深度公司研究的未来？这款Agent工具融合Gemini/GPT，效率革新下的隐藏问题

这是一款基于LangGraph与Tavily构建的Agent化公司研究工具，其核心在于运用多智能体框架对目标公司进行深度尽职调查。值得关注的是，它巧妙地结合了Google Gemini 2.0 Flash与OpenAI GPT-4.1（具体说是GPT-4.1-mini）作为后端推理引擎，各自发挥所长。

该平台采用模块化架构，拥有一条由研究节点（如公司、行业、财务、新闻分析）和处理节点（收集、筛选、简报、编辑）构成的独特流水线。它能从多来源抓取数据，并通过Tavily的AI评分系统进行内容筛选，确保信息的相关性——当然，这个相关性阈值（默认0.4）的设定，是否总能保证最高质量的内容，或许还有讨论空间。实时进度流通过WebSocket实现，前端React界面响应迅速，用户体验似乎不俗。

技术选型上，Gemini 2.0 Flash负责高语境的简报合成，擅长处理大量信息；而GPT-4.1-mini则专注于报告的格式化与编辑精度，例如Markdown结构。这种分工协作模式，理论上能提升效率，但实际效果如何，尤其是在处理复杂、矛盾信息时，仍需实际验证。部署方式多样，支持快速脚本、手动及Docker，对API密钥（Tavily, Gemini, OpenAI）有明确依赖，这对于搭建者来说是绕不开的一步。总而言之，这是一个 ambitious 的项目，试图用Agent技术解决公司研究的自动化难题。

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pogjester/company-research-agent: An agentic company research tool powered by LangGraph and Tavily that conducts deep diligence on companies using a multi-agent framework. It leverages Google’s Gemini 2.0 Flash and OpenAI’s GPT-4.1 on the backend for inference.
https://github.com/pogjester/company-research-agent