Market Research Agent

一个 Streamlit + CrewAI 市场研究应用，用多个 agent 搜集公开信息并生成公司金融与市场分析报告。

这个能力解决什么问题

它解决的是用户想快速获得某家公司市场和财务分析初稿的问题。输入是公司名称和 Google/Serper API key；输出是由多个 CrewAI agent 协作生成的综合报告，覆盖公开信息、市场、竞争和决策参考。

核心逻辑

Streamlit UI 收集公司名后，后端用 CrewAI 定义的 agents、tasks 和 tools 协同工作。Serper API 负责互联网搜索，LangChain/Gemini Flash 1.5 负责理解、分析和报告编写。每个 agent 聚焦不同研究面，最后把结果合成一份可读报告。

技术结构

• 关键模块：app.py 是 Streamlit 入口；agents.py 定义研究角色；tasks.py 定义任务；tools.py 封装搜索/工具。
• 调用链路：company name -> search public web -> specialized agents analyze -> report synthesis -> Streamlit display。
• 输入输出：输入是公司名和 API keys；输出是市场/金融分析报告。
• 核心依赖：CrewAI、LangChain、Gemini Flash 1.5、SerperAPI、Streamlit、python-dotenv。

为什么值得参考

它是 CrewAI 市场研究的简洁样板，文件分工清楚，适合看“agent/task/tool”如何组织市场研究流程。对于业务调研类 Skill，最可借鉴的是把搜索工具和分析任务拆开，而不是一个 prompt 包办。

为什么不建议直接套用

README 信息较少，没有列出数据来源引用规范、事实核查或金融免责声明。公开网页搜索不等于可靠财务数据，模型可能把过时或营销页面当事实。用于投资、并购或商业决策前必须人工核验来源。

如何改造成自己的版本

把输出改成带引用的结构化报告：来源、摘录、判断、置信度、待核查项。限制搜索来源为公司官网、财报、可信数据库和新闻。把“结论”拆成“事实”和“推断”，并加入“不可作为投资建议”的边界。

适用场景

• 快速生成公司研究初稿。
• CrewAI 多 agent 市场研究 demo。
• 商业调研流程原型。

不适用场景

• 投资建议、尽调或高风险财务决策。
• 需要精确数据和引用链的正式报告。
• 不允许联网搜索的企业环境。

参考信息

• 原项目：Market-Research-Agent
• 作者：psrane8
• 相关概念：[[市场研究]]、[[多 Agent 调研]]
• 相关卡片：保守留空