在商业竞争日益激烈的今天，企业需要快速、全面、深入地了解竞争对手，但传统竞品分析依赖人工搜集和整理，存在信息分散、维度单一、效率低下、缺乏系统性等痛点。智能竞品分析多Agent系统通过多个AI智能体协同工作，将复杂的竞品分析任务拆解为竞品发现、数据采集、多维分析和策略建议等专业化子任务，实现从竞品搜索到战略输出的全流程自动化。系统采用“串行采集→并行分析→串行汇总”的混合协作模式，在效率与深度之间取得平衡，为企业提供产品功能矩阵、定价策略对比、市场趋势洞察和可落地的差异化行动方案，让商业决策从“凭经验”升级为“凭数据与智能”。
作者：百度智能云 谭文涛
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 竞品分析协同环境 │
│ │
│ ┌──────────────┐ │
│ │ 竞品发现 │ │
│ │ Agent │ │
│ │ (搜索+筛选) │ │
│ └──────┬───────┘ │
│ │ 发现N个竞品 │
│ ▼ │
│ ┌──────────────┐ │
│ │ 数据采集 │ │
│ │ Agent │ │
│ │ (多源抓取) │ │
│ └──────┬───────┘ │
│ │ 逐竞品采集数据 │
│ ┌────────────────┼────────────────┐ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ 产品分析 │ │ 定价分析 │ │ 市场分析 │ │
│ │ Agent │ │ Agent │ │ Agent │ │
│ │ (功能矩阵) │ │ (价格策略) │ │ (份额趋势) │ │
│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │
│ │ │ │ │
│ └────────────────┼─────────────────┘ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────┐ │
│ │ 策略建议 │ │
│ │ Agent │ │
│ │ (综合+建议) │ │
│ └──────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 百度AI搜索 │ │ 千帆LLM │ │ 本地Ollama │ │
│ │ (信息采集) │ │ (智能分析) │ │ (本地推理) │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘协作模式：混合（串行采集 → 并行分析 → 串行汇总）
核心理念：
{
"product_name": "飞书",
"product_category": "企业协同办公平台",
"competitors": [
{
"name": "钉钉",
"brief": "阿里巴巴旗下企业协同平台，市占率领先",
"relevance": "HIGH"
},
{
"name": "企业微信",
"brief": "腾讯旗下企业通讯与协同平台",
"relevance": "HIGH"
}
],
"search_keywords_used": ["飞书竞品", "企业协同办公平台对比"]
}{
"钉钉": {
"name": "钉钉",
"product_features": "即时通讯、审批流程、考勤打卡、项目管理...",
"pricing_info": "免费版+专业版9800元/年+专属版...",
"market_share": "超过6亿用户，1000万+企业组织",
"user_reviews": "流程审批功能强大，但界面较复杂...",
"strengths": "生态完善、用户基数大、阿里背书",
"weaknesses": "体验偏重、学习成本高",
"channels": "直销+渠道代理+阿里云生态",
"search_sources": ["搜索结果1...", "搜索结果2..."]
}
}{
"feature_matrix": {
"features": ["即时通讯", "视频会议", "文档协作", "审批流程", "项目管理"],
"matrix": {
"飞书": ["✅", "✅", "✅", "🔶", "✅"],
"钉钉": ["✅", "✅", "🔶", "✅", "✅"],
"企业微信": ["✅", "✅", "🔶", "🔶", "❌"]
}
},
"competitive_advantages": [
{"competitor": "钉钉", "our_advantage": "文档协作体验远超", "their_advantage": "审批流程更成熟"}
],
"differentiation_points": ["AI助手深度集成", "跨国协作能力"],
"summary": "飞书在协作体验上领先，钉钉在流程管控上更强..."
}{
"pricing_comparison": [
{
"competitor": "飞书",
"free_tier": "基础功能免费",
"paid_tier": "商业版50元/人/月",
"pricing_model": "按人头订阅"
}
],
"pricing_strategy_analysis": "整体市场从免费增值模式向订阅制转变...",
"value_ranking": ["飞书", "钉钉", "企业微信"],
"summary": "飞书定价中等偏上，但功能覆盖面广..."
}{
"market_share_data": [
{"competitor": "钉钉", "share_estimate": "40%", "trend": "稳定"},
{"competitor": "企业微信", "share_estimate": "30%", "trend": "上升"}
],
"growth_trends": "整体市场年增长率约25%...",
"user_reputation": {
"钉钉": {"score": "7.5/10", "keywords": ["流程强", "界面重"]},
"飞书": {"score": "8.2/10", "keywords": ["体验好", "功能新"]}
},
"channel_analysis": "直销为主，渠道代理为辅...",
"summary": "钉钉市占率领先但增速放缓，飞书增速最快..."
}{
"overall_positioning": "飞书应定位为'体验优先的智能协同平台'...",
"differentiation_strategy": {
"core_differentiator": "AI原生协同体验",
"supporting_points": ["智能文档", "多维表格", "AI助手"]
},
"action_plan": [
{
"priority": "P0",
"action": "强化AI助手差异化，打造'AI原生办公'心智",
"timeline": "Q1-Q2",
"expected_impact": "建立技术领先认知"
}
],
"risk_assessment": "钉钉可能跟进AI功能，需保持迭代速度...",
"summary": "基于三维分析，建议飞书走'AI原生+体验优先'差异化路线..."
}推导思路：竞品发现是整个流程的起点，需要"两步走"策略——先生成搜索关键词，再从搜索结果中筛选竞品。一次性让LLM完成"生成关键词+搜索+筛选"容易信息过载。
推导过程：
系统提示词核心要素：
角色：竞品发现专家
原则：关键词多样化 / 结果去重 / 相关性评估 / 排除自身
输出：严格JSON推导思路：数据采集需要"1+N"策略——先生成采集维度框架，再逐竞品搜索汇总。每个竞品需要覆盖功能/定价/市场/口碑/渠道五个维度。
推导过程：
系统提示词核心要素：
角色：竞品数据采集专家
采集维度：产品功能 / 定价体系 / 市场份额 / 用户评价 / 渠道策略
原则：多源交叉验证 / 数据可溯源 / 区分事实与观点
输出：每竞品一份结构化数据推导思路：产品分析的核心产出是"功能对比矩阵"——这是一个二维表格（竞品×功能），每个交叉点标注✅/❌/🔶。LLM需要从非结构化的采集数据中提炼出可比较的功能维度。
推导过程：
系统提示词核心要素：
角色：产品竞品分析专家
核心产出：功能对比矩阵（✅完整支持 / 🔶部分支持 / ❌不支持）
分析维度：功能覆盖度 / 体验深度 / 创新点 / 成熟度
原则：客观对比 / 突出差异 / 矩阵可读
输出：feature_matrix + competitive_advantages + differentiation_points推导思路：定价分析需要"横向对比+纵向解读"——横向比价格数字，纵向解读定价策略背后的商业逻辑（免费增值？按人头？按功能模块？）。
推导过程：
系统提示词核心要素：
角色：定价策略分析专家
分析维度：定价模型 / 价格梯度 / 促销模式 / 性价比 / 定价趋势
原则：数字说话 / 策略解读 / 趋势判断
输出：pricing_comparison + pricing_strategy_analysis + value_ranking推导思路：市场分析需要"定量+定性"结合——定量看市场份额和增长数据，定性看用户口碑和渠道策略。由于公开数据可能不完整，需要明确标注数据来源和置信度。
推导过程：
系统提示词核心要素：
角色：市场研究分析专家
分析维度：市场份额 / 增长趋势 / 用户口碑 / 渠道策略 / 竞争格局
原则：数据溯源 / 置信度标注 / 趋势重于快照
输出：market_share_data + growth_trends + user_reputation + channel_analysis推导思路：策略建议是汇聚环节，需要"融会贯通"——不是简单拼接三份分析，而是从三维数据中提炼出统一的战略叙事。核心产出是差异化定位+行动方案。
推导过程：
系统提示词核心要素：
角色：竞争战略顾问
原则：三维融合 / 差异化优先 / 行动导向 / 风险预判
报告结构：定位→差异化→行动计划→风险评估
输出：overall_positioning + differentiation_strategy + action_plan + risk_assessmentcompetitor-analysis-mas/
├── design.md # 本设计文档
├── main.py # 主入口
├── config.py # 配置（LLM双后端 + 搜索参数）
├── core/
│ ├── __init__.py
│ ├── llm_client.py # LLM调用封装（千帆 + Ollama）
│ ├── search_client.py # 百度AI搜索客户端
│ ├── prompt_loader.py # 提示词模板加载器
│ └── orchestrator.py # 主控编排器（混合协作模式）
├── agents/
│ ├── __init__.py
│ ├── base_agent.py # Agent基类
│ ├── discovery_agent.py # 竞品发现Agent
│ ├── collection_agent.py # 数据采集Agent
│ ├── product_agent.py # 产品分析Agent
│ ├── pricing_agent.py # 定价分析Agent
│ ├── market_agent.py # 市场分析Agent
│ └── strategy_agent.py # 策略建议Agent
├── models/
│ ├── __init__.py
│ └── domain.py # 领域模型
├── prompts/ # 提示词模板（.md格式，按##节分割）
│ ├── discovery_agent.md
│ ├── collection_agent.md
│ ├── product_agent.md
│ ├── pricing_agent.md
│ ├── market_agent.md
│ └── strategy_agent.md
├── data/ # 示例数据
└── output/ # 分析报告输出目录# 默认：千帆LLM + 百度搜索
python3 main.py "小度学习机"# Ollama模式
python3 main.py --ollama "小度学习机"# 详细模式（输出中间结果）
python3 main.py --verbose "小度学习机"# 指定竞品数量
python3 main.py --count 5 "小度学习机"# 帮助
python3 main.py help
DiscoveryAgent ──(CompetitorList JSON)──→ [串行]
│
CollectionAgent ──(dict[str, CompetitorData])──→ [并行]
├── ProductAgent ──(ProductAnalysis)
├── PricingAgent ──(PricingAnalysis)
└── MarketAgent ───(MarketAnalysis)
│
[汇聚] ──────────┘
│
▼
StrategyAgent
│
▼
StrategyReport关键约束：
| Agent | 调用次数 | 调用策略 | 降级方案 |
|---|---|---|---|
| DiscoveryAgent | 2次 | 关键词生成1次 + 结果筛选1次 | 直接使用产品描述搜索 |
| CollectionAgent | 1+N次 | 维度拆解1次 + 逐竞品汇总N次 | 固定模板搜索 |
| ProductAgent | 1次 | 全量数据1次 | 关键词匹配对比 |
| PricingAgent | 1次 | 全量数据1次 | 价格数字提取排序 |
| MarketAgent | 1次 | 全量数据1次 | 关键词频率统计 |
| StrategyAgent | 1次 | 三维分析1次 | SWOT模板填充 |
| 总计 | 6+N次 | N=竞品数 | — |
九、项目源码
通过网盘分享的文件：competitor-analysis-mas-v2.zip
链接: https://pan.baidu.com/s/1mkty8L9DXgEypO34BTzyng?pwd=jhvs 提取码: jhvs
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