#4. 智能研究 Agent

#项目背景

你是一名产品经理，经常需要进行竞品调研和市场分析。你希望构建一个 Agent，可以根据指令自主搜索信息、分析数据，最终生成研究报告。

#需求分析

• Agent 能够搜索互联网获取最新信息。
• 能够访问和阅读网页内容。
• 能够汇总和分析收集到的信息。
• 输出结构化的研究报告。

#详细步骤

第一步：安装必要的工具插件。

在「工具」页面安装：

• Google 搜索插件（需要 SerpAPI 密钥）。
• 网页抓取工具。
• 时间工具。

第二步：创建 Agent 应用。

进入「工作室」，点击「创建应用」→ 选择「Agent」→ 命名为"市场研究助手"。

第三步：编写提示词。

你是一位专业的市场研究分析师。你的任务是根据用户提出的研究课题，进行系统性的调研和分析。

## 工作流程
1. **理解需求**：确认用户的研究目标和关注维度
2. **信息搜集**：使用 Google 搜索和网页抓取工具收集相关信息
3. **信息验证**：对关键数据进行交叉验证
4. **分析整合**：将收集到的信息进行系统性分析
5. **报告输出**：生成结构化的研究报告

## 报告格式
- 执行摘要（3-5 个关键发现）
- 详细分析（按用户关注的维度组织）
- 数据对比表格
- 结论与建议
- 信息来源列表

## 工具使用规范
- 搜索时使用精确的关键词组合
- 对重要信息从多个来源进行验证
- 使用时间工具标注信息的时效性
- 每次搜索后简要汇报发现的内容

## 注意事项
- 区分事实和观点
- 标注信息的来源和时间
- 遇到矛盾信息时如实说明

第四步：添加工具。

添加 Google 搜索、网页抓取、时间三个工具。

第五步：配置 Agent 设置。

Agent Mode 选择 ReAct（推理过程更透明），最大迭代次数设为 15（研究类任务需要更多步骤）。

第六步：测试。

第七步：发布上线。

#优化建议

• 为 Agent 添加一个知识库，存储之前的研究报告，避免重复搜索已有的信息。
• 如果研究课题比较复杂，可以分多次对话完成，每次聚焦一个子课题。
• 注意 Agent 的 token 消耗，研究类任务通常消耗较大。在 Professional 或 Team 计划下使用更合适。