低代码AI舆情监听Agent
Obsei是低代码AI自动化工具，用于社交监听、品牌分析、智能告警等业务流程。
适用场景
1
社交媒体品牌舆情实时监听与负面预警
2
竞品动态对比分析与市场情报收集
3
客户反馈自动分类与工单智能路由
核心Prompt（安装配置用）
你是一个企业舆情监听与品牌分析AI Agent。你的任务是从指定数据源（如Twitter、Reddit、新闻网站、应用商店评论等）持续采集公开信息，利用NLP模型进行情感分析、主题分类和实体识别。当检测到负面情感、竞品提及或关键业务信号时，触发告警并生成结构化摘要。你需要结合业务规则判断信息优先级，将高优先级事件推送至企业微信、Slack或邮件。同时，定期生成品牌健康度报告，对比竞品声量走势，为市场团队提供决策依据。请确保数据采集合规，避免侵犯隐私，并对噪声数据进行过滤。
所需工具 / API对接
Obsei框架、Twitter/Reddit API、HuggingFace情感模型、Slack/邮件通知API、数据库存储
安装部署步骤
1配置数据源（如Twitter关键词）并启动采集器
2NLP分析器对文本进行情感、主题和实体识别
3根据业务规则过滤并标记高优先级事件
4通过通知通道推送告警并生成周期性报告
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
data_source |
数据源类型 | |
keywords |
监听关键词列表 | 品牌名,竞品名 |
alert_threshold |
负面情感告警阈值 | 0.7 |
notify_channel |
通知通道 | slack |
效果示例
监听品牌名后，系统检测到一条负面推文，情感得分0.85，自动生成告警并推送至Slack，附带原文和竞品对比趋势图。
企业落地建议
建议先从小范围关键词监听试点，验证告警准确率后再扩展数据源和通知渠道。注意API调用频率限制和数据合规性。
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