MarketResearch Agent Multi Agent AI System

一个 CrewAI 市场情报系统原型，用 5 个 agent 和 Selenium/HTML 抓取生成市场规模、竞品和 GTM 报告。

这个能力解决什么问题

它解决的是创业者需要快速判断一个业务想法是否值得做的问题。输入是产品/市场主题和公开网页来源；输出是 market overview、TAM/SAM/SOM、竞品分析、GTM 策略和 startup viability assessment。

核心逻辑

系统定义 5 个角色：Market Research Specialist 看趋势和需求，Competitive Intelligence Analyst 抓竞品定位和价格，Market Sizing Analyst 估算 TAM/SAM/SOM，Strategy Analyst 生成差异化和 GTM，Report Synthesizer 汇总。任务可并行执行，抓取层同时支持 Selenium 动态页面和 HTML 解析。

技术结构

• 关键模块：AI-Powered MarketResearcher/agents.yaml 定义角色；tasks.yaml 定义任务；crew.py 编排 CrewAI；main.py 运行；report.md 是样例输出。
• 调用链路：market idea -> scraping/search -> 5 agents -> report synthesis -> Markdown report。
• 输入输出：输入是研究主题和网页数据；输出是市场情报报告。
• 核心依赖：CrewAI、Python、Selenium、HTML parsing、LLM。

为什么值得参考

它把市场研究拆成角色和任务，比单模型报告更容易替换和审查。样例报告虽粗糙，但能看到研究工作流最终需要哪些板块：定价、收入模型、GTM、资源、风险和投资判断。

为什么不建议直接套用

它使用静态和动态网页抓取，容易碰到网站条款、反爬和数据版权边界。样例报告里的市场规模和收入预测没有来源链，不能直接用于决策。TAM/SAM/SOM 由模型估算时尤其容易幻觉，必须要求数据来源和计算过程。

如何改造成自己的版本

保留 5 角色框架，但每个 agent 输出必须带 source table：URL、抓取时间、证据摘录、推断。Selenium 只用于授权或公开允许抓取的网站。市场规模计算单独拆成 spreadsheet 或明确公式，不让模型直接给数字。

适用场景

• 创业 idea 初筛和市场研究草稿。
• 多 agent 商业分析流程学习。
• 内部研究模板构建。

不适用场景

• 无授权动态抓取竞品网站。
• 投资建议或商业计划书最终版。
• 需要可审计数据来源的正式市场报告。

参考信息

• 原项目：MarketResearch-Agent-Multi-Agent-AI-System-
• 作者：moteprem4-web
• 相关概念：[[市场情报]]、[[网页抓取边界]]
• 相关卡片：保守留空