一个基于多AI模型融合的智能竞争对手分析平台，通过自动化数据收集、深度分析和可视化展示，为企业提供全面的竞争情报分析服务。

• 🤖 多模型支持: 集成OpenAI GPT-4和阿里云通义千问，提供灵活的AI分析能力
• 🔍 智能搜索引擎: 支持Perplexity AI和Exa AI，精准发现竞争对手
• 🕷️ 专业数据爬取: 使用Firecrawl提取高质量结构化数据
• 📊 可视化分析: 生成交互式对比表格和详细分析报告
• 🛡️ 容错机制: 完善的错误处理和备用分析方案

• 通过URL或公司描述自动识别竞争对手
• 支持多种搜索引擎策略
• 智能去重和结果优化

• 自动提取公司基本信息
• 分析定价策略和产品功能
• 识别技术栈和营销重点
• 收集客户反馈和评价

• 市场定位分析: 分析各竞争对手的市场定位和差异化策略
• 产品功能对比: 对比核心功能和特性
• 定价策略分析: 分析定价模式和策略
• 技术栈对比: 分析使用的技术和工具
• 营销策略分析: 分析目标受众和营销重点
• 竞争优势识别: 识别独特优势
• 市场机会发现: 发现市场空白和机会
• 战略建议: 提供具体的竞争策略建议

• 交互式对比表格
• 详细数据展示
• 原始JSON数据查看
• 响应式设计

• Streamlit: 快速构建交互式Web应用
• Pandas: 数据处理和分析
• 自定义CSS: 美观的界面设计

• OpenAI GPT-4: 通过Agno框架集成
• 阿里云通义千问: 支持多种模型选择
• 智能提示工程: 优化的分析提示词

• Firecrawl: 专业网站爬取和数据提取
• Perplexity AI: 智能搜索引擎
• Exa AI: 神经网络搜索
• Pydantic: 数据验证和结构化

• JSON: 结构化数据存储
• Requests: HTTP请求处理
• 错误处理: 完善的异常处理机制

• Python 3.8+
• 稳定的网络连接
• 有效的API密钥

# 基础依赖
pip install streamlit pandas requests pydantic

# OpenAI 支持（可选）
pip install agno

# Qwen 支持（可选）
pip install -U "qwen-agent[gui,rag,code_interpreter,mcp]"

# 网站爬取支持
pip install firecrawl-py

# 搜索引擎支持（可选）
pip install exa-py

• Firecrawl API: 获取密钥

• OpenAI API: 获取密钥
• DashScope API: 获取密钥
• Perplexity API: 获取密钥
• Exa API: 获取密钥

⚠️ 重要安全提示：

• 请勿将API密钥硬编码在代码中
• 不要将包含API密钥的文件提交到版本控制系统
• 建议使用环境变量或配置文件管理API密钥
• 定期轮换API密钥以确保安全

1. 使用配置文件：

   # 复制示例配置文件
   cp config.example.py config.py
   # 编辑 config.py 并填入您的API密钥

2. 使用环境变量：

   export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
   export DASHSCOPE_API_KEY="your-api-key"
   export FIRECRAWL_API_KEY="your-api-key"

3. 使用 .env 文件：

   # 创建 .env 文件
   echo "OPENAI_API_KEY=your-api-key" > .env
   echo "DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key" >> .env
   echo "FIRECRAWL_API_KEY=your-api-key" >> .env

streamlit run competitor_agent_team_combined.py

在侧边栏中配置所需的API密钥：

• 选择AI模型提供商（OpenAI或Qwen）
• 选择搜索引擎（Perplexity或Exa）
• 输入Firecrawl API密钥

• 方式一: 输入公司URL
• 方式二: 输入公司描述

点击"🚀 开始分析竞争对手"按钮，系统将：

1. 搜索竞争对手URL
2. 提取竞争对手信息
3. 生成对比表格
4. 生成智能分析报告

URL: https://example.com
描述: AI驱动的数据分析平台

• 竞争对手列表: 自动发现的10个竞争对手
• 对比表格: 包含定价、功能、技术栈等维度
• 详细分析: 8个维度的深度分析报告
• 战略建议: 具体的竞争策略建议

• OpenAI GPT-4: 需要OpenAI API密钥
• Qwen模型: 支持qwen-max、qwen-plus、qwen-turbo、qwen-long

• Perplexity AI: 使用Sonar Pro模型
• Exa AI: 支持神经网络搜索

• Firecrawl: 专业网站爬取
• 结构化提取: 基于Pydantic模式

• 响应式设计: 适配不同屏幕尺寸
• 美观界面: 自定义CSS样式
• 交互体验: 流畅的用户操作
• 实时反馈: 进度显示和状态提示

• API失败处理: 自动切换到备用方案
• 数据提取失败: 提供基础分析报告
• 网络异常: 智能重试和错误提示

• 基础分析: 不依赖AI的分析报告
• 数据展示: 即使分析失败也能查看原始数据
• 用户提示: 清晰的错误信息和解决建议

• 市场研究: 快速了解竞争对手情况
• 产品规划: 制定差异化产品策略
• 定价策略: 分析市场定价模式
• 营销决策: 制定有效的营销策略

• SaaS服务: 分析软件服务竞争对手
• 电商平台: 了解电商竞争格局
• 金融科技: 分析FinTech竞争对手
• 教育培训: 研究教育行业竞争

• 支持更多AI模型（Claude、Gemini等）
• 增加实时监控功能
• 添加数据导出功能
• 支持批量分析

• 提升数据提取准确性
• 优化分析报告质量
• 增强用户界面体验
• 支持多语言分析

• Docker容器化部署
• 云端SaaS服务
• 企业私有化部署
• API服务接口

欢迎提交Issue和Pull Request来改进项目：

1. Fork项目
2. 创建功能分支
3. 提交更改
4. 发起Pull Request

本项目基于MIT许可证开源。

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

• 提交GitHub Issue
• 发送邮件至项目维护者

感谢以下开源项目和服务：

• Streamlit - Web应用框架
• OpenAI - AI模型服务
• 阿里云通义千问 - AI模型服务
• Firecrawl - 网站爬取服务
• Perplexity AI - 搜索引擎服务
• Exa - 神经网络搜索服务

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