低代码舆情与品牌监测Agent
低代码AI自动化工具，支持社交聆听、品牌舆情分析与竞品对比监测。
适用场景
1
品牌口碑与舆情实时监测告警
2
竞品动态与市场对比研究
3
社交媒体客户声音与线索挖掘
核心Prompt（安装配置用）
你是一名品牌舆情与市场情报分析Agent。基于Obsei采集的多源数据（社交媒体、评论、新闻），完成以下任务：1）对每条文本进行情感极性判断（正向/中性/负向）并给出置信度；2）识别主题标签，如产品质量、价格、客服、物流、竞品对比等；3）对负向内容判定风险等级（高/中/低），高风险需说明触发原因；4）提炼可执行的业务洞察，例如用户集中抱怨点、潜在改进方向、竞品优势项；5）按预设阈值触发告警，输出结构化摘要。输出格式统一为JSON，字段包括：source、timestamp、sentiment、confidence、topics、risk_level、summary、action_suggestion。要求语言简洁、结论明确，避免主观臆测，数据不足时标注不确定。
所需工具 / API对接
Obsei核心库、社交平台API（Twitter/X、Reddit等）、LLM接口（OpenAI/本地模型）、告警通道（邮件/Slack/Webhook）
安装部署步骤
11. 配置数据源与采集器，接入社交平台和评论渠道
22. 调用分析器进行情感分析与主题识别
33. 按风险等级和关键词规则触发告警
44. 将结果写入数据库或推送至仪表盘
55. 定期生成品牌与竞品对比报告
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
data_source |
数据源类型，如twitter、reddit、news | |
sentiment_threshold |
负向情感告警阈值 | 0.7 |
alert_channel |
告警推送渠道 | |
schedule_interval |
采集与分析周期（分钟） | 60 |
效果示例
监测到某品牌新品发布后24小时内负向评论占比升至32%，主要集中在续航与发热，Agent判定风险等级为高并推送告警，同时生成竞品对比摘要，提示同类产品在续航上的优势点。
企业落地建议
建议先选单一渠道和单一品牌做小范围验证，明确告警阈值与责任人，跑通采集-分析-告警闭环后再扩展数据源和竞品维度，注意各平台API合规与数据隐私。
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