InvesResearch DocsAgentPRD · 产品定位
PRD · agent/PRD.md

把事件 → 主驱动变量 → 决策建议

Satellite Agent Infra Analyst 是一个面向「卫星互联网 × 企业级智能体」的产业决策辅助系统。它不是知识库问答机器人,也不是「自动生成研报」的文档机器,而是一个持续运行的产业主线分析与决策辅助引擎——把政策、订单、公告、产品、标准、行业事件,映射到四条主线,在此之上回答两个问题:当前周期主驱动力是什么?如何据此调整行动?

§2 用户

两个真实视角

不是「需求分析师」也不是「数据分析师」, 是两个明确的决策者: 产业公司 CEO 和二级市场投资人。两个视角共享同一套底层判断, 但输出方式截然不同。

§2.1 CEO 视角

产业公司 · 决策者

真实需求
在技术 / 市场 / 产品验证 / 产业迭代中, 识别当前周期最核心的变量, 并产出对应的战略 / 策略建议, 用于自身公司的业务与产品决策
"现在到底是哪个变量在推动整个产业?是 D2C 商用、是频轨资源、是 5G NTN 标准、还是终端价格?我的产品应该卡在哪一节?"
期待输出
本周期主驱动变量 + 战略建议(进入 / 等待 / 退出 / 加速)+ 行动清单
§2.2 投资视角

二级市场 · 分析师

真实需求
量化行业市场体量(capex / opex / 订单实数), 呈现不同产业环节的相对竞争位势, 产出二级市场仓位调节信号(各环节 加 / 减 / 持)
"卫星互联网 4 条主线现在哪一条最热?同一主线下 A 公司和 B 公司谁的相对位势在改善?我应该加仓终端还是减仓核心网?"
期待输出
主线评分(本周 vs 上周)+ 公司相对位势(同主线内排序)+ 仓位调节信号(加 / 减 / 持)
§3 核心功能

输入侧 · 判断层 · 决策层

功能层按 "输入侧 → 判断层 → 决策层" 三层组织。前两层是产业基础设施, 第三层(决策层)是产品价值的核心承载。当前 Phase 1 只完成了输入侧, 决策层是 Phase 3 的主战场。

01
§3.1 · L1 Input

输入侧 · 事件结构化

Phase 1 已交付
输入
  • 新闻 · 公告 · 政策
  • 公司事件 · 产品说明
输出 · 6 维结构化
  • 主线 核心网 / 终端 / 芯片 / 运营支撑
  • 场景 低空 · 车载 · 海事航空 · 工业IoT · 应急 · 具身智能
  • 影响维度 技术 / 产品 / 市场空间 / 商业模式 / 公司竞争力 / 风险
  • Thesis 增强 / 削弱 / 中性 + 置信度
  • 数字字段 订单金额 / capex / opex / 时间窗 / 客户主体 (Phase 2 必须解析)
  • 下一步跟踪指标
02
§3.2 · L2 Judgement

判断层 · 市场模型 + 公司画像

部分 Phase 2 待补
市场模型 §3.2.1
  • 维护 2025–2031 × 4 主线 × 3 情景
  • 由抓取层产出的真实 capex / opex / 订单数字 滚动修正情景
  • 不是静态占位数 (Phase 2 接入)
公司卡片 §3.2.2
  • 所属主线 · 代表产品
  • 订单实数与客户(必填, Phase 2 抓取)
  • 收入映射(订单 → 主线 → 财报科目)
  • 技术壁垒 / 风险 / 评分
  • 同主线内相对位势(对比 peer · 本周排名变化)
03
§3.3 · L3 Decision

决策层 · 双视角输出

Phase 3 主战场
CEO 周报 §3.3.1
  • 本周期 主驱动变量(排名前三)+ 强度评分
  • 四主线评分(本周 vs 上周变化)
  • 本周关键事件 + thesis 变化
  • 战略建议:进入 / 等待 / 退出 / 加速, 带触发条件
  • 风险预警 + 下周跟踪清单
投资周报 §3.3.2
  • 各主线相对热度(本周 vs 4 周均值)
  • 各主线代表公司相对位势矩阵(估值 × 订单变化 × thesis 影响)
  • 仓位调节信号:核心网 / 终端 / 芯片 / 运营支撑 各 加 / 减 / 持, 带证据链
  • 异常告警(超预期订单 · 监管事件 · 业绩反转)
!

§3.3.3 报告分发是载体, 不是产品价值本身

DOCX / Excel / PPT 自动生成是周报与公司卡片的 分发载体, 不是产品价值本身。这一点决定了 Phase 3 的资源排布——主战场是 3a 和 3b(决策输出), 3c(文档生成)只是顺手。不要把"自动化研报"当目标

§5 关键路线图

Phase 1 · Phase 2 · Phase 3

每阶段沿用 PRD §3 的边界, 不蔓延。Phase 1 已交付的是输入侧的最小闭环; Phase 2 是抓取 + LLM 兜底, 必须为 Phase 3 准备好数字字段; Phase 3 是决策辅助本体, 不是文档自动化。

1
Done

Research Agent · Rules MVP

从原始事件文本到结构化分类到聚合周报, 本地能闭环跑通。Rules-based 起步。
  • 文档结构化(§3.1)
  • ontology 建模(4 主线 / 6 场景 / 6 维度)
  • 事件分类(rules-based)
  • 周报输出(基础聚合版)
2
Now

Tracking + LLM 兜底

让 agent 自己抓数据, 从被动入库到主动巡检。抓取 schema 必须为 Phase 3 决策层准备好数字字段。
  • 网页 / 公告抓取(必解析数字)
  • 自动归类入库
  • Thesis 实时评分 + 风险预警
  • LLM 兜底(conf<0.55 或 thread≥3)
  • 公司卡片扩 orders / revenue_mapping / peer_rank
3
Later

Decision Agent · 决策辅助

从"看清楚"到"判清楚", 输出双视角决策建议——CEO 看战略, 投资人看仓位。不是生成 DOCX/Excel/PPT。
  • 3a CEO 主驱动变量 + 主线评分 + 战略建议
  • 3b 投资 市场模型动态 + 相对位势 + 仓位信号
  • 3c 分发 DOCX/Excel/PPT(附属, 非目的)
§4 MVP 边界

当前: rules-based MVP, 决策层尚未启动

Phase 1 完成了 §3.1 输入侧的最小闭环。§3.3 决策层尚未启动, 这是 Phase 2 / 3 的主战场。25 条真实新闻盲测三项全过 64%(rules v1), macro F1 0.875; 合成集 30 条三项全过 100%, F1 1.000。后续接入 LLM 兜底、网页抓取、决策层输出。