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CompetitorSwarm

基于 Swarm 模式 的多 Agent 竞品分析系统，通过异构 Agent 协作实现多维度、深度的竞品分析。

🚀 0-1 快速开始

第一步：环境准备

检查 Python 版本

python --version  # 需要 3.10+

进入项目目录

cd competitor_swarm

安装依赖

pip install -r requirements.txt

第二步：获取 API Key

  1. 访问 智谱开放平台 注册账号（我用的是GLM-5）
  2. 获取 API Key（格式类似：xxxx.xxxxxx）
  3. （可选）获取 Tavily API Key 用于实时搜索

第三步：配置项目

# 复制模板文件
cp .env.example .env

# 编辑 .env 文件
ZHIPUAI_API_KEY=你的API_Key
TAVILY_API_KEY=你的Tavily_Key  # 可选

第四步：第一次运行

先检查环境

python main.py check-env

预期至少应看到：

✓ ZHIPUAI_API_KEY 已设置
✓ 配置文件加载成功
✓ 缓存目录可写
✓ 输出目录可写
✓ LLM 客户端初始化成功

再执行分析

python main.py analyze "Notion"

预期输出

[2026-xx-xx xx:xx:xx] 开始分析: Notion
[2026-xx-xx xx:xx:xx] Phase 1: 信息收集 (并行执行 4 个 Agent)
[2026-xx-xx xx:xx:xx]   🔍 侦察 Agent 完成
[2026-xx-xx xx:xx:xx]   🎨 体验 Agent 完成
[2026-xx-xx xx:xx:xx]   🔬 技术 Agent 完成
[2026-xx-xx xx:xx:xx]   📊 市场 Agent 完成
[2026-xx-xx xx:xx:xx] Phase 2: 交叉验证
[2026-xx-xx xx:xx:xx] Phase 3: 红蓝队对抗
[2026-xx-xx xx:xx:xx] Phase 4: 报告综合
[2026-xx-xx xx:xx:xx] 分析完成！耗时: XX 秒
[2026-xx-xx xx:xx:xx] 报告已保存到: output/analysis_Notion_xxxxxx.md

第五步：查看报告

# macOS
open output/analysis_Notion_*.md

# Linux
xdg-open output/analysis_Notion_*.md

📖 使用指南

环境检查

python main.py check-env

基本分析

python main.py analyze "Notion"

对比分析

python main.py analyze "Notion" -c "飞书文档" -c "Wolai"

指定关注领域

python main.py analyze "Notion" -f "协作功能" -f "定价策略"

指定输出格式

支持 4 种输出格式：

# Markdown 格式（默认）
python main.py analyze "Notion"

# HTML 可视化报告
python main.py analyze "Notion" --format html

# JSON 数据格式
python main.py analyze "Notion" --format json

# 生成所有格式
python main.py analyze "Notion" --format all

保存报告

python main.py analyze "Notion" -o my_report.md

缓存管理

# 查看缓存状态
python main.py cache status

# 保存缓存
python main.py cache save filename.json

# 加载缓存
python main.py cache load filename.json

# 清除缓存
python main.py cache clear

🆚 与大模型厂商报告的差异

维度 大模型厂商报告 CompetitorSwarm
生成模式 单模型线性输出 多 Agent 协作涌现
视角多样性 单一视角 7 种专业 Agent + 红蓝对抗
可靠性标注 ❌ 无置信度标注 ✅ 每条发现带 confidence/strength
观点验证 ❌ 无对抗机制 ✅ 红蓝辩论 + 交叉验证
跨维度关联 ⚠️ 依赖人工发现 ✅ 自动语义关联引擎
信息追溯 ⚠️ 部分有引用 ✅ Agent 来源 + 证据链 + 时间戳
洞察涌现 ⚠️ 依赖模型能力 ✅ MotifMiner 检测收敛/张力/桥接模式

核心差异一句话

大模型报告 = 信息汇总 | CompetitorSwarm = 战略决策支持系统

传统报告告诉你"竞品有什么"，CompetitorSwarm 告诉你"该怎么做，为什么，有多大把握"。

✨ WHY CompetitorSwarm

维度 传统竞品分析工具 CompetitorSwarm
分析深度 功能列表对比 多维度深度分析（产品/技术/市场/UX）
分析视角 单一视角 红蓝队对抗 + 多 Agent 协作
时效性 依赖人工更新 实时网络搜索（Tavily + DuckDuckGo + Wikipedia）
洞察质量 浅层信息 跨维度综合洞察（依赖数据质量与搜索可用性）
自动化程度 手动收集资料 自动化多阶段分析（实际耗时受网络与重试影响）
协作机制 无 Stigmergy 通信（蚂蚁群体启发）
信号追踪 无 结构化 Signal（置信度、强度、情感）

🎯 项目背景

问题

传统竞品分析耗时耗力，容易遗漏关键信息，缺乏多维度深度洞察：

  • 人工收集资料效率低，可能错过重要信息
  • 分析视角单一，难以发现潜在威胁和机会
  • 缺乏系统性方法论，分析质量不稳定
  • 无法快速响应市场变化

解决方案

借鉴自然界蚂蚁群体的 Stigmergy 通信机制，设计多 Agent 协作系统：

  • 异构 Agent：7 种专业 Agent 各司其职，覆盖不同分析维度
  • 间接通信：通过共享环境实现 Agent 间协作，无需中心协调
  • 虚拟信息素：高价值发现自动传播和引用，形成"群体智慧"
  • 红蓝对抗：批判性分析与优势辩护，确保洞察的客观性

🧠 核心架构特点

Stigmergy 通信机制

借鉴蚂蚁群体间接通信模式：

  • Agent 通过共享环境（StigmergyEnvironment）传递信息
  • 无需直接消息传递，降低耦合度
  • 实现"涌现式智能"——整体洞察超越个体分析

虚拟信息素系统

高价值信号自动增强，低价值信号自然衰减：

强度组成 = 引用权重 + 验证权重 + 辩论权重 + 新鲜度权重
衰减机制: strength(t+1) = strength(t) × e^(-λt), λ=0.08

四阶段执行引擎

阶段 执行器 核心逻辑
Phase 1 ThreadPoolExecutor 并行信息收集（4 个维度 Agent）
Phase 2 SemanticLinker 交叉验证（置信度 + 强度加权）
Phase 3 DebateTranscript 红蓝对抗辩论（多轮裁决）
Phase 4 Elite Agent 报告综合（涌现模式检测）

多源搜索聚合

优先级排序: Tavily(100) → GitHub(50) → Wikipedia(20) → DuckDuckGo(10)

聚合模式:
├── priority: 按优先级顺序尝试，首个成功即返回
├── parallel: 并行请求所有源，合并结果
└── all: 依次请求所有源，完整聚合

特性: 自动去重 | 缓存支持 | 降级容错

语义关联引擎

跨维度信号自动关联（无需 LLM 调用）：

  • 关键词重叠度计算
  • 实体识别匹配
  • 主题聚类分析

🏗️ Swarm 架构设计

核心概念映射

Swarm 概念 竞品分析实现
蚂蚁群体 异构 Agent（7 种类型）
信息素轨迹 虚拟信息素（引用计数）
间接通信 Stigmergy 共享环境
群体智慧 涌现洞察
任务交接 Handoff 机制

架构流程图

用户输入竞品需求
       ↓
┌──────────────────────┐
│   Coordinator        │
│   解析需求 → 分配任务  │
└──────────┬───────────┘
           ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│   Phase 1: 信息收集 (并行执行)           │
│   🔍 侦察 | 🎨 体验 | 🔬 技术 | 📊 市场 │
└────────────────┬────────────────────────┘
                 ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│   Phase 2: 交叉验证                      │
│   Agent 互相补充，Handoff 机制触发       │
└────────────────┬────────────────────────┘
                 ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│   Phase 3: 红蓝队对抗                    │
│   ⚔️ 红队 → 🛡️ 蓝队 → 反驳 (最多 3 轮)  │
└────────────────┬────────────────────────┘
                 ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│   Phase 4: 报告综合                      │
│   👑 精英 Agent 整合，生成最终报告       │
└────────────────┬────────────────────────┘
                 ↓
           输出结构化分析报告

Agent 类型与职责

Agent 符号 维度 核心职责 输出示例
Scout 🔍 PRODUCT 官网信息、定价、功能列表 "Notion 提供免费版，付费版 $8/月"
Experience 🎨 UX UI/UX、交互流程 "移动端编辑体验较差"
Technical 🔬 TECHNICAL 技术栈推测 "前端使用 React，后端可能用 Node.js"
Market 📊 MARKET 竞争格局、用户评价 "G2 评分 4.5/5，用户称赞灵活性"
RedTeam ⚔️ - 批判性分析 "定价对小团队不友好"
BlueTeam 🛡️ - 辩护性分析 "高级功能物有所值"
Elite 👑 - 综合洞察 "建议推出针对小团队的轻量版"

Signal 数据结构

Signal(
    signal_type: INSIGHT | THREAT | OPPORTUNITY | RISK | NEED
    dimension: PRODUCT | TECHNICAL | MARKET | UX | BUSINESS | TEAM
    confidence: 0.0-1.0      # 信息可靠性
    strength: 0.0-1.0        # 重要性（被引用次数增强）
    sentiment: POSITIVE | NEUTRAL | NEGATIVE
    actionability: IMMEDIATE | SHORT_TERM | LONG_TERM | INFORMATIONAL
)

📊 数据流动详解

完整数据流图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        用户输入                                      │
│              target="Notion" competitors=[] focus_areas=[]          │
└───────────────────────────────────┬─────────────────────────────────┘
                                    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Coordinator (编排器)                             │
│              创建 run_id, 初始化 StigmergyEnvironment                │
└───────────────────────────────────┬─────────────────────────────────┘
                                    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Phase 1: 信息收集 (ThreadPoolExecutor 并行)                         │
│  ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐                   │
│  │ Scout   │ │Experience│ │Technical│ │ Market  │                   │
│  │ (产品)  │ │ (体验)   │ │ (技术)  │ │ (市场)  │                   │
│  └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘                   │
│       ↓           ↓           ↓           ↓                         │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐           │
│  │           MultiSourceSearchTool                      │           │
│  │    Tavily → DuckDuckGo → Wikipedia → GitHub         │           │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘           │
│       ↓                                                           │
│  SearchResult → Signal → StigmergyEnvironment.add_signal()        │
└───────────────────────────────────┬─────────────────────────────────┘
                                    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Phase 2: 交叉验证                                                   │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐           │
│  │ SemanticLinker: 发现跨维度语义关联                    │           │
│  │ QuantitativeValidator: 验证数值数据                   │           │
│  │ - 置信度加权: 0.70                                   │           │
│  │ - 强度加权: 0.30                                     │           │
│  │ - 验证通过: +0.03 强度加成                           │           │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘           │
│       ↓                                                           │
│  Signal.verified = true, Signal.strength += 0.03                   │
└───────────────────────────────────┬─────────────────────────────────┘
                                    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Phase 3: 红蓝对抗辩论                                               │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐           │
│  │ Round 1: RedTeam 攻击 → BlueTeam 防御               │           │
│  │ Round 2: RedTeam 反驳 → BlueTeam 再辩护             │           │
│  │ 裁决: LLM + 规则混合，调整 Signal.strength           │           │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘           │
│       ↓                                                           │
│  ClaimRecord(attack, defense, verdict) → DebateTranscript         │
└───────────────────────────────────┬─────────────────────────────────┘
                                    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Phase 4: 报告综合                                                   │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐           │
│  │ Elite Agent:                                        │           │
│  │ - MotifMiner: 检测涌现模式(收敛/张力/桥接)           │           │
│  │ - 整合所有 Signal 和 Claim                          │           │
│  │ - 生成战略建议                                       │           │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘           │
│       ↓                                                           │
│  CoordinatorResult → Reporter → Markdown/HTML/JSON                │
└───────────────────────────────────┬─────────────────────────────────┘
                                    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        输出报告                                      │
│         output/analysis_{target}_{timestamp}.{md/html/json}        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

关键数据结构转换

阶段 输入 输出 关键转换
Phase 1 SearchQuery Signal SearchResult → LLM → Signal
Phase 2 Signal Verified Signal confidence/strength 加权评分
Phase 3 Verified Signal DebateResult Claim(adversarial/defensive)
Phase 4 All Signals Report Motif + 综合洞察

🔗 核心模块交互

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           CLI / Web API                            │
│                     main.py / src/web/app.py                       │
└──────────────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
                               ↓
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         Coordinator                                │
│                       src/coordinator.py                           │
│                    (四阶段执行引擎调度)                              │
└──────────────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
                               ↓
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       PhaseExecutor                                │
│                 src/core/phase_executor.py                         │
│    ┌──────────┬──────────┬──────────┬──────────┐                  │
│    │ Phase 1  │ Phase 2  │ Phase 3  │ Phase 4  │                  │
│    │ Collection│Validation│ Debate  │Synthesis │                  │
│    └──────────┴──────────┴──────────┴──────────┘                  │
└──────────────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
                               ↓
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    StigmergyEnvironment                            │
│                     src/environment.py                             │
│     ┌─────────────────────────────────────────────────────┐       │
│     │ Signal Graph │ Virtual Pheromone │ Handoff Queue   │       │
│     └─────────────────────────────────────────────────────┘       │
└──────────────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
                               ↓
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          Agents                                    │
│                        src/agents/                                 │
│  ┌───────┐ ┌───────┐ ┌───────┐ ┌───────┐ ┌───────┐ ┌───────┐     │
│  │Scout  │ │Exper- │ │Techni-│ │Market │ │RedTeam│ │BlueTeam│     │
│  │       │ │ience  │ │cal    │ │       │ │       │ │        │     │
│  └───┬───┘ └───┬───┘ └───┬───┘ └───┬───┘ └───────┘ └───────┘     │
│      └─────────┴─────────┴─────────┘                             │
│                         ↓                                         │
│              ┌─────────────────────┐                              │
│              │  Elite Agent 👑     │                              │
│              └─────────────────────┘                              │
└──────────────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
                               ↓
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Supporting Systems                             │
│  ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐            │
│  │ Search System │ │ Analysis      │ │ Reporting     │            │
│  │ src/search/   │ │ src/analysis/ │ │ src/reporting/│            │
│  │               │ │               │ │               │            │
│  │ • Tavily      │ │ • Semantic    │ │ • HTML Gen    │            │
│  │ • DuckDuckGo  │ │   Linker      │ │ • Citation    │            │
│  │ • Wikipedia   │ │ • Motif Miner │ │   Manager     │            │
│  │ • GitHub      │ │ • Quantitative│ │ • Sections    │            │
│  └───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘            │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

💡 核心创新点

创新点 描述 技术实现
Stigmergy 通信 借鉴蚂蚁群体间接通信，无需中心协调 StigmergyEnvironment
虚拟信息素 高价值信号自动增强，低价值信号衰减 PheromoneDecay (λ=0.08)
四阶段执行 结构化分析流程，确保洞察质量 PhaseExecutor
语义关联 跨维度信号自动关联（无 LLM 调用） SemanticLinker
涌现检测 检测收敛/张力/桥接模式 MotifMiner
红蓝对抗 批判性分析确保客观性 DebateTranscript
多源搜索 多数据源聚合，自动降级 MultiSourceSearchTool
量化验证 数值声明跨源验证 QuantitativeValidator

🌟 实战案例

案例 1：SaaS 产品竞品分析

python main.py analyze "Notion" \
  -c "飞书文档" \
  -c "语雀" \
  -f "定价策略" \
  -f "协作功能" \
  -f "移动端体验" \
  -o notion_comparison.md

输出解读：重点对比三个产品在协作和定价上的差异

案例 2：移动应用竞品对比

python main.py analyze "印象笔记" \
  -c "Notion" \
  -c "Obsidian" \
  -f "同步机制" \
  -f "笔记格式" \
  -o apps_comparison.md

案例 3：开源项目调研

python main.py analyze "TiDB" \
  -c "CockroachDB" \
  -f "分布式架构" \
  -f "SQL 兼容性" \
  -o database_research.md

Web API（长任务推荐异步）

  • POST /api/analyze：兼容同步接口，成功返回报告链接；超时返回结构化 504。
  • POST /api/analyze/jobs：创建后台分析任务，返回 job_id（推荐）。
  • GET /api/analyze/jobs/{job_id}：查询任务状态（queued/running/succeeded/failed/timed_out）。

🧪 测试

# 运行所有测试
pytest

# 运行特定测试文件
pytest tests/test_environment.py

# 查看覆盖率
pytest --cov=src --cov-report=term-missing

核心模块

src/
├── agents/          # 7 种 Agent 实现
├── schemas/         # Signal 数据结构
├── environment.py   # Stigmergy 共享环境
├── handoff.py       # Handoff 机制
├── coordinator.py   # 编排器
├── scheduler.py     # 调度器
└── reporter.py      # 报告生成器

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基于 Swarm 模式 的多 Agent 竞品分析系统，通过异构 Agent 协作实现多维度、深度的竞品分析

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