需将调研目标拆解为可执行、可编排、可反馈的原子化智能体节点，具体包括：一、多智能体协同编排，通过角色化agent按序流转数据；二、提示词工程驱动单智能体递进执行；三、rag增强实现动态调研响应。
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如果您希望借助千问Agent工作流模板实现市场调研任务的端到端自动化，则需将调研目标拆解为可执行、可编排、可反馈的原子化智能体节点。以下是构建该全流程的多种实现路径：
一、基于多智能体协同编排的工作流设计
该方法通过定义角色化智能体（如“竞品扫描员”“用户画像生成器”“趋势分析师”）并配置其输入输出契约，使各Agent按预设逻辑顺序或条件触发方式流转数据。核心在于显式声明每个Agent的职责边界与上下文依赖关系。
1、在千问Agent平台新建工作流画布，点击“添加智能体节点”，依次拖入三个自定义Agent模块。
2、为第一个Agent命名为“网页数据采集器”，在参数配置中设置其调用合法公开API或启用无头浏览器插件，并限定爬取范围为指定行业垂直论坛及新闻站点。
3、将该Agent的输出字段“原始文本片段”映射至第二个Agent“语义清洗器”的输入字段，启用去重、去广告、段落归一化等预处理规则。
4、配置第三个Agent“结构化提取器”接收清洗后文本，加载领域微调的NER模型，自动识别并标注企业名称、产品型号、价格区间、用户痛点关键词等实体。
5、在工作流末尾接入“报告生成器”Agent，设定其依据前序节点输出的JSON Schema，动态填充PPT模板或Markdown框架。
二、基于提示词工程驱动的单智能体递进式执行
该方法不依赖外部工具调用或复杂节点连接，而是通过深度分层提示词（Prompt Chaining）引导单一Agent完成从目标解析、策略生成、信息检索到结论归纳的完整链路，适用于轻量级、低权限环境下的快速验证。
1、向Agent输入初始指令：“你是一名资深消费电子行业研究员，请完成对2024年Q2国内折叠屏手机市场的调研，覆盖品牌份额、用户评价焦点、渠道价格分布三方面。”
2、Agent自动拆解任务为子目标，并调用内置知识库匹配“折叠屏手机”相关术语表、主流厂商列表、典型电商平台URL白名单。
3、Agent生成三组搜索Query：第一组聚焦“X品牌折叠屏 用户评论 site:zhihu.com”，第二组使用“Y品牌 折叠屏 京东/拼多多 价格截图”，第三组检索“Z品牌 折叠屏 出货量 市调机构报告”。所有Query必须包含时间限定词与可信信源约束。
4、Agent模拟人类阅读行为，对返回的前15条结果进行摘要比对，剔除营销软文与重复内容，保留含明确数据陈述的段落。
5、Agent启动内部推理模块，将碎片信息按“品牌-维度-数值-来源”四元组归类，生成带引用标记的中间表格。
三、基于RAG增强的动态调研响应机制
该方法将私有市场文档、历史调研报告、客户访谈纪要等非结构化资料注入向量数据库，在每次调研启动时实时检索最相关上下文片段，确保输出结论具备组织记忆延续性与业务语境适配性。
1、预先使用千问文档解析工具上传PDF格式的《2023折叠屏用户行为白皮书》《重点竞品功能对比表V2.4》等6份内部资料。
2、系统自动完成OCR识别、章节切分、嵌入向量化，并建立以“技术参数”“投诉高频词”“换机周期”为标签的元数据索引。
3、当新调研任务触发时，Agent首先将用户问题编码为向量，在本地向量库中执行相似度检索，召回Top3相关段落作为补充上下文。
4、Agent在生成回答前强制插入校验步骤：比对当前输出中的市场份额数据是否与白皮书第12页所述存在超±5%偏差，若偏差超标则中断生成并提示人工复核原始出处。
5、最终交付物中每项关键结论后附带[来源：白皮书P12][来源：访谈记录20240417]等可追溯标记。
