如何构建属于自己的 调研智能体（研究型智能体）？它本质上就像一个全天候在线的 AI 市场分析师，可以持续监控竞争对手、跟踪行业趋势、搜索最新动态，并自动生成情报简报。真正厉害的地方在于，它不是等你去搜索，而是主动帮你发现变化。当你还没意识到行业正在发生什么时，它已经提前整理好了重要信息，并告诉你下一步该做什么。
它能做什么？
调研智能体 的核心能力，本质上就是“自动化市场情报系统”。它可以持续跟踪竞争对手的产品更新、定价变化、新功能上线、调整甚至品牌定位变化，还能分析他们最近在重点推广什么。同时，它会自动搜索行业新闻、AI 新模型、新融资项目、热门工具以及社交媒体热点，帮助你提前发现趋势，而不是等热点已经过去才开始研究。
除了信息收集，它还能自动生成（每周情报简报）。每周自动整理最重要的行业变化、这些变化可能对你的业务产生什么影响，以及你应该采取什么行动。相比传统的信息收集方式，调研 智能体 最大的优势就是“主动情报”。它会主动提醒你哪个竞争对手动作异常、哪个赛道开始升温、哪些机会值得立刻关注，而不是等你手动去搜索。
如何构建这个智能体？
构建一个真正实用的 调研智能体，核心分为三个部分：知识库、工具连接以及自动化运行机制。
第一步是建立 Knowledge Base（知识库）。你需要把行业相关资料全部喂给它，包括行业内 Top 10 竞争对手、产品与定价信息、品牌定位、目标用户画像（ICP）、行业报告、历史研究文档以及你平时关注的媒体与 KOL。这部分决定了智能体对行业的理解深度。知识越完整，它输出的分析质量就越高。
第二步是配置 MCP 工具，让智能体真正拥有“行动能力”。最核心的是 Web Search MCP，它负责实时搜索全网内容，包括行业新闻、产品更新、AI 新工具以及竞争对手动态。国内环境下，你还可以接入微信公众号、知乎、36Kr、虎嗅、少数派、B 站、微博等内容平台，持续监控行业热点和用户讨论。
然后是飞书、多维表格、语雀或腾讯文档等知识库 MCP，用来连接你的内部资料，比如用户调研、产品文档、市场分析、运营数据以及历史研究内容。这样智能体不仅了解外部行业变化，也能结合你的业务情况进行分析。最后是邮箱和即时通讯工具的 MCP，比如 QQ 邮箱、企业微信、飞书消息等。接入之后，它可以自动提取行业情报、标记重要信息、整理竞争动态，甚至自动汇总每天值得关注的内容，真正实现一套自动化的信息收集系统。
第三步是建立自动运行机制。调研 智能体 最重要的一点，不是“你能不能用”，而是“它能不能持续自动工作”。通常建议设置每周一自动运行，同时每天定时监控行业变化。如果出现关键事件，比如竞争对手突然发布新产品，它还可以主动发送提醒。真正成熟的 AI 智能体，不是聊天机器人，而是一个持续工作的 AI 员工。
工作流设计（Workflow）
一个完整的 调研 智能体 工作流，通常从扫描竞争对手开始。它会自动检查官网更新、产品变化、新功能上线、定价调整以及营销文案变化，识别哪些动作可能影响你的业务。接着，它会自动搜索行业动态，包括行业新闻、AI 新模型、新融资事件、热门产品以及正在升温的新趋势。
随后，它会进一步监控微博、知乎、小红书、B 站、微信公众号、即刻、V2EX 等国内内容平台，寻找热度快速增长的话题，并分析哪些讨论正在影响行业趋势和用户情绪。比如某个 AI 产品突然爆火、某个功能开始被大量讨论、某种商业模式开始频繁出现，它都能第一时间捕捉到。
完成信息收集后，它会自动对比上周的数据，分析哪些信息是新增的、哪些趋势正在快速升温、哪些竞争对手动作值得重点关注，并按照对业务的潜在影响程度进行排序，最终整理成一份真正有价值的行业情报简报。
最后，它会生成一份真正能帮助决策的每周简要。通常会包含本周重点总结、最重要的行业变化、Impact Analysis（影响分析）以及 推荐行动，最后附带相关信息来源和参考链接。 通常不会太长，因为真正有价值的情报，重点不是信息量，而是能否帮助你快速决策。
提示词（Prompt）怎么设计？
调研 智能体 通常需要三层 Prompt 结构：System Prompt、Workflow Prompt 以及 Output Prompt。
System Prompt 用于定义它的身份与专业能力。例如，你可以告诉它：“你是一名资深市场情报分析师，专注于 AI 与 SaaS 行业，你的任务是持续监控行业变化，并输出简洁、可执行的商业情报。”这一层决定了它的分析风格与思考方式。
Workflow Prompt 用于定义它每次运行时具体要做什么，比如检查哪些竞争对手网站、搜索哪些关键词、扫描哪些社交平台、如何对比历史数据、哪些变化需要重点标记等等。这一层决定了它“如何工作”。
最后是 Output Prompt，用于规定最终输出格式。推荐结构通常包括 Executive Summary、Top 3 Developments、Recommended Actions 以及 Source Links。重点一定要放在“简洁”和“可执行”上，因为很多 AI 输出的问题并不是信息太少，而是内容过长、重点不清晰、无法真正帮助决策。
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