品牌舆情监测Agent【附带源码】
在数字化时代，品牌舆情对企业声誉和商业决策至关重要。传统舆情监测依赖人工检索和分析，响应时间长、覆盖渠道有限、预警滞后，难以及时捕捉品牌风险和市场机会。
品牌舆情监测Agent系统基于多Agent协作架构，通过Collection、Sentiment、Hotspot、Warning、Report五大Agent串并行协同，实现从多渠道采集、情感分析、热点识别到风险预警的全流程自动化。系统支持周期性和专题性两种报告模式，自动生成可视化HTML报告并配图，将舆情响应时间从小时级缩短至分钟级。通过提前识别品牌风险、降低危机影响，并释放人力投入策略性工作，为品牌、公关和市场部门提供高效、智能的舆情洞察与决策支持。
作者：百度 谭文涛
基于多Agent协作的品牌舆情智能监测与报告生成系统
系统架构
输入：品牌名称 + 关键词 + 时间范围 + 报告类型
│
▼
┌───────────────┐
│ Collection │ ← 多渠道并行采集
│ Agent │ （百度AI搜索 + 天行新闻API）
└───────┬───────┘
│
┌───────────┼───────────┐
│ │ │
┌─────▼────┐ ┌───▼──────┐ ┌─▼──────────┐
│Sentiment │ │Hot Topic ││ Warning │ ← Fan-out并行
│Analysis │ │Identify │ │ Detection │
│Agent │ │Agent │ │ Agent │
└─────┬────┘ └───┬──────┘ └─┬──────────┘
│ │ │
└───────────┼───────────┘ ← Gather
│
┌───────▼───────┐
│ Report │ ← 报告生成 + 千帆文生图
│ Generation │
│ Agent │
└───────┬───────┘
│
HTML 舆情报告协作模式：串行采集 → Fan-out并行分析 → 串行汇总报告
5个Agent说明
| Agent | 职责 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| Collection Agent | 多渠道舆情采集 | 品牌名+关键词 | 去重分类后的结构化数据 |
| Sentiment Agent | 情感分类与驱动因素分析 | 采集数据 | 情感分布+驱动因素 |
| Hotspot Agent | 热点话题识别与趋势判断 | 采集数据 | 热点话题+关键词+传播路径 |
| Warning Agent | 舆情风险预警 | 采集数据+情感数据 | 风险等级+预警列表+应对建议 |
| Report Agent | 报告生成+配图 | 全部分析结果 | HTML可视化报告 |
技术栈
| 组件 | 技术 |
|---|---|
| 语言 | Python 3.10+ |
| LLM | 百度千帆（ernie-x1-turbo-32k）/ Ollama（qwen2.5:14b） |
| 搜索 | 百度AI搜索（baidu_search_v2） |
| 新闻 | 天行数据互联网新闻API |
| 文生图 | 千帆 ernie-image-turbo |
| 并行 | concurrent.futures.ThreadPoolExecutor |
| 输出 | HTML可视化报告（图片base64内嵌） |
目录结构
brand-sentinel-mas/
├── main.py # 主入口（编排器）
├── config.py # 全局配置
├── README.md # 项目说明
├── clients/
│ ├── __init__.py
│ ├── search_client.py # 百度AI搜索客户端
│ ├── news_client.py # 天行新闻API客户端
│ ├── llm_client.py # 千帆/Ollama LLM客户端
│ └── image_client.py # 千帆文生图客户端
├── agents/
│ ├── __init__.py
│ ├── collection_agent.py # 采集Agent
│ ├── sentiment_agent.py # 情感分析Agent
│ ├── hotspot_agent.py # 热点识别Agent
│ ├── warning_agent.py # 预警Agent
│ └── report_agent.py # 报告生成Agent
├── prompts/
│ ├── collection.md # 采集Agent提示词
│ ├── sentiment.md # 情感分析提示词
│ ├── hotspot.md # 热点识别提示词
│ ├── warning.md # 预警提示词
│ └── report.md # 报告生成提示词
├── utils/
│ ├── __init__.py
│ └── html_generator.py # HTML报告生成器
└── output/ # 输出目录
└── images/ # 文生图输出快速开始
1. 安装依赖
pip install requests2. 配置API密钥
# 百度千帆 API（必选，用于LLM调用和文生图）
export QIANFAN_API_KEY="your_qianfan_api_key"
# 百度AI搜索（必选，用于舆情搜索）
export BAIDU_SEARCH_API_KEY="your_baidu_search_api_key"
# 天行新闻API（已内置key，无需配置）
# TIANAPI_KEY="your_tianapi_key"
# Ollama（可选，使用本地模型时配置）
export OLLAMA_BASE_URL="http://localhost:11434"
export OLLAMA_MODEL="qwen2.5:14b"3. 运行
# 周期性舆情报告（如月报）
python main.py --brand 百度 --report-type periodic --period "2026年4月"
# 专题性舆情报告（如某个话题的专题）
python main.py --brand 百度 --report-type topic --topic "百度AI大模型" --period "2026年4月"
# 附加关键词
python main.py --brand 腾讯 --keywords "微信 腾讯云" --report-type periodic --period "2026年4月"
# 使用Ollama后端
python main.py --brand 阿里 --report-type periodic --period "2026年4月" --backend ollama
# 搜索最近一周
python main.py --brand 百度 --report-type periodic --period "本周" --recency week4. 命令行参数
| 参数 | 必选 | 说明 |
|---|---|---|
--brand |
✅ | 品牌名称 |
--report-type |
❌ | 报告类型：periodic（周期性）/ topic（专题性），默认periodic |
--period |
❌ | 报告时间范围，默认当前年月 |
--topic |
❌ | 专题报告的话题（仅topic类型使用） |
--keywords |
❌ | 附加搜索关键词（空格分隔） |
--backend |
❌ | LLM后端：qianfan / ollama，默认qianfan |
--recency |
❌ | 搜索时间范围：week / month / year，默认month |
报告输出
- 文件位置：
output/目录 - 文件格式：HTML（图片base64内嵌，可独立打开）
- 文件命名：
{品牌名}_舆情监测报告_{周期性/专题性}_{时间戳}.html - 配图数量：3~5张（千帆文生图生成，与报告章节内容匹配）
报告类型
周期性舆情报告（periodic）
- 定期（周/月/季度）自动生成的品牌舆情综述
- 侧重趋势变化和数据对比
- 包含：情感分析、热点话题、风险预警、综合建议
专题性舆情报告（topic）
- 针对特定话题/事件的深度分析
- 侧重事件脉络和影响评估
- 需要指定
--topic参数
核心流程详解
阶段1：多渠道采集
- 根据品牌名+关键词，自动构建多角度搜索查询词
- 并行调用百度AI搜索和天行新闻API
- LLM整理去重、分类标注（6类别5情感初判）
阶段2：Fan-out并行分析
- 情感分析Agent：逐条分析情感分类、强度、关键短语、驱动因素
- 热点识别Agent：识别热点话题、热度评分、传播路径、发展趋势
- 预警Agent：本地规则预检 + LLM深度分析 → 风险等级、预警列表
阶段3：报告生成
- LLM整合全部分析结果，生成结构化报告（含need_image标记）
- 千帆文生图API生成3~5张配图
- HTML渲染引擎输出可视化报告
适用场景
- 品牌部门：品牌健康度监测、口碑追踪
- 公关部门：舆情预警、危机早发现早应对
- 市场部门：竞品动态追踪、市场趋势洞察
价值
- 舆情响应时间从小时级缩短至分钟级
- 品牌风险提前识别，降低危机影响
- 自动化报告生成，释放人力投入策略性工作
项目源码
通过网盘分享的文件：brand-sentinel-mas.zip
链接: https://pan.baidu.com/s/1Sp7sWeJSi6Y0ydTqSLyjhw?pwd=ua7h 提取码: ua7h
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