上次在 Linuxdo 开源了小红书商业分析调研 agent:

开源地址：

基于这一个小例子，展示效果如何：

具体操作资料：
scraping_complete.json 爬虫 xhs 详细数据：

combined_analysis_complete.json 汇总分析数据：

comments_tag_analysis_complete.json 评论分析数据：

analysis_complete.json 完全分析数据：

github 开源地址，欢迎 star 和提意见：

上线了，开源免费 XHS_Business_Idea_Validator - 小红书解析市场机会智能体

开源地址：

流程图：

agent_system/
├── models/                          # 数据模型
│   ├── __init__.py
│   ├── agent_models.py              # TaskResult, ProgressUpdate, ExecutionPlan
│   ├── context_models.py            # RunContext, ContextQuery
│   └── business_models.py           # KeywordModel, XhsNoteModel, etc.
│
├── agents/                          # Agent 核心
│   ├── __init__.py
│   ├── base_agent.py                # Agent 基类
│   ├── context_store.py             # 上下文存储
│   ├── config.py                    # 配置管理（支持 .env）
│   ├── orchestrator.py              # ✅ 主编排 Agent
│   ├── subagents/                   # ✅ 子 Agents
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── scraper_agent.py         # 数据抓取 Agent
│   │   ├── analyzer_agent.py        # 数据分析 Agent
│   │   └── reporter_agent.py        # 报告生成 Agent
│   └── skills/                      # ✅ Skills
│       ├── __init__.py
│       ├── scraper_skills.py
│       ├── analyzer_skills.py
│       └── reporter_skills.py
│
├── mcp_servers/                     # MCP 服务器
│   ├── __init__.py
│   ├── xhs_server.py                # 小红书 MCP 服务 ✅
│   ├── llm_server.py                # LLM MCP 服务 ✅
│   └── storage_server.py            # 存储服务 ✅
│
└── tests/                           # 测试
    ├── __init__.py
    ├── test_integration.py          # 集成测试 ✅
    └── test_e2e.py                  # 端到端测试 ✅

展示例子

生成的报告 reports 在根目录

整个过程的资料在 agent_context/checkpoints:

部署上线使用？

部署，要考虑安全，需要等等，暂时不上线。或者 谁想测试， 直接 email 给我，然后我会返回 全部资料。资料很丰富的，除了那个报告还有很多东西。是真正的调研市场的作用。 email 格式：【市场调研哪方面】

使用了什么服务 /api

1, openai 兼容的 api 就可以
2，https://tikhub.io/ 小红书等数据抓取

怎样使用

python run_agent.py 在香港卖陈皮
是否使用快速模式？(更少的数据，更快的执行)
输入 y 使用快速模式，其他键使用完整模式: y

怎样调试

在.env 增加 LOGGING_LEVEL=DEBUG
//DEBUG、INFO、WARNING、ERROR 级别的日志

开源地址：

欢迎 star 和提意见

深度！ 评论分析！用户画像！找商机！
都在说这些，但是感觉都没有人开源，那么我开源一个：

为什么找市场机会小红书？

商机在具体的问题里

小红书这里汇聚着包罗万象的生活问题和经验分享，“遇事不决小红书” 成为年轻人常用的决策路径，他们相信能在这里找到答案。

对商家而言，要想深入了解今年的消费者在苦恼些什么、真正需要些什么，小红书是必经之路。

消费者不是没有需求，而是需求太具体。

背景知识

几个月前，我在 linuxdo 开源了一个调研小生意的工具：

得到一些反响，旧的版本适合入门学习，因为过去的技术就是那样基础。而现在又新技术了，那么我升级一个大的版本，强大和有用很多。这是一个专为商业创意验证设计的高级多智能体系统。该系统利用人工智能（AI）和网络爬虫技术，通过从社交媒体平台（尤其是小红书）收集和分析数据，来解析市场需求、用户痛点及竞争格局。

新的版本

在整理上传中，很快完成…
github 地址：

核心功能

• 智能关键词生成: 根据业务创意自动生成搜索关键词
• 小红书数据抓取: 自动抓取相关笔记和评论数据
• AI 内容分析: 使用 LLM 分析用户痛点和市场需求
• 自动化报告生成: 生成专业的市场验证报告

案例展示

** 1 业务创意:** 在重庆卖陈皮

词频分析：

用户画像：

快速开始

# 安装依赖 cd agent_system
pip install -r requirements.txt

# 配置 API 密钥 (编辑 agent_system/.env 文件) # OPENAI_API_KEY=your_key # TIKHUB_TOKEN=your_token # 运行验证
python run_agent.py 在深圳卖陈皮

总结

开源地址： 整理上传中…
github 地址：