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AgentSurvey

平台总览

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AgentSurvey 是开源 agentic 用户调研平台:研究人员配置研究目标、知识库、任务、输出结构与工具能力;AI Agent 在访谈中自主追问、按需渲染交互组件、抽取结构化结果,并把每个结论链接回原始对话证据。

它不是又一个聊天机器人,也不是传统问卷工具,而是面向产品/用研/创业团队的垂直研究平台。核心差异 = 可信、可审计、带证据链的结构化研究输出。

它解决什么

传统做法的痛点:问卷拿不到深度,人工深访贵且难规模化,LLM 能总结但研究团队不信任总结(缺字段化结果与证据)。AgentSurvey 让 AI 主持有目标、可追问的访谈,产出可直接用于决策的结构化结论,且每条都能回溯到原话。

核心概念

概念说明
Workspace顶层租户,隔离数据与成员
Project同一研究主题下多个 study 的容器
Study一次研究任务(目标 / 知识库 / 输出 schema / 工具配置),含版本
Session一次受访者访谈的运行实例
Objective研究目标;Agent 据此决定追问与覆盖判断
InteractionAgent 按需渲染的交互组件(单选 / 多选 / Likert / 排序…)
Extraction按 output schema 抽取的结构化字段(带 confidence)
Evidence字段值回链的原始证据(quote / 选择,带 strength)
HarnessAgent 运行时(LangGraph 显式状态机)

能力地图

  • 多项目 / 多 study 管理 — 研究配置与运行时分离、版本化
  • Agent Harness — 显式状态机:ask / probe / render_interaction / extract / conclude
  • Tool-driven 交互 UI — Agent 自主调用结构化题型组件
  • Evidence-backed 抽取 — 字段 + 置信度 + 证据 + 人工 review
  • 多模型 / 多知识库 / 多工具 — provider 解耦、KB 可配置、工具可扩展

适合谁

  • 研究人员(researcher) — 配置 study、查看与修正结果
  • 受访者(participant) — 经公开链接参与 AI 访谈
  • 管理员 / 开发者(admin) — 配置模型 provider、工具、查看 agent 决策日志

架构一览

前端 Next.js + assistant-ui  ──(AG-UI: HTTP/SSE)──  后端 Python + FastAPI + LangGraph
                                                      ├── PostgreSQL + pgvector
                                                      ├── Redis
                                                      └── LiteLLM(多 provider)
内容站 Astro + Starlight(本站) ── 读取 docs/(SSOT)

完整论证见技术选型决策 ADR。

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