竞品分析自动化:Hermes Agent 联网搜索【调研】

冬枫酱_1524

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2026-08-10

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原创

Hermes Agent可自动完成竞品分析前期调研:先通过【/competitor discover】发现5~12个潜在竞品,再批量抓取官网与社媒信息,最后清洗数据、按业务约束过滤并生成带可信度标记的对比矩阵。

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竞品分析自动化:hermes agent 联网搜索【调研】

你需要让Hermes Agent自动完成竞品分析的前期调研工作,包括识别竞品名单、抓取官网与社交媒体动态、提取核心卖点与定价策略,而不是手动打开十几个网页逐个复制粘贴。

启动竞品发现流程

这一步必须在全新会话中执行,避免旧记忆干扰初始发现逻辑。

输入指令:【/competitor discover --domain example.com --depth 3】,其中example.com替换为你已知的主竞品域名;Agent将基于DNS解析、SSL证书共用关系、Google搜索算子自动扩展出5~12个潜在竞品域名。

等待约47秒,系统返回结构化竞品列表,含每个域名的权重分(0.62~0.98)、技术栈识别结果(如Next.js+Vercel)、社交媒体账号数。

批量抓取竞品公开信息

方法一:内置技能一键采集

对上一步输出的竞品列表,直接发送:“请为列表中全部竞品执行/web-scrape --fields name,pricing,cta_button,footer_links”,Agent将并发调用浏览器沙箱,自动处理JS渲染与滚动加载,12秒内返回统一JSON格式数据。

方法二:自定义脚本接管反爬站点

若某竞品启用Cloudflare Bot Management或人机验证,需跳过内置采集,改用本地Playwright脚本:在~/hermes-scripts/下新建cf_bypass_scrape.py,脚本开头必须包含from hermes.utils import inject_session_cookie,否则无法复用Agent已登录的Cookie上下文。

Hermes Agent
Hermes Agent

将OpenClaw打造为具备种子工作空间规则、技能提升、反思记忆和主动维护的学习循环智能体。

下载

执行!python ~/hermes-scripts/cf_bypass_scrape.py --target shopify.com后,标准输出必须以{"status":"success","data":{...}}格式结尾,否则Agent无法解析归档。

生成可执行的竞品对比矩阵

第一步:触发自动清洗与字段对齐

发送指令:“将刚才所有竞品的pricing字段统一转为USD计价,剔除促销文案,只保留数字+货币符号组合”,Agent会调用已沉淀的price_normalize_v3技能,自动识别“$29/mo (save 20%)”→“$29.00”。

第二步:注入你的业务约束条件

明确告知:“我司产品定位中高端,仅保留年费≥$300且支持SSO登录的竞品”,Agent立刻过滤掉7个不符合项,剩余4家进入对比池。

第三步:生成带置信度标记的对比表

追加指令:“输出表格,列名:竞品名称|年费|核心功能|SSO支持|数据来源可信度”,其中“数据来源可信度”由Agent根据HTML结构稳定性、页面更新频率、是否含schema.org标记三维度动态打分(A+/A/B/C),【C级数据自动标红并附原始URL链接】。

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