面对信息过载的行业推敲痛点，一个基于腾讯元器平台的AI虚构分析师正在改革游戏划定。通过单责任流模式复刻资深分析师想维，从查询优化到PEST/SWOT双重过滤开云「中国」Kaiyun官网登录入口，临了用金字塔旨趣提真金不怕火论断，这款器具将蓝本数小时的桌面推敲压缩至3分钟，终显然碎屑信息到结构化知悉的出动。

一、配景与痛点：告别“Ctrl+C/V”的碎屑化推敲

行动又名无为需要快速了解目生行业的从业者（不管是居品司理、市集规划照旧创业者），咱们每天王人在履历一种“信息过载”的灾祸：

搜索低效：在搜索引擎输入行业词，跳出来的全是告白或两年前的旧闻，为了找一个准确的市集规模数据，可能要翻几十页。信息碎屑化：通达了30个浏览器标签页，左边是政策文献，右边是竞品新闻，大脑需要像内存条一样拚命缓存并试图手动对付全貌。枯竭框架：汇集了一堆素材，临了写答复时，还要苦思恶想去套PEST或SWOT模子，机械且耗时。

简直的痛点是：咱们缺的不是信息，而是将碎屑信息结构化为深度知悉的能力。为了处分这个问题，我诓骗腾讯元器平台搭建了深度行业推敲智能体。它不是节略的搜索器具，而是一个领有圭臬SOP（圭臬功课范例）的AI虚构分析师。通过“智能体+单责任流”模式，将蓝本需要4-6小时的桌面推敲责任，压缩到了3分钟以内。

二、搭建想路：用“单责任流”复刻分析师想维

在元器平台搭建之初，我面对两个采用：多智能体谐和照旧单责任流？议论到行业推敲需要极高的逻辑严实性——必须先有广度搜索，再有维度分析，临了才是转头——我飘扬采用了单责任流（Workflow）模式。我将资深分析师的想考旅途拆解为六个中枢节点，像坐褥活水线一样处理信息：

全体架构

责任流概览

查询优化：听懂用户的“弦外之音”

许多用户只会输入“低空经济”四个字。要是径直搜索，阻隔会很泛。我在责任流首端部署了一个查询优化大模子节点。它的职责是“扩充”。

Prompt狡计中枢：我条目它不仅索要中枢词，还要补充同义词、可是。

成果：它会自动将“低空经济”扩充为“低空经济 政策接济”、“eVTOL 市集规模 2024”、“无东说念主机物流 交易模式”等组合查询语句，极地面耕作了后续搜索的调回率。

信息得回：AI的“全网触手”

使用元器自带的“诓骗搜索引擎得复书息”插件。这步的枢纽在于“量”。通过上一步优化后的查询语句，智能体能抓取到更丰富、更及时的行业答复和新闻资讯。

中枢分析引擎：PEST与SWOT的双重过滤

这是智能体的“灵魂”。闲居的AI只会转头网页，而我的智能体懂得“分析”。我串联了两个大模子节点，分辩扩充PEST（宏不雅环境）和SWOT（态势分析）。

Prompt实战心得：

为了保证输出的专科性，我莫得使用通用的“请分析一下”，而是通过Markdown形式严格界说了输出结构。

在SWOT节点，我更是条目它输出具体的SO（上风-契机）策略和WT（颓势-风险）策略，而不单是是列出优过错。这种结构化敛迹，确保了每次输出王人具备扣问答复的颗粒度。

转头提真金不怕火：金字塔旨趣的落地

临了，通过一个转头提真金不怕火节点收口。我赋予了它“金字塔旨趣”的想维模子，条目它“论断先行，以上统下”。它会将前边几千字的分析素材，提真金不怕火成“一句话中枢论断”和“结构化提要”，让用户在30秒内收拢行业本体。

三、终了旅途与配置细节

经过阻隔的艺术在节点编排上，我诓骗了元器的流式输出能力。

第一步回复：

正在搜索有关行业的信息… 第二步回复：

接下来汇总搜索内容…

这种显性化的进程指示极地面缓解了用户的恭候胆怯，让用户嗅觉对面坐着一位正在劳作的真东说念主助手。

开头溯源的严谨性我在责任流中挑升加入了一个开头排版节点，条目保留整个搜索到的URL。Prompt：[网页邻接地址] 网页标题。关于行业推敲场景，”信源可回首”是底线。这一步让智能体的输出不再是黑盒，而是班班可考的严谨答复。

四、拆解智能体搭建过程：从0到1的完竣要津1. 创建智能体

插足腾讯元器平台，点击“我的智能体“-”新建智能体”-”对话式智能体“-填写智能体信息

2. 填写基本信息

智能体称号：行业深度推敲

描绘：当用户输入行业称号后，证据用户输入的行业枢纽字扩充后，扩充联网搜索有关行业答复和竹素，将搜索到的信息连合PEST分析、SWOT分析瓜分析后，输出行业知悉。

头像：不错自界说上传或AI生成头像

3. 智能体模式切换

插足智能体东说念主配置界面，”切换模子“是一个枢纽配置，要是智能体需要责任发配合责任，需要切换到”单责任流模式”（默许是”圭臬模式“）。

点击添加责任流。

点击`新建按钮`后，采用手动录入。

输入责任流称号和责任流描绘，责任流描绘不错AI一键优化。填写完成后点击细目即可。

4. 责任发配置

节点一：查询优化。使用大模子节点，大模子采用的DeepSeek-V3.1-Terminus。在输入变量中添加变量称号为qury引入输入系统变量中的SYS.UserQuery。

指示词狡计：

你是一位专科的问题查询枢纽词挖掘众人，你的主要职责是匡助用户优化他们的问题查询，通过枢纽词扩充和语义补充来提高后续检索的准确性和全面性。

## 中枢能力

1. 枢纽词识别与扩充：从用户的原始问题中索要中枢枢纽词，并进行同义词、有关词和边界专科术语的扩充。

2. 语义交融与补充：交融用户问题的潜介怀图，补充可能被不详但对检索阻隔至关紧要的高下文信息。

3. 查询优化：相通枢纽词的组合方式，均衡专科性和通用性，以提高检索系统的掷中率。

4. 跨边界常识：具备多边界常识配景，野蛮准确识别不同边界的专科术语并进行得当扩展。

## 责任经过

1. 分析原始问题：仔细分析用户忽视的原始问题，识别其中的中枢意见、主题和边界。

2. 索要枢纽词：从原始问题中索要枢纽词和枢纽短语。

3. 扩充与优化：

– 添加同义词和有关词

– 包含边界专科术语

– 议论不同抒发方式

– 添加可能的高下文信息

4. 构建优化查询：基于扩充后的枢纽词，构建一个结构化的优化查询，包含必要的修饰辞和测度词。

5. 响应机制：证据你的优化想路，诠释添加或修改的枢纽原因。

## 原始问题

<qusetion>

qury

</qusetion>

## 输出形式

针对用户的问题，你应提供以下形式的恢复（不包含代码块绚烂符）：

“`

【中枢枢纽词】

– 枢纽词1

– 枢纽词2 …

【扩充枢纽词】

– 原枢纽词 → 扩充词1, 扩充词2, …

– 原枢纽词 → 扩充词1, 扩充词2, …

…

【优化后的查询】

{重新构建的查询语句}

“`

**只回复优化后的查询语句,不要回复其他内容。**

节点二：查询优化指示回复，吸收回复节点，指示用户正在搜索有关行业的信息，请稍等……。

节点三：搜索。使用的DeepSeek搜索插件中的DeepSeekV3Search，body中的证据援用查询节点的content。

节点四：搜索阻隔回复。使用的回复节点，援用搜索节点中的answer。并在回复内容中使用/援用变量。

节点五：开头排版。使用大模子节点，大模子采用的DeepSeek-V3.1-Terminus。在输入变量中援用搜索节点中的referemces。

指示词狡计：

你行动剪辑变装，对吸收到的信息作念重新排版责任，不要输出于接济贵寓无关的内容。接济贵寓中有一些`url`邻接务必要保留。

## 接济贵寓

“`

{{援用输入变量}}

“`

## 输出示例：

“`

参考开头：

1. [`网页邻接地址1`] `网页标题1` `搜索引文需要1`

2. [`网页邻接地址2`] `网页标题2` `搜索引文需要2`

3. [`网页邻接地址3`] `网页标题3` `搜索引文需要3`

…

“`

节点六：数据开头回复。使用回复节点，在输入变量中援用开头排版中的content。并在回复内容中使用/援用变量。

节点七：PEST分析。使用大模子节点，大模子采用的DeepSeek-V3.1-Terminus。在输入变量中援用系统变量中的SYS.UserQuery，同期援用搜索节点中的Data。

指示词狡计：

你是一个市集环境分析众人。请基于贵寓进行PEST分析（政事、经济、社会、手艺）：

## 用户输入的行业：

“`

{{援用用户输入的变量称号}}

“`

## 接济贵寓：

“`

{{援用搜索节点的变量称号}}

“`

## 输出形式条目：

<requirements>

# PEST分析答复：

## 一、 政事环境 (Political)

1. 政策律例概述

2. 政府接济与监管态势

3. 对行业的影响

## 二、 经济环境 (Economic)

1. 住户消费有关宗旨分析

2. 市集规模与增长趋势

3. 经济要素对行业的影响

## 三、 社会环境 (Social)

1. 消费不雅念与民风变化

2. 东说念主口结构与社会趋势

3. 社会要素对行业的影响

## 四、 手艺环境 (Technological)

1. 绪言、汇集、内容产业手艺立异

2. 数字化与智能化进程

3. 手艺要素对行业的影响

## 五、 综合论断

1. 转头PEST四个维度的枢纽发现

2. 忽视行业发展的机遇与挑战

</requirements>

请确保分析具体、数据驱动。

节点八：PEST回复。使用回复节点，在输入变量中援用PEST分析中的content，并在回复内容中使用/援用变量。

节点九：SWOT分析。使用大模子节点，大模子采用的DeepSeek-V3.1-Terminus，在输入变量中援用系统变量中的SYS.UserQuery，同期援用搜索节点中的Data。

指示词狡计：

你是一个计策分析众人。证据用户输入的行业和接济贵寓进行SWOT分析：

## 用户输入行业

“`

useinput2

“`

## 接济贵寓

“`

input2

“`

## 请按照以下要津进行分析：

1. 率先，将上风和契机两个维度的信息连合，给出 SO 的分析论断和建议。

2. 第二步，将颓势和契机两个维度的信息连合，给出 WO 的分析论断和建议。

3. 第三步，将上风和风险两个维度的信息连合，给出 ST 的分析论断和建议。

4. 第四步，将颓势和风险两个维度的信息连合，给出 WT 的分析论断和建议。

5. 第五步，汇总以上四步的论断，给出一段全体的计策建议。

## 输出形式条目：

<requirements>

# 一、 上风-契机 (SO) 策略：

1. 市集延迟契机

– 诓骗品牌上风插足新市集

– 连握艺上风开辟新址品线

– 通过合作伙伴测度扩大市集份额

2. 资源整合优化

– 整合里面资源耕作运营效劳

– 诓骗现存渠说念拓展新业务

**综合建议：** 积极把握市集机遇，将中枢上风滚动为增长能源。

# 二、 颓势-契机 (WO) 策略：

1. 短板补强法子

– 通过培训耕作团队能力

– 引入外部资源弥补手艺不及

– 优化经过改善运营效劳

2. 契机诓骗策略

– 借助市集趋势弥补自身不及

– 通过合作得回所需资源

**综合建议：** 在诓骗外部契机的同期，系统性地改善里面流毒。

# 三、 上风-风险 (ST) 策略：

1. 风险驻防法子

– 诓骗品牌影响力抗拒竞争压力

– 通过手艺储备草率市集变化

2. 转型发展旅途

– 基于上风探索新交易模式

– 提前布局草率潜在胁迫

**综合建议：** 推崇上风建立风险障蔽，终了肃肃发展。

# 四、 颓势-风险 (WT) 策略：

1. 风险回避法子

– 松开高风险业务边界

– 建立风险预警机制

2. 生活保险策略

– 聚焦中枢能力缔造

– 阻隔老本确保现款流

**综合建议：** 领受凝视性策略，优先保险生活再求发展。

# 五、 全体计策建议

基于SWOT分析，建议领受“契机导向、上风强化”的主策略，在积极把握市集机遇的同期，系统补强枢纽短板，建立多脉络风险驻防体系，终了可陆续增长。

</requirements>

请确保每条分析论断具体、可操作，况兼基于行业施行情况。

节点十：SWOT回复。使用回复节点，在输入变量中援用SWOT分析变量中的content，并在回复内容中使用/援用变量。

节点十一：提真金不怕火转头。使用大模子节点，大模子采用的DeepSeek-V3.1-Terminus，在输入变量中援用搜索节点中Data、SWOT分析节点中的content、PEST分析节点中的content。

指示词狡计：

我但愿你饰演我的转头助手，你驾御金字塔旨趣，擅长提真金不怕火笔墨的枢纽信息，转头成为结构化的提要。

## 接济贵寓

<materials>

{{援用搜索阻隔}}

</materials>

## PEST分析

<pest>

{{援用PEST分析阻隔}}

</pest>

## SWOT分析

<swot>

{{援用SWOT分析阻隔}}

</swot>

## 责任经过

– 第一步用一句话概述通盘贵寓最枢纽的信息或中枢论断，确保读者一眼就能收拢中枢；

– 按照金字塔旨趣，将中枢论断张开为结构化的提要。

## 金字塔旨趣

“`

一、中枢原则

– 论断先行 ：先忽视中心想想或中枢论断，再张开细节。

– 以上统下 ：表层不雅点是对基层信息的概述，基层信息撑持表层不雅点。

– 归类分组 ：将同类信息归入统一逻辑边界（如MECE原则：相互安稳，全王人穷尽）。

– 逻辑递进 ：每组信息按逻辑规章组织（如时候规章、结构规章、紧要性规章）。

二、金字塔结构

– 塔尖：中枢论断或中心想想；

– 中间层：枢纽论点（撑持论断的重心）；

– 底层：事实、数据、案例等撑持材料；

“`

## 输出形式条目：

<requirements>

# 一、 一句话转头：

这里是转头的内容

# 二、 结构化提要：

1. 论点一：论点一的内容。

– 撑持事实：

– 事实1

– 事实2

– ……

2. 论点二：论点二的内容。

– 撑持事实：

– 事实1

– 事实2

– ……

……

</requirements>

节点十二：提真金不怕火转头回复。使用回复节点，在输入变量中援用提真金不怕火转头中的content，并在回复内容中使用/援用变量。

5.发布智能体

测试通事后，点击”发布”，填写发布版块记载

采用发布渠说念：

微信生态（官方小范例，微信公众号，微信就业号，微信客服，企业微信应用）腾讯其他渠说念（元器官网，应用宝）第三方平台（小米应用商店、荣耀YOYO智能体平台）API接口

五、落地成果与实战复盘

场景演示：假定用户输入：“东说念主形机器东说念主”

0-10秒：智能体自动逸料想“具身智能”、“特斯拉Optimus”、“降速器产业链”等枢纽词并完成搜索。10-60秒：屏幕崇高式打印出宏不雅政策（工信部迷惑意见）、市集规模预计（2030年万亿蓝海）。60-120秒：输出SWOT矩阵，指出“硬件老本高”是颓势，“东说念主口老龄化”是契机，并给出“降本量产”的计策建议。

最终：生成一份包含援用开头的3000字结构化研报。

实战心得：从“能用”到“好用”的三大枢纽

通过屡次迭代和简直业务场景测试，我发现智能体要委果产生业务价值，需要越过三个枢纽台阶：

1）Prompt 即居品逻辑：让AI领有“方法论想维”

在元器平台上，Prompt不是节略的指示，而是封装行业方法论的居品逻辑。以行业分析为例，我根除了通用型的“请分析市集”，而是将扣问公司的“PEST-SWOT双轮驱动”框架植入Prompt。通过XML标签严格界说输出结构，确保每次输出王人相宜专科研报的颗粒度。优秀的AI智能体，本体是将东说念主类众人的想维模子滚动为可复制的算法经过。

2）经过狡计 > 单点能力：用“活水线”想维取代“手责任坊”

早期尝试用单个大模子节点完成一说念责任，阻隔输出质地极不领路。自后我将责任流拆解为“查询优化→信息得回→双维度分析→金字塔转头”四个专科工序，每个节点只专注一件事，质地反而呈指数级耕作。这考据了一个紧要知悉：关于复杂任务，模块化活水线的领路性远胜于“万能型”单点打破。

3）用户体验的“显性化”：让AI的责任过程可感知

在行业推敲场景，用户对黑盒输出自然不信任。我在责任流中加入“进程指示节点”（“正在搜索…”“正在分析政策环境…”），并强制保留信息开头URL。这种“过程可视化”狡计，让用户看到AI的想考旅途，建立了信任感。委果的智能体赋能，不仅要输出阻隔，更要让用户交融阻隔的产生逻辑。

智能体体验地址：

https://yuanqi.tencent.com/webim/#/chat/mhyFzE?appid=2000429851926230656&experience=true

六、结语：AI时间的能力平权——让每个东说念主领有“众人级分析力”

搭建“深度行业推敲”智能体的过程，让我看到了一个更具普惠性的畴昔：

咱们正在插足一个“能力平权”的新时间。 昔日，高质地的行业知悉是扣问公司、投行分析师的专利，需要多年的教化积存和立志的东说念主力老本。而当今，通过腾讯元器这么的低代码平台，咱们不错将顶尖分析师的想维模子——从信息检索框架到分析方法论——封装成可复用的智能体。

这不单是是效劳的耕作（从几小时到3分钟），更是能力门槛的摈斥。居品司理不错快速知悉新赛说念，创业者不错系统评估市集契机，投资东说念主不错高效筛查名宗旨的……每个东说念主王人野蛮调用已经只消众人才具备的“结构化分析能力”。

畴昔的中枢竞争力，将不再是“知说念几许”，而是“能否快速构建处分问题的AI责任流”。 腾讯元器提供的，恰是这么一套“想维模子工程化”的器具箱。它让业务众人无需驾御复杂代码，就能将我方的专科常识滚动为可扩展、可迭代的AI能力。

要是你也在信息海洋中挣扎，在碎屑化推敲中耗尽多数时候，不妨从这个智能体运转尝试。搭建的过程，自身便是一次对我方想考方式的深度梳理和结构化升级。让咱们不再被迫得当AI时间，而是主动塑造属于我方专科边界的智能处分决议。

本文由 @关 原创发布于东说念主东说念主王人是居品司理。未经作家许可，退却转载

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