WebAgent 详解与实战：利用开源 AI 智能体进行产品与竞品市场调研

提示：若没有合适的 GPU，也可通过阿里云 FunctionAI 一键部署 WebSailor-72B，无需配置环境，适合快速验证需求。

二、实战：用 WebAgent 做产品与竞品市场调研

本节聚焦市场调研核心场景——产品及竞争对手分析，以'调研国内主流在线文档产品（如飞书文档、腾讯文档、石墨文档）的核心功能、定价策略、用户评价'为例，一步步实现从指令输入到结构化结果输出的全流程。

2.1 调研需求明确

市场调研的核心是'需求清晰'，本次实战明确以下需求，可直接作为指令输入：

「帮我完成国内 3 款主流在线文档产品（飞书文档、腾讯文档、石墨文档）的市场调研，具体要求：1. 提取每款产品的核心功能（重点是协作功能、存储容量、第三方集成）；2. 提取各产品的付费套餐及对应定价（个人版、团队版）；3. 从知乎、小红书提取各产品的用户评价关键词（正面、负面各 5 个）；4. 将所有信息整理为 JSON 格式，包含产品名称、核心功能、定价策略、用户评价四个字段。」

2.2 实战步骤

步骤 1：初始化 WebAgent 智能体

启动 WebAgent 的 Gradio 界面后，选择'WebDancer-32B'模型（本地部署）或'WebSailor-72B'（云端部署），初始化智能体，代码示例如下：

# 导入 WebAgent 核心模块
from web_agent import WebDancer

# 初始化智能体（指定本地模型路径）
agent = WebDancer(
    model_path="/path/to/your/models/WebDancer-32B", # 替换为你的模型路径
    browser_type="chrome", # 使用 Chrome 浏览器（需提前安装 Playwright）
    headless=False # 非无头模式，可看到浏览器操作过程，便于调试
)

# 定义调研指令
instruction = """
帮我完成国内 3 款主流在线文档产品（飞书文档、腾讯文档、石墨文档）的市场调研，具体要求：
1. 提取每款产品的核心功能（重点是协作功能、存储容量、第三方集成）；
2. 提取各产品的付费套餐及对应定价（个人版、团队版）；
3. 从知乎、小红书提取各产品的用户评价关键词（正面、负面各 5 个）；
4. 将所有信息整理为 JSON 格式，包含产品名称、核心功能、定价策略、用户评价四个字段。
"""

步骤 2：执行调研任务

运行以下代码，WebAgent 将自动执行调研任务，全程模拟人类操作，无需人工干预：

# 执行调研任务，获取结果
result = agent.run(instruction)

# 打印结构化结果（JSON 格式）
print("调研结果（JSON 格式）：")
print(result.json(indent=2))

WebAgent 的执行流程（自动完成）：

1. 解析指令：明确需要调研 3 款产品，提取 4 类信息，输出 JSON 格式。
2. 规划路径：先搜索'国内主流在线文档产品'，确认目标产品 → 逐个访问各产品官网，提取核心功能和定价 → 访问知乎、小红书，搜索用户评价 → 整理所有信息为 JSON。
3. 执行操作：自动打开浏览器、输入网址、点击栏目，提取文字信息，跳过广告、弹窗等干扰元素。
4. 结果整理：通过 WebShaper 模块，清洗冗余信息，按要求格式整理为 JSON。

步骤 3：查看并使用调研结果

任务执行完成后，WebAgent 将输出结构化的 JSON 结果，示例结果如下：

{
  "products": [
    {
      "产品名称": "飞书文档",
      "核心功能": { ... },
      "定价策略": { ... },
      "用户评价": { ... }
    },
    ...
  ]
}

步骤 4：结果优化与拓展

若对结果不满意，可通过以下方式优化：

• 补充指令：增加细节，如'补充提取各产品的免费版限制'。
• 调整模型：切换为 WebSailor-72B，提升准确性。
• 手动干预：若某网页无法爬取，可手动复制链接添加到指令中。

拓展：可将 JSON 结果导入 Excel、BI 工具，生成竞品对比图表，或直接复制到调研报告中。

2.3 实战注意事项

• 指令要具体：避免模糊表述，明确提取维度。
• 硬件资源充足：确保 GPU 显存充足，若不足可切换 CPU 运行。
• 应对反爬：开启'模拟真实用户'模式，提升爬取成功率。
• 结果校验：建议对提取的定价、功能等核心信息，手动访问官网核对。
• 模型选择：新手优先使用 WebDancer-32B；复杂任务推荐使用 WebSailor-72B。

三、总结

阿里 WebAgent 作为国内顶尖的开源网页智能体框架，凭借'开源免费、本地部署、中文语义强、多步骤推理'的核心优势，解决了传统产品与竞品市场调研中'效率低、成本高、数据杂乱'的痛点。本文从 WebAgent 的核心架构、部署步骤入手，完成了从指令输入到结构化结果输出的全实战流程。未来，随着 WebAgent 的持续优化，其在市场调研中的应用将更加广泛。对于有本地部署、数据安全需求的企业和个人而言，WebAgent 是目前极具性价比的 AI 调研工具。