面向 AI Agent 的中文互联网研究底座

观澜 Guanlan

让 Agent 不只看到网页,而是看懂来源、语境与证据边界。

观澜研究证据包 / Guanlan research packet
研究问题

国产 AI 应用出海:政策、平台与用户反馈

Agent 只提出一个问题。观澜负责判断哪些信源该优先读、哪些只是舆论样本、哪些需要标注边界。

guanlan research "国产 AI 应用 出海" --profile china --limit 80 --advisor
官方 政策原文
媒体 产业报道
社区 用户样本
证据角色 区分官方依据、媒体观察与开放讨论
已整理
时效边界 把近期信号和长期参考拆开呈现
清晰
下一步建议 在证据不足时提醒 Agent 继续补查
可追踪
01 / 工作流

从搜索到证据包,一套连续的研究流程。

Route

先判断去哪找。

通过 profile 和 scope 选择信源范围,避免 Agent 一上来只发宽泛搜索。

Read

再读取原始材料。

公开网页被整理成紧凑上下文,并保留来源、链接和阅读质量提示。

Research

最后组织成证据。

来源结构、时效提示、风险边界和下一步建议一起交给下游 Agent。

02 / 命令

输出不是答案,而是可继续推理的材料。

观澜的结果可以给 Claude、Codex、MCP 客户端或本地模型继续使用,不需要再猜每条材料代表什么。

guanlan compare "产品A" "产品B" --focus "价格 口碑 风险" --limit 80 --format context
懂中文语境 按照中文互联网的平台结构和信源角色组织材料。
面向 Agent 支持 Markdown、JSON、MCP 和本地工作流输出。
可解释质量 当证据不足或来源单一时,会明确给出质量信号。
默认只读 优先使用公开搜索与网页阅读,不自动执行社交动作。
03 / 安装

把中文互联网接入你的 Agent。

选择一条干净的安装路径,先跑版本和 doctor,再配置到你的 Agent 环境里。

uv
uv tool install --force --upgrade guanlan
guanlan version
guanlan doctor --install-check
Homebrew
brew update
brew reinstall shenyangs/tap/guanlan
guanlan hotnews today --limit 80