以下是一些做竞品调研方便的 AI 工具或智能体：
需要注意的是，每个人的工作流都是独特的，应先了解自己的日常工作流程，再根据工作节点线索找到适合自己的工具。
近期出现的各类AI搜索引擎，类似perplexity.ai、metaso、360搜索、ThinkAny等等，都是在不断颠覆传统的搜索引擎。辅助高效的处理信息阅读完一份10万字的PDF研究报告需要多久？这份报告主要讲了什么内容？有没有我要关注的点？智能摘要是目前我用的超顺手的一个功能，能够辅助我快速的筛选信息，什么值得看，什么不容错过，真正的实现信息的降噪。信息表达更简便放在以往很难想象，如果要实现下面这俩张图，可能会设计一系列的思考、草稿、理清逻辑等等流程。现在用自然语言描述一句话就给你生成了这样美观可用的图片，极大的降低了不同角色的创作门槛和周期，是真的简便。那么新型的产品设计方式也就出现了，在我原来的工作流中，我作为一名产品经理，我会开始使用AI去重新构建我的工作流：使用AI进行搞定用户画像、使用AI进行竞品调研、使用AI设计产品测试用例、使用AI绘制产品功能流程图...真的太多了。虽然我也推荐了一些我自己的工作流上使用的产品，但是我比较建议的是：每个人都是独特的个体，应该先摸清楚自己的日常工作流是怎么样的，然后通过每一个工作节点线索，去找到适合你自己使用的工具。就好比，我现在初出茅庐，手上握着+1攻击力的武器，+1的防御装备，这不影响我去打怪升级这个事情，假如你找到了一件合适自己的武器，它可能是+1000攻击力，你换上就好了，是能够快速的在你原来的这套工作流里进行战力升级。关于Agent的未来，我只想说：曾被认为的异想天开的想法，都可能会是AI Agent的未来。AI Agent我们其实可以理解为一个技术浪潮中不断前进的新名词，而技术迭代会不断向前。
首先需要根据用户的任务<调研市场上主流的开源搜索引擎技术架构>，使用搜索工具补充更多的信息。这里我们使用工具API Web-Search-Pro，具体[参考文档](https://bigmodel.cn/dev/api/search-tool/web-search-pro)。请求代码搜索结果[heading3]第二步，用模型规划和分解子任务[content]然后我们需要使用大模型来帮助我们规划，把用户问题拆分成若干子搜索任务，并转换为JSON格式。这里我们通过GLM-4-0520的模型来分析，参考[API文档](https://bigmodel.cn/dev/api/normal-model/glm-4)。JSON格式处理，我们参考[JSON工具](https://bigmodel.cn/dev/howuse/jsonformat)。请求代码拆分问题（格式可解析成JSON OBJECT）[heading3]第三步，用搜索智能体完成子任务[content]AI搜索智能体不仅具备联网搜索的能力，还能够自主分析并进行多轮搜索任务。智能体API的调用方式，具体[参考文档](https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi)。智能体id：659e54b1b8006379b4b2abd6简介：连接全网内容，精准搜索，快速分析并总结的智能助手。请求代码子问题搜索结果[heading3]第四步，总结子任务生成思维导图[content]智能体能调用各种插件，除了思维导图以外，还有流程图、PPT工具等，你可以根据工作需要选择。智能体API的调用方式，具体[参考文档](https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi)。智能体id：664e0cade018d633146de0d2简介：告别整理烦恼，任何复杂概念秒变脑图。请求代码总结并生成脑图