智能产品发布策划Agent系统【附带源码】

系统架构

                    ┌──────────────┐                    │   用户输入    │                    │ (产品名+卖点) │                    └──────┬───────┘             ┌─────────────┴─────────────┐             ▼                           ▼    ┌──────────────┐            ┌──────────────┐    │  市场洞察     │    并行    │  竞品分析     │    │  Agent       │◄─────────►│  Agent       │    └──────┬───────┘            └──────┬───────┘           └─────────────┬─────────────┘                         ▼                ┌──────────────┐                │  策略规划     │                │  Agent       │                └──────┬───────┘                         ▼                ┌──────────────┐                │  内容生产     │                │  Agent       │                └──────┬───────┘                         ▼                ┌──────────────┐                │  发布策划书    │                │  (Markdown)  │                └──────────────┘

四个 Agent

1. 市场洞察 Agent

• 输入
  
  ：产品名称 + 核心卖点
• 输出
  
  ：四维度结构化洞察（市场规模、用户画像、行业趋势、用户痛点）
• LLM调用
  
  ：1次搜索词生成 + 4次维度提取

2. 竞品分析 Agent

• 输入
  
  ：产品名称 + 核心卖点
• 输出
  
  ：竞品画像（定位、优劣势、差异化机会）
• LLM调用
  
  ：1次竞品识别 + N次竞品深度分析（N=竞品数）

3. 策略规划 Agent（汇聚点）

• 输入
  
  ：市场洞察 + 竞品分析 + 产品信息
• 输出
  
  ：完整发布策略（定位、核心信息、渠道、时间线、预算）
• LLM调用
  
  ：1次综合策略生成

4. 内容生产 Agent

• 输入
  
  ：发布策略 + 市场洞察 + 竞品分析
• 输出
  
  ：各渠道发布物料（微信公众号/微博/产品落地页/新闻通稿）+ 执行摘要
• LLM调用
  
  ：M次渠道内容生成 + 1次执行摘要（M=渠道数）

技术栈

项目结构

product-launch-planner/├── config.py              # 全局配置（API Key、模型参数、渠道要求）├── llm_client.py          # 千帆 LLM 客户端（原生 requests，零 SDK）├── search_client.py       # 百度 AI Search 客户端├── pipeline.py            # 扇出-汇聚编排器（含并行执行 + 降级容错）├── main.py                # CLI 入口脚本├── agents/│   ├── __init__.py│   ├── base_agent.py      # Agent 基类（ABC）│   ├── market_insight.py  # 市场洞察 Agent│   ├── competitor.py      # 竞品分析 Agent│   ├── strategy.py        # 策略规划 Agent│   └── content.py         # 内容生产 Agent└── output/                # 输出目录（运行后生成）    ├── {产品名}_1_market_insights.json    ├── {产品名}_1_competitor_analysis.json    ├── {产品名}_2_strategy.json    └── {产品名}_发布策划书.md

快速开始

环境要求

• Python 3.10+（需 concurrent.futures）
• 依赖库：requests（唯一外部依赖）
• 千帆 API Key（ernie-x1-turbo-32k 模型）
• 百度 AI Search API Key（可与千帆共用同一 Key）

安装依赖

pip install requests

配置 API Key

方式一：环境变量（推荐）

export QIANFAN_API_KEY="bce-v3/your-api-key-here"export BAIDU_SEARCH_API_KEY="bce-v3/your-api-key-here"

方式二：直接修改 config.py 中的默认值。

运行

cd product-launch-planner# 基本用法python main.py --product "小度学习平板X1" --selling-points "AI个性化辅导、护眼屏、家长管控"# 指定发布渠道python main.py \  --product "小度智能耳机Pro" \  --selling-points "主动降噪、AI翻译、骨传导" \  --channels "微信公众号,微博,产品落地页"# 不保存中间结果python3 main.py --no-save --product "产品名" --selling-points "卖点"

参数说明

输出示例

运行后会在 output/ 目录下生成：

output/├── 小度学习平板X1_1_market_insights.json    # 市场洞察四维度数据├── 小度学习平板X1_1_competitor_analysis.json # 竞品分析结果├── 小度学习平板X1_2_strategy.json            # 发布策略JSON└── 小度学习平板X1_发布策划书.md               # 最终策划书

最终策划书包含：

• 执行摘要
• 市场洞察概要
• 发布策略（定位、核心信息、渠道、时间线、预算、风险预案）
• 各渠道发布物料全文

具体输出示例详见本公众号同期发布的“小度智能耳机Pro_发布策划书_示例”

核心设计要点

降级容错

• 并行Agent中任一失败，另一个结果仍然有效
• 失败Agent返回空结构（data_sufficient: false），保证下游不崩溃
• 策略Agent根据数据完整性标记自动调整策略信心程度

渠道差异化

每个渠道有独立的格式要求：

LLM 调用统计

通过网盘分享的文件：product-launch-planner.zip

链接: https://pan.baidu.com/s/1AhnSTTpxAc3SMrQil2GetA?pwd=eht9 提取码: eht9 

–来自百度网盘超级会员v4的分享