AI 竞争情报

AI 竞争情报利用搜索和模型辅助分析，整理有关竞争对手及市场变化的公开证据。有用的输出是一份带日期的简报，将观察到的变化与关于其含义的假设分开。应从具体决策和已提供的历史快照入手，而不是让模型在没有依据的情况下比较公司。

作者：Ai Flowi · 发布于

从决策问题和证据边界入手

明确团队需要调查的问题：产品或服务方案变化、产品公告，或公开定位调整。一般性的公司简介可以提供背景，但无法回答是否发生变化。保留早期来源材料和观察日期，为分析提供真实的比较基准。

只收集团队获准使用的公开来源。了解公告本身时，优先采用发布公告的来源，并将评论单独保留。当前页面可能已不再显示早期措辞。如果没有保留的历史记录，应描述当前观察结果，而不是声称发生了无法核查的变化。

设计带日期的竞争对手变化矩阵

竞争情报证据矩阵
建议列应记录的内容必须单独区分的内容
competitor 和 topic标明实际讨论的企业及产品或服务方案。关于其客户或内部计划的未经验证的假设。
prior_observation 和 current_observation为每次采集保留有来源支持的措辞。模型对缺失的早期页面所作的重构。
source_url、source_date 和 observed_at保留来源地址、已注明的发布日期和收集时间。被当作发布日期证明的搜索筛选条件。
evidence_excerpt 和 uncertainty展示支持观察结果的段落，以及尚未解决的冲突。为补全叙述而插入的无依据事实。
hypothesis 和 verification_needed标明可能的影响，以及评估该影响所需的证据。被表述为观察事实的预测或战略结论。

选择适合任务的搜索接口

通过Exa 和 Tavily 目录条目了解搜索接口，并参考Agent 参考文档连接研究工具。

根据证据问题选择搜索路径。以定位审核为例，保留的产品页面可能强调实施，而当前页面强调持续支持。观察结果是措辞发生变化，并有前后两份摘录支持。目标受众可能转变则是假设，需要当前服务条款或公告等进一步证据。搜索更多评论，不能代替缺失的早期来源。如果没有历史采集记录，简报应描述当前定位，并列出调查变化所需的证据。

如果单个已知来源足以回答问题，就直接使用它。调查者需要寻找相关支持材料时，工具辅助研究才有价值；固定查询则适合重复生成来源材料包。在扩大搜索范围前，先评估额外收集是否会影响决策。

准备来源快照和提供商账户

准备保留的历史快照、精确的研究问题和获准使用的来源域名。为选定的搜索提供商及模型提供商配置自己的账户/API 密钥，各提供商分别计费。如需生成 Google 文档，还应准备已授权的 Google 账户，并通过连接设置确认 Docs 权限。

这些搜索和分析接口已在组件目录中记录；未经 Ai Flowi 生产环境测试。接口存在，并不能证明你的凭据、来源访问权限或工具使用配置能正常工作。本指南不提供当前竞争对手情况、产品价格或提供商比较结论。

配置范围受限的变化简报

配置示例，并非测试记录

  1. Exa Search：通过经批准使用的凭据流程配置 metaphor_api_key。将 search_num_results 和 similar_num_results 设为审核者能够检查的小规模结果集。将 tools 连接到 Agent.tools。所选值是需要测试的审核限制，不是文档中的默认值，也不承诺结果完整。
  2. Agent：配置 model 及其提供商凭据。将 input_value 设为研究问题与所提供的历史快照。在 system_prompt 中仅允许公开信息研究，要求附上来源引用，并区分收集与解读。设置 format_instructions，将当前观察、历史证据、矛盾和假设分开；在依赖停止行为前，先测试 max_iterations。
  3. Structured Output：将 Agent.response 连接到 input_value，并为变化矩阵字段配置 model、system_prompt 和 output_schema。设置 schema_name = CompetitorChangeBrief。要求缺乏依据的变化保持未解决状态，不得用模型的一般知识补齐。
  4. 审核来源：打开引用页面，将实际措辞与生成的矩阵和历史记录分别比较。已知的来源日期应原样保留。审核者应独立批准观察结果，不能仅因结构化输出语法有效就予以批准。
  5. Data to Message：通过 data 提供审核通过的 JSON 审核记录。人工准备好目标命名字段后，将 template 设为该字段，例如 {reviewed_brief}，并检查 text。组件说明记录了字段替换功能，但拟议的业务记录仍需与其匹配。
  6. Create Document：参阅文档创建指南，使用经批准使用的 google_account、简报标题，并将已审核的 Message 作为 initial_text。这项研究特有的回读检查是：每项假设仍有明确标签，并关联到促成该假设的观察结果；整洁的文档排版不能掩盖历史来源的缺失。

对于固定的来源问题，使用Tavily 独立搜索约定，将 query 和 include_domains 限制在约定的调查范围内，再通过Type Convert 设置 output_type = “Message”，准备搜索结果。

分析前由人工组装来源材料包，保留历史采集记录，并区分当前公告与相关评论。来源范围已知时，可采用此路径。如果它已能回答决策问题，增加另一家搜索提供商只会多出一组需要核对整合的收集结果。

不要用域名控制代替对返回来源的审核。搜索结果可能重复新闻稿、遗漏上下文，或返回旧资料。记录搜索过的范围，避免简报让人误以为进行了持续或穷尽式监测。

将简报中的证据与假设分开阅读

目标文档包含带日期的变化矩阵、支持段落、未解决问题，以及明确标注的影响推测。公司背景仅作为简短的上下文部分。诸如目标受众可能转变的假设，应指向观察到的措辞，并说明还需要哪些证据支持。

测试公告日期冲突、来源重复、历史快照缺失和页面无法访问的情况。审核者应能够区分“没有经验证的变化”与“调查失败”。对于文档创建和插入行为，已有执行记录的文档操作方案有其独立测试范围，不能验证本研究流程。

竞争情报分析何时不应自动化？

如果少量已知文档就能回答问题，应跳过自动收集。此设计不会绕过付费墙、访问竞争对手的私密信息，或预测市场结果。它也没有经过验证的无人值守监测或审批机制。如果审核者未保留不确定性，模型分析可能把相关性编成战略叙事。

套餐：Go 年付方案每月 USD8 起（月付 USD10），Plus 年付方案每月 USD16 起（月付 USD20），Pro 100 年付方案每月 USD80 起（月付 USD100），Pro 200 年付方案每月 USD160 起（月付 USD200），Pro 500 年付方案每月 USD400 起（月付 USD500），每月包含 5,000 至 250,000 个 Flowi Tokens，并支持充值；每次节点运行消耗 1 个 token；不包含第三方 API 和模型使用费用。

品牌提及审核提供相关性和情感语境。价格观察记录保留可比较的产品或服务方案，而营销准备可以使用审核通过的结论。研究入门方案与这份聚焦变化的交付成果仍需区分。