跨境电商多Agent协作系统 --AI选品分析平台

1、立项背景和目标：
跨境电商卖家在选品、舆情分析、客服回复、内容发布等环节存在大量重复劳动和信息获取滞后问题。本项目旨在搭建一个多Agent协作系统，用户输入任意商品关键词后，系统自动完成选品分析、舆情监测、客服话术生成、视频脚本生成、多平台发布文案等五个维度的分析，帮助卖家快速决策。

2、软件功能、核心功能模块：
系统包含五个专业Agent模块：选品Agent（分析竞品价格、销量趋势）、舆情Agent（抓取社交媒体评价倾向）、客服Agent（生成标准问答话术）、视频Agent（输出短视频脚本）、发布Agent（生成多平台发布文案）。系统采用模拟数据引擎，无需依赖第三方API即可运行演示，支持后续接入真实数据源。

3、业务流程、功能路径：
用户在前端输入关键词 → Flask API接收请求 → 并行调用五个Agent模块 → 各Agent独立分析并返回结构化结果 → 前端统一展示分析报告。用户无需配置任何参数，即输即得，5秒内返回完整分析结果。

1、整体架构和设计思路：
系统采用分层架构：前端HTML/CSS作为交互层，Flask作为Web层和API网关，五个Agent模块各自独立封装在services目录中。每个Agent接收关键词后，通过模拟数据引擎生成符合业务逻辑的分析结果。这种设计使得后续将模拟数据替换为真实爬虫或AI模型时，只需修改对应Agent内部实现，不影响整体流程。

技术栈：Python 3.10 + Flask 2.0 + Jinja2模板 + Bootstrap前端，无外部API依赖，开箱即运行。

2、我的负责模块和结果：
本人独立完成全部开发工作，包括：
- 系统架构设计和技术选型
- 五个Agent模块的逻辑实现（选品分析、舆情分析、客服话术、视频脚本、发布文案）
- Flask API路由和前后端联调
- 模拟数据引擎的数据结构设计
交付结果：3天完成开发交付，用户输入任意关键词可自动输出五维度分析报告，后续用户追加了2个新Agent功能。

3、遇到的难点和解决方案：
难点：如何在不接入真实爬虫和AI模型的情况下，让演示版看起来“真实且通用”。
解决方案：采用规则+模板的数据生成策略。例如选品Agent根据关键词类型（电子产品/服装/家居）匹配不同的价格区间和销量趋势模板；舆情Agent按正面/负面比例随机生成情感分布。这样既保证演示版能跑通，又保留了后续接入真实数据的扩展接口。