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多 Agent 协作深度调研

多 Agent 协作深度调研

AI Agent 更新于 2026.08.29

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_31070f98/multi-agent-researcher。

技能介绍

要解决什么问题

立项、竞品策略或产品方向往往依赖「市场规模 + 竞争格局 + 用户行为 + 案例参照」等多条线索,但单人调研容易在维度上偏科、在结论上缺少交叉验证。本技能把商业调研拆成可并行执行的 Scout 任务,并在后续阶段做整合、质疑与成稿,目标是一份结构完整、可对内决策也可对外汇报的调研产出。

技能如何工作

工作流围绕 10 个 Agent 角色 与 四阶段流水线 组织:

  • 阶段一(Scout A–E 并行):市场(规模/增长/政策)、竞品、用户、客户、案例五条线各自产出 YAML 形态的 Scout 数据包。
  • 阶段二(Analyst + Critic):Analyst 做多源整合与洞察提炼;Critic 挑战假设并给出 风险矩阵。
  • 阶段三(Writer):基于前述材料撰写报告初稿(Markdown 洞察 + 完整报告方向)。
  • 阶段四(Reviewer-A/B):分别审计数据与逻辑、评估可行性与创新性,输出 评审问题清单 供修订。

可按调研类型切换 Scout 配置,例如通用商业调研、产品市场调研、竞品研究、用户研究(详见 references/scouting-templates.md)。触发上支持完整调研(如「调研一下 XX 市场」「/调研 [主题]」)与部分快速查询(如「XX 行业市场规模」)。

适用边界

  • Not For:实时新闻(应配合 web search)、法律/财务专业意见、一次性简单问答。
  • 资料中给出的总时长约为 6–10 小时(随复杂度调整),适合需要深度归档与多角色评审的场景,而非秒级检索。

使用场景

  • 新业务立项前,需要同时拉齐市场规模、政策环境与竞品格局,并产出可对内决策的洞察报告
  • 新产品进入开发前,要按模板并行整理市场需求、竞品功能、用户行为与产品案例参照
  • 制定竞争策略时,需要结构化对比份额、产品能力、用户评价,并补充失败案例与风险矩阵
  • 用户体验优化项目启动前,要梳理用户画像、决策路径、流失动机与高满意度案例的对照材料

适合人员

  • 负责新业务或赛道立项的战略/商业分析同学,需要 YAML 原始包加 Markdown 洞察的双层交付
  • 产品经理在 PRD 前要做产品市场调研,并区分 Scout 素材与对外 HTML/PDF 汇报稿
  • 市场或竞争情报岗位需定期输出竞品研究与 Critic 风险矩阵,供管理层拍板前交叉验证
  • 咨询或投研团队承接客户课题时,要用四阶段流水线保证整合、质疑与评审清单可追溯