Files
AIPortPilot/backend/app/services/industry_research_agent.py
T
selfrelease fad458b2a7 docs(uiux): UIUX 设计方案大改 + 5 份作业指导书对齐 + 开发任务文档
- UIUX 文档:填充 19 个缺口(多主体画像/健康度/AI+看板/增长域/洞察域/创始人端/OODA/助推/商密)
- UIUX 文档:插入 6 个新章节(十四~十九),旧章节重编号为二十~三十一,更新目录和交叉引用
- 作业指导书 x5:导航改为 6 域分组,新增 Context Bar/工作模式/Insight Rail/决策线程/多工作区等 UI 概念
- 新建 docs/2-task-uiux.md:50 个代码落地开发任务,按 P0-P6 分优先级 + 8 Sprint 规划
- 后端/前端:大量新增模型、路由、组件(来自之前 Phase 开发)
2026-07-19 11:53:38 +08:00

18 lines
786 B
Python

"""AI 行业研究 Agent。"""
from app.services.llm_client import LLMClient
async def research_industry(industry: str, companies: str) -> dict:
"""AI 追踪行业动态 → 生成风险提示 → 企业对标分析。"""
llm = LLMClient()
prompt = f"""请对以下行业进行研究分析:
行业:{industry}
Portfolio 内相关企业:{companies[:3000]}
以 JSON 格式返回:
{{"industry_trends": ["趋势1", "趋势2"], "policy_changes": ["政策变化"], "competitor_funding": [{{"company": "竞品", "amount": "融资额"}}], "risk_alerts": [{{"risk": "风险", "affected_companies": ["受影响企业"]}}], "benchmark_analysis": "对标分析"}}"""
result = await llm.chat(prompt, temperature=0.4)
return result if isinstance(result, dict) else {}