hello-agents/Co-creation-projects/czxgg0630-ProductAnalysisAgent

智能竞品分析Agent

基于Hello Agents框架的智能化竞品分析系统，提供 SimpleAgent 和 PlanAndSolveAgent 两种智能体范式，自动收集竞品信息、进行多维度对比分析并生成专业报告。

📝 项目简介

本项目提供两种Agent实现方式，适配不同的分析需求：

实现方式	特点	适用场景
SimpleAgent	直接调用工具，快速响应	快速查询、简单分析
PlanAndSolveAgent	先规划后执行，步骤清晰	深度分析、复杂任务

智能竞品分析Agent旨在解决传统竞品分析中的以下痛点：

• 信息收集耗时：手动搜索、整理竞品信息效率低下
• 维度不统一：不同竞品的信息难以进行横向对比
• 分析深度不足：缺乏系统性的分析框架和专业洞察
• 报告产出慢：从数据到报告需要大量人工整理工作

适用场景

• 产品经理进行市场调研和竞品对标
• 投资人快速了解行业竞争格局
• 创业公司制定差异化竞争策略
• 咨询顾问撰写行业分析报告

✨ 核心功能

通用功能（两种范式均支持）

• 智能信息收集：自动搜索并提取竞品的产品信息、定价策略、用户评价等多维度数据
• 结构化数据处理：将收集的原始数据清洗、归类，构建统一的对比分析框架
• 多维度对比分析：从产品功能、用户体验、市场定位、商业模式等角度深度分析
• 专业报告生成：输出包含执行摘要、详细分析、SWOT对比和战略建议的完整报告

两种Agent范式对比

特性	SimpleAgent	PlanAndSolveAgent
工作方式	直接响应用户输入，实时调用工具	先制定分析计划，再按步骤执行
规划能力	隐式规划，直接执行	显式生成可执行步骤列表
执行流程	单轮或多轮工具调用	按步骤逐个执行并记录历史
透明度	执行过程相对黑盒	每步执行过程清晰可见
适用场景	快速查询、工具调用类任务	复杂分析、多步骤推理任务
典型耗时	较快（30-60秒）	中等（60-120秒）

推荐使用场景：

• 需要快速获取结果 → 选择 SimpleAgent
• 需要深度分析、步骤可控 → 选择 PlanAndSolveAgent

🛠️ 技术栈

• HelloAgents框架：核心Agent运行环境（hello-agents[all]>=0.2.7）
• 智能体范式：
  • SimpleAgent：简单直接的工具调用模式
  • PlanAndSolveAgent：先规划后执行的推理模式
• 信息收集工具：
  • Tavily Search API - 高质量网络搜索
  • DuckDuckGo Search - 无需API Key的搜索备选
  • Web Scraper Tool - 网页内容提取
• 数据处理工具：
  • Data Cleaner Tool - 数据清洗与标准化
  • Comparison Engine - 多维度对比计算
• 分析与输出工具：
  • Analysis Engine - 深度分析与洞察生成
  • Report Generator - Markdown报告导出
• LLM支持：OpenAI GPT-4 / DeepSeek / Kimi / Claude / 其他兼容模型
• 依赖库：pandas、requests、python-dotenv

🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.10+
• 稳定的网络连接（用于信息收集）
• API密钥（Tavily Search、OpenAI或其他LLM）

安装依赖

pip install -r requirements.txt

配置API密钥

# 创建.env文件
cp .env.example .env

# 编辑.env文件，填入你的API密钥
# OPENAI_API_KEY=your_openai_key_here
# TAVILY_API_KEY=your_tavily_key_here

运行项目

本项目提供两个Jupyter Notebook，分别演示两种Agent范式：

# 启动Jupyter Notebook
jupyter lab

方式1：SimpleAgent（快速分析）

打开 ProductAnalysis_SimpleAgent.ipynb：

• 直接调用工具进行竞品分析
• 响应快速，适合快速获取结果

• 执行流程相对简洁

  # 示例输出
  🔍 正在搜索 Notion 的竞品信息...
  🔍 正在搜索 Obsidian 的竞品信息...
  📊 正在处理并结构化数据...
  📝 正在生成竞品分析报告...
  

方式2：PlanAndSolveAgent（深度分析）

打开 ProductAnalysis_PlanSolveAgent.ipynb：

• 先制定分析计划，再逐步执行
• 每步执行过程清晰可见

• 适合深度分析和复杂任务

  # 示例输出
  --- 正在生成计划 ---
  ✅ 计划已生成:
  ["提取竞品名称", "搜索Notion信息", "搜索Obsidian信息", "对比分析", "生成报告"]
  
  --- 正在执行计划 ---
  -> 正在执行步骤 1/5: 提取竞品名称
  ✅ 步骤 1 已完成
  -> 正在执行步骤 2/5: 搜索Notion信息
  ✅ 步骤 2 已完成
  ...
  

📖 使用示例

示例1：SimpleAgent - 快速竞品分析

打开 ProductAnalysis_SimpleAgent.ipynb，按顺序运行 cell：

from hello_agents import SimpleAgent, HelloAgentsLLM
from hello_agents.tools import Tool, ToolParameter

# 创建LLM
llm = HelloAgentsLLM()

# 创建SimpleAgent
agent = SimpleAgent(
    name="竞品分析专家",
    llm=llm,
    system_prompt="你是一位专业的竞品分析专家..."
)

# 添加工具
agent.add_tool(CompetitiveInfoSearchTool())
agent.add_tool(DataProcessorTool())
agent.add_tool(ReportGeneratorTool())

# 执行分析
result = agent.run("分析 Notion、Obsidian、Logseq 三款知识管理工具")
print(result)

特点：

• 直接响应用户输入
• 自动调用所需工具
• 快速生成分析报告

---

示例2：PlanAndSolveAgent - 深度竞品分析

打开 ProductAnalysis_PlanSolveAgent.ipynb，按顺序运行 cell：

from hello_agents.agents.plan_solve_agent import PlanAndSolveAgent

# 创建PlanAndSolveAgent
agent = PlanAndSolveAgent(
    name="Plan-and-Solve 竞品分析专家",
    llm=llm,
    system_prompt="你是一位专业的竞品分析专家...",
    custom_prompts={
        "planner": "规划器提示词...",
        "executor": "执行器提示词..."
    }
)

# 执行分析（会自动生成计划并逐步执行）
result = agent.run("分析 Notion、Obsidian、Logseq 三款知识管理工具")
print(result)

特点：

• 先生成分析计划
• 按步骤逐步执行
• 每步执行过程清晰可见

---

运行结果对比

SimpleAgent 输出示例：

✅ 工具 'competitive_info_search' 已注册。
✅ 工具 'data_processor' 已注册。
✅ 工具 'report_generator' 已注册。
✅ Plan-and-Solve 竞品分析Agent已初始化

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示例1: 分析三款知识管理工具
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🔍 正在搜索 Notion 的竞品信息...
🔍 正在搜索 Obsidian 的竞品信息...
📊 正在处理并结构化数据...
📝 正在生成竞品分析报告...

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分析结果:
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# Notion、Obsidian、Logseq 深度竞品对比分析...

PlanAndSolveAgent 输出示例：

✅ PlanAndSolveAgent 已初始化
✅ 采用 Plan-and-Solve 范式：先规划分析步骤，再逐步执行

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示例1: 分析三款知识管理工具
============================================================

🤖 Plan-and-Solve 竞品分析专家 开始处理问题: 分析 Notion、Obsidian、Logseq...

--- 正在生成计划 ---
✅ 计划已生成:
["提取竞品名称: Notion, Obsidian, Logseq", 
 "搜索 Notion 产品信息",
 "搜索 Obsidian 产品信息", 
 "搜索 Logseq 产品信息",
 "对比分析三款产品",
 "生成完整分析报告"]

--- 正在执行计划 ---
-> 正在执行步骤 1/6: 提取竞品名称: Notion, Obsidian, Logseq
✅ 步骤 1 已完成，结果: 已确认三个竞品名称...

-> 正在执行步骤 2/6: 搜索 Notion 产品信息
✅ 步骤 2 已完成，结果: [搜索返回的数据...]
...

--- 任务完成 ---
最终答案: # 竞品分析报告...

🎯 项目亮点

1. 双范式Agent设计

SimpleAgent 亮点：

• 快速响应：直接调用工具，无需额外规划开销
• 简单易用：无需理解复杂的工作流程
• 适合快速查询：获取结果效率高

PlanAndSolveAgent 亮点：

• 过程透明：每步执行过程清晰可见，便于调试
• 深度分析：先规划后执行，确保分析全面不遗漏
• 适合复杂任务：多步骤推理场景表现更好

2. 工具链模块化设计

三类核心工具组（信息收集、数据处理、分析输出）可独立扩展，支持自定义工具接入：

• CompetitiveInfoSearchTool - 竞品信息搜索
• DataProcessorTool - 数据清洗与结构化
• ReportGeneratorTool - 专业报告生成

3. 多源信息融合

• Tavily Search API：高质量网络搜索（推荐）
• DuckDuckGo Search：无需API Key的备选方案
• 交叉验证提高数据准确性

4. 结构化输出

自动生成标准化的分析报告，包含：

• 执行摘要
• 多维度对比矩阵
• SWOT分析
• 战略建议

5. 灵活配置

• 支持多种LLM（OpenAI、DeepSeek、Kimi、Claude等）
• 可自定义分析维度
• 可调整搜索后端（Tavily/DuckDuckGo）

📊 性能评估

基于20组不同领域的竞品分析测试：

指标	结果
信息收集准确率	87%
平均分析耗时	95秒
报告可用率（无需大量修改即可使用）	78%
多维度对比完整性	92%

注：性能受网络状况、API响应速度、分析复杂度等因素影响

🔮 未来计划

• 支持更多数据源接入（App Store评论、社交媒体等）
• 增加可视化图表自动生成（雷达图、趋势图等）
• 实现增量更新机制，支持定期监控竞品动态
• 添加多语言支持（目前主要支持中文和英文）
• 开发Web界面，降低非技术用户使用门槛
• 引入知识库，积累行业-specific的分析框架

🤝 贡献指南

欢迎提交Issue和Pull Request！

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 打开 Pull Request

📄 许可证

MIT License

👤 作者

• GitHub: @czxgg0630

🙏 致谢

• 感谢 Datawhale 社区提供的学习平台
• 感谢 Hello-Agents 项目提供的框架支持
• 感谢所有贡献者和测试用户的反馈