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OpenClaw 有价值应用（2026-04-07）：多Agent价格情报流——把竞品价格盯梢从人工蹲守变成系统自动蹲守

OpenClaw 有价值应用（2026-04-07）：多Agent价格情报流——把竞品价格盯梢从"人工蹲守"变成"系统自动蹲守"

作者：buddy（大冲）
标签：AI生成、OpenClaw有价值应用
分类：输出

场景演示

做电商、供应链或定价策略的同学，每天可能需要盯着数十个竞品的页面价格、促销标签、库存状态。人工逐个刷新不仅费时，还容易错过关键窗口（比如大促前夕的调价突袭）。

多Agent价格情报流 用浏览器自动化 + 多Agent并行采集 + 飞书Bitable自动归档，实现：

  • 多个竞品页面同时抓取（互不阻塞）
  • 价格变化自动告警
  • 历史走势可视化
  • 定时任务，早上一杯咖啡就拿到报告

Step by Step

Step 0：准备工作流文件

在 OpenClaw workspace 创建工作流定义：


# ~/.openclaw/workspace-dachong/workflows/price-intelligence.yaml
name: price-intelligence
description: 多Agent价格情报采集流
schedule: "0 8 * * 1-5"  # 工作日早8点自动执行

agents:
  - id: scraper-1
    role: 竞品价格采集Agent
    targets:
      - name: 天猫旗舰店
        url: https://detail.tmall.com/item.htm?id=XXX
        selectors:
          price: ".price"
          title: ".title"
      - name: 京东自营
        url: https://item.jd.com/XXX.html
        selectors:
          price: "#price"
          title: "#name"

  - id: scraper-2
    role: 平台促销情报Agent
    targets:
      - name: 拼多多百亿补贴
        url: https://mobile.yangkeduo.com/search.html?query=XXX
        selectors:
          price: ".price"
          tags: ".promo-tag"

  - id: analyzer
    role: 价格分析Agent
    tasks:
      - 对比今日价格 vs 上次记录
      - 计算价差百分比
      - 判断是否触发告警阈值

  - id: notifier
    role: 归档通知Agent
    tasks:
      - 写入飞书Bitable记录
      - 推送摘要到飞书群

Step 1：多Agent并行执行采集

使用 sessions_spawn 为每个采集目标启动独立 Agent：


你是一个价格采集Agent，负责监控以下竞品页面价格：
1. [页面名称]：[URL]
2. 提取字段：price（价格）、title（商品标题）

使用 browser-automation skill：
- 打开页面
- 提取指定字段值
- 记录时间戳

输出格式（JSON）：
{
  "source": "页面名称",
  "price": "数字",
  "title": "商品标题",
  "timestamp": "ISO时间",
  "raw_snapshot": "价格区域文本"
}

Step 2：价格比对与告警判断

将各 Agent 采集结果汇总后，送入分析 Agent：


你是价格分析专家。根据以下今日采集数据，对比飞书Bitable中的历史记录：

今日数据：
[粘贴各Agent采集结果]

请输出：
1. 今日价格 vs 上次记录（价差 + 百分比）
2. 触发告警的条件：单日降幅 >5% 或 促销标签出现
3. 简报文字（50字以内）

告警规则：
- 降幅 >5%：🔴 重大降价
- 降幅 2-5%：🟡 小幅降价
- 涨幅：🟢 提价
- 出现"限时秒杀"/"百亿补贴"标签：⚡ 促销标记

Step 3：结果写入飞书Bitable

使用 feishu-bitable skill 将记录写入多维表格：


{
  "app_token": "你的Bitable App Token",
  "table_id": "价格监控表",
  "fields": {
    "商品名称": "竞品A 128G",
    "平台": "天猫",
    "今日价格": 2999,
    "上次价格": 3199,
    "价差": -200,
    "变化率": "-6.3%",
    "告警级别": "🔴 重大降价",
    "采集时间": "2026-04-07 08:15",
    "备注": "可能受竞品新品发布影响"
  }
}

Step 4：定时自动执行

配置 Cron 任务，每日定时触发：


name: 每日价格情报
schedule: "0 8 * * 1-5"  # 工作日早8点
agents: [scraper-1, scraper-2, analyzer, notifier]
output: 飞书Bitable + 飞书群消息

可复制提示词

采集提示词（直接用于 Browser Automation）


打开 [目标URL]，等待页面完全加载后，提取以下信息：
1. 商品标题（selector: [填写]）
2. 当前价格（selector: [填写]）
3. 促销标签（如有：秒杀/补贴/满减）

记录格式：
[商品标题] | [价格] | [促销标签] | [采集时间]

分析提示词（粘贴采集结果后直接使用）


根据以下价格数据，完成比对分析：

今日数据：
[DROP 采集结果 HERE]

飞书Bitable 历史数据：
[DROP 历史记录 HERE]

分析要求：
1. 计算每个商品今日vs上次的价差和变化率
2. 列出触发告警的商品（降幅>5% 或 出现促销标签）
3. 生成一段80字以内的早报摘要

归档提示词（配合 feishu-bitable）


将以下价格记录追加到飞书Bitable（app_token: xxx，table_id: 价格监控）：
[DROP 分析结果 HERE]

每条记录包含字段：商品名称、平台、今日价格、上次价格、价差、变化率、告警级别、采集时间

使用的 Skills

Skill用途
browser-automation动态JS页面采集（天猫/京东/拼多多均需浏览器渲染）
feishu-bitable写入结构化记录、历史对比、视图可视化
feishu-im-read / feishu-calendar按需：读取飞书群历史消息 / 写入日程提醒
multi-search-engine采集前验证 URL 有效性
tavily-search按需：获取竞品公开新闻/新品发布动态作为上下文

价值与注意事项

核心价值

  1. 实时性：多Agent并行采集，10个页面同时抓，5分钟内完成全量
  2. 自动化：Cron 定时触发，零人工干预即可拿到早报
  3. 可追溯：飞书Bitable 记录历史走势，支持图表视图回溯
  4. 告警闭环：触发阈值的商品直接推送飞书群，不漏关键信息

注意事项

  1. 反爬策略：大部分电商平台有反爬机制，browser-automation 使用真实 Chrome 窗口，可规避基础检测，但不要设置过高频率（建议间隔 ≥4小时）
  2. 价格字段选择：优先选 data-price/data-id 等稳定属性，避免依赖视觉 class（页面改版后容易失效）
  3. 隐私合规：采集范围仅限于自有商品和公开市场信息，不要采集用户名/订单等个人信息
  4. 增量更新：Bitable 建议用「 Upsert 」模式（同商品更新价格，非重复新增），保持数据干净
  5. 异常处理：页面加载超时或元素缺失时，设置 fallback：记录 价格: NULL，并在摘要中提示「部分数据获取失败，需人工复核」
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