PM Agent Team

AI 产品经理 · 多 Agent 集群

让 PM 30 秒拿到原本 2 天的调研产出 —— 竞品 / 访谈 / PRD / 社聆一站式

解决什么问题

中国 / 出海 SaaS 团队的 PM 每周有 60% 工时消耗在三件重复劳动里：

PM 痛点	人工耗时	PM Agent Team 解决方案
🔍 竞品调研 — 横向扫赛道 / 抓官网 / 看用户口碑 / 写矩阵	单次 1-3 天	多 Agent 并行 (搜索+抓取+社聆)，2 分钟出带引用的结构化报告
🎙 用户访谈分析 — 转写 / 打标 / 聚类 / 提需求	10 场访谈 ~ 1 周	LLM 自动主题聚类 + 频次统计 + 原话引用
📝 PRD 起草 — 背景 / 目标 / 用户故事 / 验收标准	单份 0.5-1 天	一句话需求 → 结构化 PRD 草稿，含 4-6 user stories + 验收标准
📡 社区聆听 — 跟踪用户在 Reddit / 抖音 / X 上的真实声量	几乎不做	跨平台批量抓帖 (1000+/任务) + 相关性过滤

为什么是「Agent 集群」而不是「LLM 套壳」：

⚙️ 多 Agent 真协作：调度员 → 规划员 → 搜索员 + 抓取员 + 社聆员 (并行) → 结构化员 → 分析员 → 撰写员 → 复审员 (打分) → 自校正重写 (分数 < 7 自动 retry)
🧠 跨任务长期记忆：项目空间 (Project) 把多个相关 task 归到一起，新任务自动召回历史调研作为上下文
🔄 追问增量执行：报告完成后追问「再加一家 Lark」→ child task 跑完自动 merge 回 parent 报告
🔌 工具链嵌入：Slack 推卡片 / Jira 自动建 issue / webhook 接收 issue.created 触发 PRD 起草

截图

三栏布局：左侧任务列表 + 项目选择 / 中间 Agent 实时协作流（中文化叙事） / 右侧报告 + Reviewer 评分 + 追问框

技术架构

多 Agent 编排（竞品调研流水线为例）

flowchart LR
    U[PM 输入<br/>赛道/产品名] --> P[Planner<br/>规划员]
    P --> R{Research<br/>研究阶段<br/>并行}
    R --> S1[Search<br/>DuckDuckGo / Tavily / Jina]
    R --> S2[Scraper<br/>Jina Reader 抓官网]
    R --> S3[Social<br/>Reddit RSS · X · 抖音]
    S1 & S2 & S3 --> E[Extractor<br/>结构化竞品矩阵]
    E --> A[Analyzer<br/>SWOT + 差异化机会]
    A --> W[Writer<br/>渲染 Markdown 报告]
    W --> RV[Reviewer<br/>三维打分 0-10]
    RV -->|score >= 7| OUT[✓ 输出报告]
    RV -->|score < 7| W2[Writer Rewrite<br/>带 critique]
    W2 --> RV2[Reviewer iter 2]
    RV2 --> OUT

系统架构

flowchart TB
    subgraph Frontend
        UI[React 18 + Vite + Tailwind<br/>iOS 风格 暖色系]
    end

    subgraph Backend
        API[net/http + SSE]
        Worker[Worker Pool<br/>内存任务队列]
        Pipeline[Agent Pipeline<br/>10+ agents]
        Store[Memory Store<br/>Tasks / Reports / Posts / Projects / KB]
    end

    subgraph LLM层
        Direct[直连 provider]
        Proxy[代理网关]
        Multi[多模型路由]
        Mock[Mock fallback]
    end

    subgraph 数据源
        DDG[DuckDuckGo]
        Jina[Jina Reader/Search]
        Tavily[Tavily]
        Reddit[Reddit RSS]
        Crawler[Tier2 Web Crawler<br/>BFS + robots.txt]
    end

    subgraph 集成
        Slack[Slack Webhook]
        Jira[Jira REST API]
    end

    UI -->|HTTP + SSE| API
    API --> Worker
    Worker --> Pipeline
    Pipeline --> Store
    Pipeline --> Direct
    Pipeline --> Proxy
    Pipeline --> Multi
    Pipeline --> Mock
    Pipeline --> DDG
    Pipeline --> Jina
    Pipeline --> Tavily
    Pipeline --> Reddit
    Pipeline --> Crawler
    API --> Slack
    API --> Jira

技术栈

层	选型	理由
后端语言	Go 1.22+ 标准库 net/http	多 Agent 并发原生优势；零额外中间件
LLM 路由	多 provider 抽象层（直连 / 代理 / 多模型路由 / mock 兜底）	provider 可插拔；切换走 ENV，零代码改动；无 key 自动 mock 跑 demo
任务队列	Memory worker pool (River-ready)	零依赖开箱跑；接口预留可切 PostgreSQL + River
数据存储	Memory store (PG-ready)	KB / Posts / Tasks 三层存储；接口为 PG 升级预留
搜索	DuckDuckGo HTML / Tavily / Jina (with relevance filter)	免费默认 + 可选付费升级；query 自动双语扩展
抓取	Jina Reader (`r.jina.ai/{url}`)	免费、AI-friendly markdown 输出
社交聆听	Reddit Atom RSS · X / Douyin / TikTok / YouTube (stub + key)	Reddit 默认开 (无 key)；其他平台配 key 即接入
简易爬虫	自研 BFS crawler (robots.txt + per-domain 限速)	受礼貌爬取约束；可独立做行业页面快照
流式协议	Go 标准库 SSE	比 WebSocket 简单一个数量级；自动断线重连
前端框架	Vite + React 18 + TypeScript strict	0 ESLint 警告 / TS strict
UI 风格	Tailwind 3 + Linear/Vercel 风专业灰白	中文化 trace + 评分进度条 + 追问框

30 秒 Quickstart

0. 拉代码

git clone https://github.com/PLA-yi/PM_Agent_Team.git
cd PM_Agent_Team

1. 配置（最少配置：什么都不填也能跑）

cp .env.example .env
# 任选一个 LLM provider key 填入；不填则自动走 mock 模式仍可演示完整 UI 链路

2. 启动后端 (`:8080`)

set -a && source .env && set +a
cd server && go run ./cmd/server

看到这行就 OK：

PMHive listening on :8080
  LLM:    mock=false   model=&lt;configured&gt;
  Search: mock=false   provider=duckduckgo→mock(fallback)
  Scrape: mock=false   provider=jina_reader
  Social: authed=[reddit]

3. 启动前端 (`:5173`)

cd web && npm install && npm run dev

4. 用

打开 http://localhost:5173，左上选场景（竞品 / 访谈 / PRD / 社聆），输入需求，⌘+Enter 启动。

4 大场景示例

场景	输入示例	真实耗时	产出
🔍 竞品调研	`国内 AI 笔记类产品`	90s - 3min	竞品矩阵 + SWOT + 用户真实声量 + 1000+ Reddit 帖子落库
🎙 访谈分析	粘贴访谈转写（多段空行分隔）	~1 min	主题聚类 + 频次 + 原话引用 + 需求列表（带置信度）
📝 PRD 起草	`做一个用户反馈悬浮按钮`	~1.5 min	完整 PRD：背景 / 目标 / 用户故事 / 验收标准 / 风险
📡 社交聆听	`Cursor IDE`	~1 min	Reddit 跨主题聚类，洞察+需求列表

项目结构

PM_Agent_Team/
├── README.md            # 本文档
├── docker-compose.yml   # postgres + pgvector (生产路径，v0.5+)
├── .env.example         # 配置模板
├── Makefile
├── docs/
│   └── data-pipeline.md # v0.7 数据壁垒设计
├── assets/              # logo / banner / screenshots
├── server/              # Go 后端
│   ├── cmd/
│   │   ├── server/      # HTTP server 入口
│   │   └── scrape-demo/ # 爬虫独立 CLI demo
│   ├── internal/
│   │   ├── api/         # HTTP + SSE handler
│   │   ├── agent/       # 10+ Agent (planner/search/scraper/social/extractor/analyzer/writer/reviewer/...)
│   │   ├── llm/         # 多 provider 抽象（直连 / 代理 / 多路由 / Mock）
│   │   ├── tools/       # DDG / Tavily / Jina / Mock
│   │   │   └── social/  # Reddit (RSS) + X / Douyin / TikTok / YouTube stubs
│   │   ├── crawler/     # Tier2 BFS web crawler (robots.txt + rate limit)
│   │   ├── integrations/
│   │   │   ├── slack/   # Slack incoming webhook client
│   │   │   └── jira/    # Jira REST API client
│   │   ├── store/       # Memory store (PG-ready interface)
│   │   ├── jobs/        # Worker pool
│   │   └── stream/      # SSE event bus
│   └── migrations/      # 001_init.sql (生产路径预留)
└── web/                 # React 前端
    ├── src/
    │   ├── App.tsx
    │   ├── components/
    │   │   ├── TaskList.tsx
    │   │   ├── AgentTimeline.tsx   # 中文化 agent 协作流
    │   │   ├── ReportPreview.tsx   # 报告 + Reviewer 评分卡 + 追问框
    │   │   └── PostsViewer.tsx     # 1000+ posts 表格 + 筛选
    │   └── lib/api.ts
    └── tailwind.config.js

已实现里程碑

v0.1 — MVP 端到端：竞品调研单场景 demo，mock 模式开箱即跑
v0.2 — 访谈分析 + PRD 起草，4 场景闭环
v0.3 — 真实 LLM 多 provider 全打通（可插拔 + auto-fallback）
v0.4 ⭐ — 当前版本
- Reviewer Agent + Self-correction loop（评分 < 7 自动重写一轮）
- Project 项目空间 + 跨任务知识库（KB 注入新任务上下文）
- 真增量追问（child task 完成自动 merge 回 parent 报告）
- Slack incoming webhook + Jira REST client + webhook receiver
- 1000+ Reddit posts/任务（多 sort × 多时间窗 + 相关性过滤）
- 中文化 Agent Trace（13 agent 角色 + 14 stage + 10 engine 全中文）
- iOS 风专业 UI

Roadmap

v0.5 — pgvector 升级 KB（embedding-based RAG，跨任务召回质量翻倍）
v0.6 — Eval 飞轮（A/B prompt 框架 + 周回放 100 sample）
v0.7 — 多模态（截图 OCR / PDF 解析 / 录音转写）
v0.8 — 团队协作（多用户 / 评审流 / 评论 / changelog）
v0.9 — 行业数据管道（ProductHunt / HN / GitHub / Crunchbase 定时 ingest）
v1.0 — 公开 Beta + 落地页 + 计费

详细设计：docs/data-pipeline.md

API 速查

方法	路径	说明
`GET`	`/healthz`	健康检查
`POST`	`/api/tasks`	创建任务 `{scenario, input, project_id?}`
`GET`	`/api/tasks`	任务列表
`GET`	`/api/tasks/{id}`	任务状态
`GET`	`/api/tasks/{id}/stream`	SSE 实时事件流
`GET`	`/api/tasks/{id}/report`	报告 + sources + metadata.review
`GET`	`/api/tasks/{id}/posts`	社交平台帖子列表（支持 platform/q/limit/offset 筛选）
`POST`	`/api/tasks/{id}/followup`	追问 → spawn child task
`POST`	`/api/projects`	创建项目
`GET`	`/api/projects`	项目列表
`GET`	`/api/projects/{id}/tasks`	项目下任务
`POST`	`/api/integrations/slack/notify`	推 Slack 卡片
`POST`	`/api/integrations/jira/issue`	创建 Jira issue
`POST`	`/api/webhooks/jira`	接收 Jira issue.created → 自动起草 PRD
`GET`	`/api/integrations/status`	集成配置状态

测试

cd server && go test ./... -race          # 全 race-clean
cd web && npx tsc -b                       # TypeScript strict 0 警告
cd web && npx vite build                   # 生产构建

配置

.env 关键变量：

变量	默认	说明
`LLM_PROVIDER`	auto	provider 标识；留空走 auto 路由
`LLM_API_KEY_*`	—	各 provider 的 API key（任选一个即可）
`LLM_MODEL`	（由 provider 决定）	模型 id
`MOCK_MODE`	`auto`	`auto` / `always` / `never`
`TAVILY_API_KEY`	—	Tavily 搜索 key（可选）
`SLACK_WEBHOOK_URL`	—	Slack incoming webhook
`JIRA_BASE_URL` / `JIRA_EMAIL` / `JIRA_API_TOKEN`	—	Jira 集成三件套
`X_BEARER_TOKEN` / `DOUYIN_COOKIE` / `TIKTOK_SESSIONID` / `YOUTUBE_API_KEY`	—	社交平台 key（可选；不配则 stub）

License

MIT — see LICENSE

_{Built with multi-agent collaboration · v0.4}

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多 Agent 编排（竞品调研流水线为例）

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30 秒 Quickstart

0. 拉代码

1. 配置（最少配置：什么都不填也能跑）

2. 启动后端 (`:8080`)

3. 启动前端 (`:5173`)

4. 用

4 大场景示例

项目结构

已实现里程碑

Roadmap

API 速查

测试

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assets		assets
docs		docs
server		server
web		web
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
Makefile		Makefile
README.md		README.md
docker-compose.yml		docker-compose.yml

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1. 配置（最少配置：什么都不填也能跑）

2. 启动后端 (:8080)

3. 启动前端 (:5173)

4. 用

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2. 启动后端 (`:8080`)

3. 启动前端 (`:5173`)