囤货需求，配送时效非分钟级，而是半日或次日。 |\n",
      "| **6. 目标用户群** | **都市白领、年轻家庭、追求生活品质者**<br>看重品质、新鲜度和“逛吃”体验，对价格相对不敏感。 | **快节奏的城市家庭、烹饪主力（多为女性）**<br>极度看重便利、时效和性价比，是高频、刚需用户。 | **中产及以上家庭、有车一族**<br>家庭消费决策者，看重商品综合价值（品质/价格比），愿意为“省心省钱”支付会员费。 |\n",
      "| **7. 商品策略** | **“鲜美生活”全品类**<br>SKU广泛（约6000-8000），突出鲜活海鲜与进口品质商品，发力短保食品和预制菜。 | **“厨房核心”深度聚焦**<br>SKU数量适中（约3000），以蔬菜、肉禽蛋等日常烹饪食材为核心，预制菜是战略重点。 | **“精选爆款”窄而深**<br>SKU极精简（约3000），每个品类只选1-2个最具竞争力的单品，主打大包装和独家自有品牌（盒马MAX）。 |\n",
      "| **8. 供应链重点** | **全球直采 + 本地化特色**<br>依托阿里国际资源，同时发展本地网红和自有品牌，平衡全球与本土。 | **垂直整合 + 产地直采**<br>自建加工中心，强化对核心生鲜品类的标准化处理和成本控制，损耗管理是关键。 | **全球供应链 + 深度定制开发**<br>利用规模优势进行全球源头采购和自有品牌ODM/OEM，追求供应链的极致效率与成本控制。 |\n",
      "| **9. 流量与获客** | **线下体验反哺线上**<br>门店是天然的流量入口和品牌体验场，引导用户下载APP，实现线上线下转化。 | **纯线上流量运营**<br>依赖线上营销、社交裂变和内容社区（菜谱、短视频）吸引和留存用户。 | **会员口碑与品牌效应**<br>依靠商品力和会员权益形成口碑传播，续费率是生命线，线下巨型门店也是品牌广告。 |\n",
      "| **10. 数字化能力** | **全链路数字化**<br>店内悬挂链、消费者动线追踪、线上线下库存一体化，数据驱动选址、选品和营销。 | **运营效率数字化**<br>聚焦于仓内拣货路径优化、库存预测、配送调度，以实现极致履约效率和低损耗。 | **会员深度运营数字化**<br>深度分析会员消费数据，用于精准选品、定制商品开发及个性化权益推送。 |\n",
      "\n",
      "### **核心对比总结**\n",
      "\n",
      "通过以上对比，可以清晰地看到三个品牌在战略路径上的根本差异：\n",
      "\n",
      "1.  **盒马鲜生 vs. 叮咚买菜**：本质是 **“店仓一体体验模式”** 与 **“纯前置仓效率模式”** 的竞争。盒马赢在线下体验和品牌厚度，叮咚赢在履约的极致确定性和对厨房场景的深度聚焦。\n",
      "2.  **盒马鲜生 vs. 盒马X会员店**：是阿里内部 **“高频即时业务”** 与 **“低频高客单业务”** 的互补布局。前者满足“即时想要”，后者满足“计划性囤货”，共同覆盖消费者全场景需求。\n",
      "3.  **叮咚买菜 vs. 盒马X会员店**：两者用户场景重合度最低。叮咚解决 **“今天吃什么”** 的即时问题，是日常消耗品；X会员店解决 **“家里囤什么”** 的周期问题，是计划性采购。竞争发生在家庭总支出的分配上。\n",
      "\n",
      "**执行状态**：三个竞品的核心特性已按照多个关键维度完成系统性的整理与对比。表格清晰揭示了它们因模式不同而导致的定位、策略和用户群的显著差异。此结果为下一步骤 **“生成SWOT分析”** 提供了直接、有力的依据。\n",
      "\n",
      "-> 正在执行步骤 6/7: 生成盒马、叮咚买菜、盒马会员商店的SWOT分析（优势、劣势、机会、威胁）\n",
      "✅ 步骤 6 已完成，结果: ### 当前步骤执行结果：生成SWOT分析\n",
      "\n",
      "基于前序步骤对三个竞品背景、模式及核心特性的深度剖析，现为“盒马鲜生”、“叮咚买菜”、“盒马X会员店”分别进行SWOT分析。\n",
      "\n",
      "---\n",
      "\n",
      "### **一、 盒马 (鲜生) SWOT分析**\n",
      "\n",
      "| 维度 | 分析内容 |\n",
      "| :--- | :--- |\n",
      "| **优势 (Strengths)** | 1. **生态与品牌背书**：背靠阿里巴巴，拥有资金、流量（淘宝/支付宝导流）、技术和全球供应链资源的强大支持。<br>2. **模式创新与标杆效应**：“店仓一体”模式是行业标杆，成功融合了体验、销售与履约功能，创造了独特的消费场景。<br>3. **强大的数字化能力**：全链路数字化运营，从消费者洞察、智能选品到店内悬挂链和配送调度，效率与体验并重。<br>4. **复合体验优势**：“生鲜+餐饮”的体验式消费显著提升了客流、客单价和用户粘性，这是纯电商难以复制的。<br>5. **线上线下双向引流**：门店是天然的流量入口和品牌体验中心，有效降低了纯线上的获客成本。 |\n",
      "| **劣势 (Weaknesses)** | 1. **重资产运营，成本高昂**：大型门店的租金、装修、水电及人力成本远高于前置仓，盈利压力大。<br>2. **模式复杂，管理难度高**：同时管理零售、餐饮、物流等多业态，对运营精细度要求极高，容易顾此失彼。<br>3. **扩张速度受限**：选址要求高（需兼顾人流、面积和配送覆盖），开店和培育周期长，无法像前置仓一样快速加密。<br>4. **定价相对较高**：为覆盖体验和运营成本，商品定价偏向中高端，在纯粹追求性价比的客群中竞争力较弱。<br>5. **配送范围有限**：受“3公里”半径限制，服务覆盖的物理范围小于中心仓模式的电商。 |\n",
      "| **机会 (Opportunities)** | 1. **消费升级与体验需求**：消费者对购物体验、商品品质和即时性的需求持续增长，利好其模式。<br>2. **预制菜市场爆发**：可依托店内中央厨房和研发能力，大力发展高品质预制菜，占领新兴市场。<br>3. **全渠道融合深化**：利用数字化优势，进一步打通与阿里生态其他业务（如饿了么、大润发）的协同，做深本地生活。<br>4. **下沉市场探索**：通过“盒马邻里”、“盒马奥莱”等轻量级业态，探索更广阔市场的可能性。<br>5. **技术输出**：将已验证的店仓一体数字化解决方案向传统商超进行技术赋能，开辟B端收入。 |\n",
      "| **威胁 (Threats)** | 1. **激烈同质化竞争**：美团买菜、京东七鲜等巨头同赛道竞争，永辉等传统商超加速线上化，分流客户。<br>2. **消费者价格敏感度提升**：经济环境下行可能促使部分消费者转向更平价渠道，冲击其定位。<br>3. **模式被复制与超越**：核心的“店仓一体”和“生鲜+餐饮”模式易被模仿，独特优势可能被稀释。<br>4. **食品安全与公关风险**：生鲜品类及餐饮加工环节多，食品安全风险高，一旦出事对品牌打击巨大。<br>5. **宏观经济与地产风险**：门店扩张受商业地产景气度影响，经济波动会影响消费者到店意愿和消费力。 |\n",
      "\n",
      "---\n",
      "\n",
      "### **二、 叮咚买菜 SWOT分析**\n",
      "\n",
      "| 维度 | 分析内容 |\n",
      "| :--- | :--- |\n",
      "| **优势 (Strengths)** | 1. **极致的履约能力**：“最快29分钟达”的服务承诺已成为核心品牌认知和竞争壁垒，用户体验确定性强。<br>2. **垂直整合的供应链**：深入产地的直采、自建加工中心，实现了对核心生鲜品类的强控制和标准化，保障品质与成本。<br>3. **高度聚焦与运营效率**：专注“买菜”核心场景，SKU精简，通过大数据实现前置仓的精准选品和“零库存”管理，损耗率行业领先。<br>4. **模式可快速复制**：前置仓选址灵活，装修简单，能够在一个城市内快速加密网络，形成规模效应和密度壁垒。<br>5. **清晰的用户心智**：在目标用户心中牢固建立了“买菜上叮咚”的便捷、可靠形象。 |\n",
      "| **劣势 (Weaknesses)** | 1. **盈利挑战持续**：重资产投入（仓、人、供应链），生鲜毛利低，加上激烈的价格战，长期盈利路径仍待验证。<br>2. **流量依赖与获客成本**：缺乏线下自然流量入口，完全依赖线上营销和补贴获客，用户留存成本高。<br>3. **品类拓展天花板**：过度聚焦生鲜，向毛利率更高的日用百货等品类拓展时，用户心智接受度和供应链能力面临挑战。<br>4. **用户体验单一**：缺乏线下体验场景，用户粘性主要依靠履约效率和价格，情感连接和品牌溢价能力较弱。<br>5. **高度依赖资本**：快速扩张和补贴战需要持续融资输血，对资本市场环境变化非常敏感。 |\n",
      "| **机会 (Opportunities)** | 1. **即时零售市场高速增长**：消费者对“万物到家”即时性需求从生鲜向全品类扩展，市场天花板高。<br>2. **预制菜战略前景广阔**：凭借对用户饮食数据的洞察和供应链能力，有望在高速增长的预制菜赛道建立领导地位。<br>3. **技术驱动效率提升**：进一步利用AI优化仓内拣货路径、库存预测和配送调度，可继续压缩成本、提升人效。<br>4. **与内容、社区深度结合**：强化APP内“吃什么”等内容生态，向“一站式美食解决方案平台”升级，提升用户生命周期价值。<br>5. **探索轻量化合作模式**：与物业、社区店合作设立小型履约点，进一步贴近用户，降低末端成本。 |\n",
      "| **威胁 (Threats)** | 1. **巨头挤压与行业内卷**：美团、拼多多等平台巨头利用流量和资本优势猛烈进攻，行业陷入持久价格战与补贴战。<br>2. **政策与监管风险**：食品安全监管、骑手权益保障等政策趋严，可能增加合规与运营成本。<br>3. **用户忠诚度低**：在高度同质化竞争下，用户极易因价格或优惠转移平台，留存成本高企。<br>4. **宏观经济影响消费**：经济波动直接影响家庭日常食品开支，可能导致客单价或频次下降。<br>5. **供应链稳定性风险**：生鲜品类受气候、疫情等不可控因素影响大，供应链韧性面临考验。 |\n",
      "\n",
      "---\n",
      "\n",
      "### **三、 盒马会员商店 (X会员店) SWOT分析**\n",
      "\n",
      "| 维度 | 分析内容 |\n",
      "| :--- | :--- |\n",
      "| **优势 (Strengths)** | 1. **清晰的会员制商业模式**：盈利核心明确（会员费），使其能专注于为会员创造价值，而非单纯追求商品差价。<br>2. **强大的商品力与自有品牌**：“盒马MAX”等自有品牌占比高，通过直采和定制剔除品牌溢价，形成了“高品质、低价格”的核心竞争力。<br>3. **阿里生态与全球供应链支持**：共享阿里巴巴的全球采购资源、数据技术和品牌影响力，起步优势明显。<br>4. **与盒马鲜生的战略协同**：与鲜生业务在供应链、会员体系上可产生协同，互相导流，满足同一用户的不同场景需求。<br>5. **本土化创新与敏捷性**：相比国际巨头，更了解中国消费者需求，在商品开发、餐饮搭配、数字化服务上反应更快。 |\n",
      "| **劣势 (Weaknesses)** | 1. **高昂的进入门槛与试错成本**：单店投资巨大，选址苛刻，模式验证和扩张需要持续投入大量资金。<br>2. **市场教育与用户习惯挑战**：中国消费者对“付费才能购物”的接受度仍需培养，需要时间建立广泛的会员基础。<br>3. **竞争对标强大**：直接面对山姆、Costco等国际巨头，对方拥有数十年积累的供应链、选品和会员运营经验。<br>4. **SKU精简的“双刃剑”**：精选模式要求极高的选品成功率，一旦爆品失灵或出现质量问题，对销售影响巨大。<br>5. **本土供应链深度定制能力**：要持续推出具有极致性价比的独家商品，对国内供应链的深度整合与定制开发能力要求极高。 |\n",
      "| **机会 (Opportunities)** | 1. **中产阶层壮大与品质消费升级**：中国中产家庭数量增长，对商品综合价值（质价比）的追求为会员店模式提供了肥沃土壤。<br>2. **本土化创新的蓝海**：在符合中国家庭饮食习惯的熟食、糕点、预制菜等方面进行深度创新，可形成对国际巨头的差异化优势。<br>3. **线下体验回归趋势**：消费者，尤其是有孩家庭，对于周末线下大型、体验式购物场景的需求依然旺盛。<br>4. **全渠道融合深化**：优化“线下体验+线上配送到家”的一体化服务，满足用户多渠道购物需求，提升会员价值。<br>5. **模式向低线城市渗透的可能性**：探索适合二三线城市的、规模稍小的会员店模型，开拓增量市场。 |\n",
      "| **威胁 (Threats)** | 1. **国际巨头的加速扩张与下沉**：山姆、Costco正加速在中国一二线及新一线城市开店，竞争白热化。<br>2. **其他本土玩家的模仿与竞争**：永辉、fudi、家家悦等传统商超纷纷试水仓储会员店模式，加剧行业竞争。<br>3. **会员续费率的核心压力**：商业模式的成功完全依赖于高会员续费率，任何商品或服务失误都可能导致会员流失，且获新会员成本高。<br>4. **宏观经济与消费信心**：经济下行周期可能影响中产家庭的非必要囤货支出和续费意愿。<br>5. **房地产与选址风险**：大型仓储店对物业条件要求特殊，合适的选址稀缺且成本高昂，制约扩张速度。 |\n",
      "\n",
      "**执行状态**：针对“盒马鲜生”、“叮咚买菜”、“盒马X会员店”的SWOT分析已全部完成。分析系统地梳理了每个竞品内外的关键因素，优势、劣势基于其核心业务模式，机会、威胁结合了市场环境与竞争格局。此结果为最终步骤 **“输出完整的竞品分析报告”** 提供了核心的分析模块和战略洞察基础。\n",
      "\n",
      "-> 正在执行步骤 7/7: 输出完整的竞品分析报告, 包含对比总结、SWOT分析及建议\n",
      "✅ 步骤 7 已完成，结果: ### **当前步骤执行结果：输出完整的竞品分析报告**\n",
      "\n",
      "---\n",
      "\n",
      "### **关于盒马、叮咚买菜、盒马会员商店的深度竞品分析报告**\n",
      "\n",
      "**报告摘要**\n",
      "本报告旨在对当前中国生鲜及日常消费品零售市场的三个代表性品牌——**盒马（鲜生）**、**叮咚买菜**和**盒马会员商店（X会员店）**——进行深度对比分析。通过系统梳理其公司背景、业务模式、核心特性，并进行SWOT分析，本报告揭示了三者因商业模式根本不同而导致的差异化定位、竞争策略与目标客群。最终，报告为各品牌的战略发展提供了针对性建议。\n",
      "\n",
      "---\n",
      "\n",
      "### **一、 竞品基本信息回顾**\n",
      "\n",
      "1.  **盒马（鲜生）**\n",
      "    *   **隶属**：阿里巴巴集团。\n",
      "    *   **定位**：新零售标杆，线上线下融合的体验式消费中心。\n",
      "    *   **核心模式**：“店仓一体”模式，门店同时承担销售、体验、餐饮及线上订单履约中心功能。\n",
      "    *   **核心服务**：“3公里30分钟达”配送，生鲜超市+餐饮复合体验。\n",
      "\n",
      "2.  **叮咚买菜**\n",
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      "    *   **核心模式**：“纯前置仓”模式，通过密集分布的仓储点实现极速履约。\n",
      "    *   **核心服务**：“最快29分钟达”，专注生鲜品类的深度与供应链垂直整合。\n",
      "\n",
      "3.  **盒马会员商店（X会员店）**\n",
      "    *   **隶属**：盒马事业群/阿里巴巴集团。\n",
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      "    *   **核心模式**：“付费会员制+仓储式卖场”，以会员费为核心收入，提供大包装、高性价比精选商品。\n",
      "    *   **核心服务**：付费会员专属权益，远距离“半日/次日达”家庭囤货配送。\n",
      "\n",
      "---\n",
      "\n",
      "### **二、 核心特性对比总结**\n",
      "\n",
      "下表从多个维度对三者的核心特性进行结构化对比：\n",
      "\n",
      "| **对比维度** | **盒马 (鲜生)** | **叮咚买菜** | **盒马会员商店 (X会员店)** |\n",
      "| :--- | :--- | :--- | :--- |\n",
      "| **核心定位** | 新零售体验中心 | 即时生鲜电商 | 会员制仓储零售商 |\n",
      "| **业务模式** | 店仓一体化 | 纯前置仓模式 | 付费会员制+仓储式卖场 |\n",
      "| **核心场景** | 即时满足与体验探索 | 日常做饭的即时需求 | 周期性家庭囤货 |\n",
      "| **定价策略** | 中高端定价，强调品质 | 性价比导向，有补贴 | **会员专享低价**（单位价格优势） |\n",
      "| **配送服务** | 3公里，30分钟达 | **最快29分钟达** | 远距离，半日/次日达 |\n",
      "| **目标用户群**| 都市白领、品质生活追求者 | 快节奏城市家庭、烹饪主力 | 中产及以上家庭、有车一族 |\n",
      "| **商品策略** | “鲜美生活”全品类 | “厨房核心”深度聚焦 | **“精选爆款”窄而深**（约3000SKU） |\n",
      "| **流量与获客**| 线下体验反哺线上 | 纯线上流量与内容运营 | 会员口碑与品牌效应 |\n",
      "\n",
      "**对比结论：**\n",
      "1.  **模式分野**：盒马（鲜生）与叮咚买菜的竞争是 **“体验模式”与“效率模式”** 的对决。盒马强在线下体验和品牌厚度，叮咚强在履约的确定性和场景聚焦。\n",
      "2.  **战略互补**：盒马（鲜生）与盒马X会员店在阿里体系内构成 **“高频即时”与“低频高客单”** 的场景互补，共同覆盖消费者从即时需求到计划性囤货的全链路。\n",
      "3.  **场景区隔**：叮咚买菜与盒马X会员店的用户重合度最低，前者解决 **“今日食”**，后者满足 **“全家囤”**，竞争体现在家庭总消费预算的分配上。\n",
      "\n",
      "---\n",
      "\n",
      "### **三、 SWOT分析**\n",
      "\n",
      "**1. 盒马（鲜生）SWOT分析**\n",
      "*   **优势(S)**：阿里生态背书、店仓一体模式创新、强大数字化能力、复合体验吸引力、线上线下双向引流。\n",
      "*   **劣势(W)**：重资产运营成本高、模式复杂管理难、扩张速度慢、定价偏高、配送范围有限。\n",
      "*   **机会(O)**：消费升级趋势、预制菜市场爆发、全渠道融合、下沉市场探索、技术输出。\n",
      "*   **威胁(T)**：同质化竞争激烈、消费者价格敏感度提升、模式易被模仿、食品安全风险、宏观经济影响。\n",
      "\n",
      "**2. 叮咚买菜SWOT分析**\n",
      "*   **优势(S)**：极致履约能力、垂直整合供应链、高度聚焦运营效率、模式可快速复制、清晰用户心智。\n",
      "*   **劣势(W)**：持续盈利挑战、流量依赖与高获客成本、品类拓展天花板、用户体验单一、高度依赖资本。\n",
      "*   **机会(O)**：即时零售市场增长、预制菜战略前景、技术驱动效率提升、内容社区深化、轻量化合作探索。\n",
      "*   **威胁(T)**：巨头挤压与行业价格战、政策监管风险、用户忠诚度低、宏观经济影响消费、供应链稳定性风险。\n",
      "\n",
      "**3. 盒马会员商店（X会员店）SWOT分析**\n",
      "*   **优势(S)**：清晰的会员制商业模式、强大的商品力与自有品牌（盒马MAX）、阿里生态支持、与鲜生业务协同、本土化敏捷性。\n",
      "*   **劣势(W)**：高昂的进入门槛、市场教育挑战、面对国际巨头竞争、SKU精选的双刃剑、供应链深度定制要求高。\n",
      "*   **机会(O)**：中产阶层壮大、本土化创新蓝海、线下体验回归、全渠道融合深化、向低线城市渗透可能。\n",
      "*   **威胁(T)**：国际巨头加速扩张、本土玩家模仿竞争、会员续费率压力、宏观经济影响、房地产与选址风险。\n",
      "\n",
      "---\n",
      "\n",
      "### **四、 策略建议**\n",
      "\n",
      "**给盒马（鲜生）的建议：**\n",
      "1.  **强化体验护城河**：持续升级店内餐饮、亲子、烘焙等体验模块，打造不可复制的“目的地”消费场景，巩固中高端用户心智。\n",
      "2.  **深化商品差异化**：利用全球直采和研发能力，扩大“盒马工坊”等短保、预制菜自有品牌的独家商品比例，提升毛利和独特性。\n",
      "3.  **优化成本与效率**：通过技术手段进一步优化店內拣货路径、人效和能耗，探索小店模型（如盒马邻里）以更轻方式覆盖和测试新区域。\n",
      "4.  **深化生态协同**：更主动地与饿了么、天猫超市、大润发打通商品和履约体系，为用户提供更丰富的本地生活选择，提升生态价值。\n",
      "\n",
      "**给叮咚买菜的建议：**\n",
      "1.  **坚守效率与确定性**：将“最快29分钟达”的履约优势做到极致，并公开更多品控、供应链数据，将“确定性”塑造为最坚固的品牌壁垒。\n",
      "2.  **打赢预制菜关键战役**：将预制菜作为第二增长曲线的核心，利用用户饮食数据反向定制（C2M），打造爆品矩阵，建立行业领导地位。\n",
      "3.  **有节奏地拓展品类**：在稳固生鲜基本盘后，选择与厨房场景强相关、高复购的日百品类（如高端调味品、厨房工具）进行拓展，提升客单价。\n",
      "4.  **从交易平台向生活平台升级**：加强APP内菜谱、美食视频、用户社区的内容建设，提升用户使用频次和停留时长，构建更深的情感连接。\n",
      "\n",
      "**给盒马会员商店（X会员店）的建议：**\n",
      "1.  **死磕商品力与会员价值**：将超过50%的精力投入到“盒马MAX”等自有品牌的深度开发中，确保每一款商品都具备“爆品”潜质，让会员费“物超所值”是唯一目标。\n",
      "2.  **打造鲜明的本土化特色**：在与国际巨头竞争时，重点发力符合中国胃的熟食、面点、时令生鲜，以及适合中国家庭结构的中小包装创新，形成差异化优势。\n",
      "3.  **精细化会员运营与续费**：建立完善的会员生命周期管理体系，通过消费数据分析提供个性化商品推荐和专属优惠，将会员续费率作为核心考核指标。\n",
      "4.  **审慎规划扩张节奏**：避免与山姆、Costco在单一城市进行消耗性正面冲突，可优先选择竞对尚未覆盖但中产消费力强劲的新一线城市，或探索更灵活的中型店模型。\n",
      "\n",
      "---\n",
      "**报告状态：完成**\n",
      "本竞品分析报告已严格按照计划，完成了从信息搜集、特性对比、SWOT分析到最终报告生成的全步骤。报告系统性地对比了盒马、叮咚买菜、盒马会员商店三大品牌，并提供了基于深度分析的策略建议，可作为相关决策参考。\n",
      "\n",
      "--- 任务完成 ---\n",
      "最终答案: ### **当前步骤执行结果：输出完整的竞品分析报告**\n",
      "\n",
      "---\n",
      "\n",
      "### **关于盒马、叮咚买菜、盒马会员商店的深度竞品分析报告**\n",
      "\n",
      "**报告摘要**\n",
      "本报告旨在对当前中国生鲜及日常消费品零售市场的三个代表性品牌——**盒马（鲜生）**、**叮咚买菜**和**盒马会员商店（X会员店）**——进行深度对比分析。通过系统梳理其公司背景、业务模式、核心特性，并进行SWOT分析，本报告揭示了三者因商业模式根本不同而导致的差异化定位、竞争策略与目标客群。最终，报告为各品牌的战略发展提供了针对性建议。\n",
      "\n",
      "---\n",
      "\n",
      "### **一、 竞品基本信息回顾**\n",
      "\n",
      "1.  **盒马（鲜生）**\n",
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      "1.  **模式分野**：盒马（鲜生）与叮咚买菜的竞争是 **“体验模式”与“效率模式”** 的对决。盒马强在线下体验和品牌厚度，叮咚强在履约的确定性和场景聚焦。\n",
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      "3.  **有节奏地拓展品类**：在稳固生鲜基本盘后，选择与厨房场景强相关、高复购的日百品类（如高端调味品、厨房工具）进行拓展，提升客单价。\n",
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      "4.  **审慎规划扩张节奏**：避免与山姆、Costco在单一城市进行消耗性正面冲突，可优先选择竞对尚未覆盖但中产消费力强劲的新一线城市，或探索更灵活的中型店模型。\n",
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      "**报告状态：完成**\n",
      "本竞品分析报告已严格按照计划，完成了从信息搜集、特性对比、SWOT分析到最终报告生成的全步骤。报告系统性地对比了盒马、叮咚买菜、盒马会员商店三大品牌，并提供了基于深度分析的策略建议，可作为相关决策参考。\n",
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      "📋 分析完成\n",
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      "\n",
      "📄 报告预览（前1000字符）:\n",
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      "### **当前步骤执行结果：输出完整的竞品分析报告**\n",
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    "from datetime import datetime\n",
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    "print(\"📊 示例1: Plan-and-Solve 竞品深度分析\")\n",
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    "print(f\"\\n🎯 分析目标: {', '.join(target_products)}\")\n",
    "print(f\"⏰ 开始时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\")\n",
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    "print(f\"⏱️  总耗时: {elapsed_time:.2f} 秒\")\n",
    "print(f\"📝 报告长度: {len(result)} 字符\")\n",
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    "# 显示报告摘要\n",
    "print(\"\\n📄 报告预览（前1000字符）:\")\n",
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    "print(\"-\"*70)\n",
    "\n",
    "# 保存结果到文件\n",
    "output_filename = f\"outputs/demo_result_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.md\"\n",
    "with open(output_filename, 'w', encoding='utf-8') as f:\n",
    "    f.write(f\"# 竞品分析报告\\n\\n\")\n",
    "    f.write(f\"**分析时间**: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\\n\\n\")\n",
    "    f.write(f\"**分析产品**: {', '.join(target_products)}\\n\\n\")\n",
    "    f.write(f\"**分析耗时**: {elapsed_time:.2f} 秒\\n\\n\")\n",
    "    f.write(\"---\\n\\n\")\n",
    "    f.write(result)\n",
    "\n",
    "print(f\"\\n💾 报告已保存至: {output_filename}\")\n",
    "print(\"=\"*70)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 第6部分: 性能评估"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 第六部分: 性能评估与架构深度分析\n",
    "\n",
    "### 一、核心架构评测 (Architecture Comparison)\n",
    "\n",
    "这两种 Agent 分别代表了目前主流的两种任务编排范式：\n",
    "\n",
    "| 评估维度 | SimpleAgent (单轨/ReAct 范式) | Plan-and-Solve Agent (分层规划范式) |\n",
    "|---------|------------------------------|-----------------------------------|\n",
    "| **逻辑复杂度承载** | ★★★ 中低。依赖大模型自身的注意力机制去同时兼顾\"理解上下文\"、\"选择工具\"和\"决定下一步\"。分析 3 个竞品可能还行，分析 10 个极易产生幻觉或遗漏。 | ★★★★★ 极高。将\"思考\"与\"行动\"物理隔离。Planner 专职生成 DAG（有向无环图）或线性步骤，Executor 只负责低头干活，大幅降低认知负荷。 |\n",
    "| **上下文消耗 (Token)** | ★★ 较高。所有的中间结果、报错信息、循环思考（Thought/Action/Observation）都在同一个上下文窗口里堆叠，容易触发 Context Window 限制。 | ★★★★★ 极优。可以通过 Context Engineering 做到\"阅后即焚\"或\"摘要传递\"，每次 Executor 执行时只需要当前步骤和历史摘要，Token 消耗可控。 |\n",
    "| **可控性与干预度** | ★★ 黑盒状态。一旦运行，很难在中间阻断并修改它的思考路径。 | ★★★★★ 白盒状态。业务侧可以在 Planner 输出计划后，加入人工确认环节（Human-in-the-loop），修改计划后再交由 Executor 执行。 |\n",
    "\n",
    "### 二、执行稳定性与异常分析 (Stability & Error Handling)\n",
    "\n",
    "从运行日志来看，两个 Agent 在稳定性上暴露出了实际开发中最常遇到的痛点：\n",
    "\n",
    "**1. SimpleAgent 的超时崩溃 (Network/Timeout Issues)**\n",
    "\n",
    "问题现象：在 ProductAnalysis_SimpleAgent.ipynb 中，程序可能因网络问题抛出异常，堆栈信息指向底层的网络读取 (ssl.py: read) 和 httpx。\n",
    "\n",
    "诊断：这不是 Agent 逻辑本身的 Bug，而是同步阻塞导致的假死。在使用单轨 Agent 时，无论是 LLM 的 API 响应过慢，还是 Tavily 搜索接口被墙/限流，整个主线程都会挂起。\n",
    "\n",
    "改进建议：在生产环境中，任何外部 API 调用（LLM 或 Search）都必须配置强硬的 timeout 策略，并结合重试机制（如 tenacity 库），防止单点网络波动拖垮整个系统。\n",
    "\n",
    "**2. 工具层的防御性编程 (Defensive Programming)**\n",
    "\n",
    "现状：CompetitiveInfoSearchTool 中写了 try...except Exception as e 并返回了备用文本。这是一个非常优秀的工程习惯！\n",
    "\n",
    "价值：它保证了即使搜索失败，Agent 也能拿到一个明确的\"失败反馈\"，而不是直接崩溃，这让大模型有机会决定是否要重试或跳过。\n",
    "\n",
    "### 三、业务流转与工具链深度 (Toolchain Assessment)\n",
    "\n",
    "目前已经成功接入了真实的搜索引擎 (Tavily)，打通了与外部世界的连接，但整个工作流（Pipeline）在数据处理层面目前仍处于 PoC (概念验证) 阶段。\n",
    "\n",
    "**1. 搜索工具 (SearchTool)**\n",
    "\n",
    "亮点：能够动态拼接 `{product_name} 产品功能介绍 定价 优缺点 2024`，这比单纯输入产品名能获得更高质量的搜索片段（Snippets）。\n",
    "\n",
    "**2. 数据处理与报告工具的\"假动作\" (Dummy Tools)**\n",
    "\n",
    "现状：DataProcessorTool 和 ReportGeneratorTool 目前的 run 方法只是直接 return 了一段写死的字符串（例如 return \"# 竞品分析报告\\n\\n## 执行摘要\\n分析完成...\"）。Agent 确实调用了这些工具，但实际上并没有对 Tavily 抓取回来的真实数据做任何结构化清洗，最后的长篇报告依然是 LLM 绕过工具直接\"脑补\"出来的。\n",
    "\n",
    "改进建议：这两个工具内部也需要实例化 LLM 客户端。DataProcessorTool 应该将原始文本喂给 LLM，并通过 JSON Schema 强制其输出结构化的字典（包含定位、功能、价格等）；ReportGeneratorTool 则应该接收这些干净的 JSON 数据，套用 Markdown 模板进行渲染。\n",
    "\n",
    "### 四、综合评定\n",
    "\n",
    "| Agent 类型 | 评级 | 评价 |\n",
    "|-----------|------|------|\n",
    "| **SimpleAgent** | ★★☆☆☆ (2/5) | 适合作为基础调试脚手架，但不具备复杂业务的工程韧性。 |\n",
    "| **Plan-and-Solve Agent** | ★★★★☆ (4/5) | 架构思路极佳，具备向企业级 AI 产品演进的潜力，逻辑拆解清晰。 |\n",
    "\n",
    "### 五、性能实测数据\n",
    "\n",
    "在实际测试中，我们得到以下性能数据：\n",
    "\n",
    "- **信息搜索工具**: 平均响应时间约 0.5-2 秒（取决于网络状况和搜索结果数量）\n",
    "- **数据处理工具**: 本地处理，响应时间 < 0.01 秒\n",
    "- **报告生成工具**: 本地处理，响应时间 < 0.01 秒\n",
    "- **完整分析流程**: 3 个竞品分析约需 30-120 秒（主要取决于 LLM API 响应时间）\n",
    "\n",
    "**测试时间**: 2026-04-09\n",
    "\n",
    "**说明**: 性能数据受网络状况、API 响应速度、分析复杂度等因素影响。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 第7部分: 总结与展望"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 第七部分: 项目总结与展望\n",
    "\n",
    "### 一、实现的功能\n",
    "\n",
    "本次项目基于 **Hello Agents** 框架成功实现了 **Plan-and-Solve 范式** 的竞品分析 Agent，主要成果包括：\n",
    "\n",
    "**1. 核心工具链搭建（v2.0 - 真正数据处理流程）**\n",
    "- ✅ **CompetitiveInfoSearchTool**: 基于 Tavily API 的真实搜索工具，可动态抓取竞品信息\n",
    "- ✅ **DataProcessorTool v2.0**: **真正解析搜索返回的文本，使用正则提取结构化信息**（产品名称、定位、功能、定价、优势、劣势）\n",
    "- ✅ **ReportGeneratorTool v2.0**: **基于真实结构化数据生成 Markdown 报告**，支持单产品详情和多产品对比矩阵\n",
    "\n",
    "**2. PlanAndSolveAgent 实现**\n",
    "- ✅ 基于 `PlanAndSolveAgent` 类构建分层规划范式的竞品分析 Agent\n",
    "- ✅ 自定义 **Planner** 提示词模板，指导生成结构化的分析计划\n",
    "- ✅ 自定义 **Executor** 提示词模板，确保按步骤执行\n",
    "- ✅ 实现\"先规划、后执行\"的完整流程，每步执行过程可见\n",
    "\n",
    "**3. 数据流闭环（Data Pipeline）**\n",
    "```\n",
    "用户输入 → 制定计划 → 搜索工具(原始文本) → 数据处理工具(JSON结构化) → 报告生成工具(Markdown报告) → 输出结果\n",
    "```\n",
    "- 搜索工具返回原始文本\n",
    "- 数据处理工具解析提取结构化 JSON\n",
    "- 报告生成工具基于 JSON 渲染专业报告\n",
    "\n",
    "**4. 双范式对比分析**\n",
    "- ✅ 完成了 SimpleAgent 与 PlanAndSolveAgent 的详细架构对比\n",
    "- ✅ 从逻辑复杂度、Token 消耗、可控性等维度进行了专业评估\n",
    "\n",
    "**5. 工程实践**\n",
    "- ✅ 环境变量配置（.env）管理 API Keys\n",
    "- ✅ 防御性编程：搜索工具包含 try-except 异常处理\n",
    "- ✅ 代理支持：适配国内网络环境的 HTTPS_PROXY 配置\n",
    "- ✅ 结果自动保存到 `outputs/` 目录\n",
    "\n",
    "---\n",
    "\n",
    "### 二、工具链 v2.0 升级说明\n",
    "\n",
    "**DataProcessorTool v2.0 改进：**\n",
    "- 使用正则表达式从搜索文本中提取关键字段\n",
    "- 提取产品名称、定位、核心功能列表、定价、优势、劣势\n",
    "- 返回标准 JSON 格式，便于下游工具处理\n",
    "- 添加详细的提取日志，显示提取的功能数量\n",
    "\n",
    "**ReportGeneratorTool v2.0 改进：**\n",
    "- 解析输入的 JSON 结构化数据\n",
    "- 生成包含执行摘要、产品详情、对比矩阵、总结建议的完整报告\n",
    "- 支持单产品和多产品两种模式\n",
    "- 自动识别功能最丰富的产品和免费产品，生成智能建议\n",
    "\n",
    "---\n",
    "\n",
    "### 三、Plan-and-Solve 范式的优势验证\n",
    "\n",
    "通过本项目，验证了 PlanAndSolveAgent 相比 SimpleAgent 的显著优势：\n",
    "\n",
    "| 优势维度 | 具体表现 |\n",
    "|---------|---------|\n",
    "| **过程透明度** | 每步执行过程清晰可见，便于调试和审计 |\n",
    "| **可控性** | 可在 Planner 生成计划后加入人工确认（Human-in-the-loop） |\n",
    "| **复杂任务处理** | 将复杂分析拆解为可管理的步骤，降低认知负荷 |\n",
    "| **上下文管理** | 通过\"阅后即焚\"和摘要传递，有效控制 Token 消耗 |\n",
    "| **数据流闭环** | 工具链真正运转，从原始数据到结构化报告全流程自动化 |\n",
    "\n",
    "---\n",
    "\n",
    "### 四、遇到的挑战与解决方案\n",
    "\n",
    "| 挑战 | 解决方案 | 状态 |\n",
    "|------|---------|------|\n",
    "| **工具导入错误** | 从 `BaseTool` 改为 `Tool`，并实现 `get_parameters()` 方法 | ✅ 已解决 |\n",
    "| **参数传递为空** | 优化 Planner 和执行器的提示词模板，明确参数格式 | ✅ 已解决 |\n",
    "| **网络 SSL 错误** | 增加异常处理和备用返回，配置代理 | ✅ 已解决 |\n",
    "| **工具\"假动作\"** | **升级 v2.0**：DataProcessorTool 真正解析文本，ReportGeneratorTool 基于结构化数据生成报告 | ✅ **已解决** |\n",
    "| **数据解析准确性** | 使用多种正则模式匹配，支持容错和降级 | ✅ 已解决 |\n",
    "\n",
    "---\n",
    "\n",
    "### 五、关键经验教训\n",
    "\n",
    "**1. Plan-and-Solve 设计要点**\n",
    "- Planner 的提示词必须明确输出格式（如 Python 列表）\n",
    "- Executor 需要维护历史记录，确保步骤间上下文连贯\n",
    "- 自定义提示词模板可以显著提升计划质量和执行效果\n",
    "\n",
    "**2. 工具链设计原则**\n",
    "- 工具应该真正处理数据，而不是返回固定文本 ✅（v2.0 已实现）\n",
    "- Planner 应该考虑工具依赖关系，合理安排执行顺序\n",
    "- 每个步骤的输出应该为下一步提供清晰的输入\n",
    "- 数据格式标准化（JSON）是工具链协作的关键\n",
    "\n",
    "**3. 正则表达式在数据提取中的应用**\n",
    "- 多种模式匹配提高鲁棒性\n",
    "- 合理的字符长度限制避免过度匹配\n",
    "- 保留原始摘要便于人工校验\n",
    "\n",
    "---\n",
    "\n",
    "### 六、未来改进方向\n",
    "\n",
    "**短期改进（1-2 周）**\n",
    "- [ ] **数据提取增强**：使用 LLM 辅助提取，提高非结构化文本的解析准确率\n",
    "- [ ] **数据验证**：添加 JSON Schema 验证，确保数据结构一致性\n",
    "- [ ] **计划可视化**：将 Planner 生成的步骤列表可视化展示\n",
    "- [ ] **步骤中断恢复**：支持在某步骤失败后，从该步骤重新执行\n",
    "\n",
    "**中期改进（1 个月）**\n",
    "- [ ] **动态计划调整**：支持在执行过程中根据中间结果调整后续计划\n",
    "- [ ] **并行执行**：对于无依赖关系的步骤，支持并行执行提升效率\n",
    "- [ ] **多后端搜索**：支持 DuckDuckGo 作为 Tavily 的免费备选\n",
    "- [ ] **可视化图表**：使用 matplotlib/plotly 生成对比雷达图、柱状图\n",
    "\n",
    "**长期改进（3 个月）**\n",
    "- [ ] **Web 界面**：使用 Gradio/Streamlit 构建用户友好的界面\n",
    "- [ ] **增量更新**：支持定期监控竞品动态，自动检测变化\n",
    "- [ ] **计划模板库**：积累常见分析场景的计划模板，支持快速复用\n",
    "- [ ] **协作功能**：支持团队共享分析结果、添加评论\n",
    "\n",
    "---\n",
    "\n",
    "### 七、双范式选型建议\n",
    "\n",
    "| 场景 | 推荐范式 | 理由 |\n",
    "|------|---------|------|\n",
    "| 快速原型验证 | SimpleAgent | 代码简洁，响应快速 |\n",
    "| 复杂竞品分析（5+ 产品） | **PlanAndSolveAgent** | 步骤清晰，不易遗漏 |\n",
    "| 需要人工干预 | **PlanAndSolveAgent** | 白盒执行，可暂停修改 |\n",
    "| 生产环境部署 | **PlanAndSolveAgent** | 更好的可观测性和容错性 |\n",
    "| 教学演示 | 两者都适用 | SimpleAgent 简单，PlanAndSolve 展示完整流程 |\n",
    "| **真正数据处理流程** | **PlanAndSolveAgent** | 工具链完整闭环，数据可追溯 |\n",
    "\n",
    "---\n",
    "\n",
    "### 八、总结评价\n",
    "\n",
    "**PlanAndSolveAgent + 工具链 v2.0 在本次项目中的表现**：\n",
    "- ✅ **架构优秀**：分层设计清晰，具备企业级产品潜力\n",
    "- ✅ **过程透明**：每步执行可见，便于调试和优化\n",
    "- ✅ **扩展性强**：自定义提示词模板可适应多种场景\n",
    "- ✅ **数据闭环**：工具链真正运转，实现从原始数据到报告的全流程自动化\n",
    "- ⚠️ **实现复杂**：相比 SimpleAgent 需要更多的配置和调优\n",
    "\n",
    "**版本里程碑**：\n",
    "- **v1.0 (PoC)**：工具返回固定字符串，验证流程可行性\n",
    "- **v2.0 (MVP)**：工具真正处理数据，实现数据流闭环 ✅ 当前版本\n",
    "- **v3.0 (Production)**：添加 LLM 辅助提取、数据验证、可视化等高级功能\n",
    "\n",
    "**推荐后续行动**：\n",
    "1. 短期：在实际场景中测试 v2.0 的数据提取准确率，持续优化正则模式\n",
    "2. 中期：探索更多 Plan-and-Solve 的应用场景（如多轮对话、复杂工作流）\n",
    "3. 长期：基于 PlanAndSolveAgent 构建可产品化的竞品分析平台\n",
    "\n",
    "---\n",
    "\n",
    "**项目完成时间**: 2026-04-09  \n",
    "**版本**: v2.0 - 真正数据处理流程  \n",
    "**作者**: czxgg0630  \n",
    "**GitHub**: https://github.com/czxgg0630"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "base",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.13.0"
  }
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 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}
