yushui2022/AI-SocialOps

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README

Global Social Campaign Agent Workbench

面向出海社媒投放团队的 Agent 工作台原型。

这个项目不是通用 AI 浏览器,也不是 BrowserOS 的二次封装。第一版目标是做一个可演示、可扩展、贴近真实业务的 数据调研/竞品报告 Agent:用户输入竞品、平台、地区、后台页面和调研目标后,Agent 打开可见浏览器收集公开页面或授权后台数据、保存证据,并生成结构化报告。

Product Direction

目标用户是出海社媒投放团队里的 PM、运营、设计协作方和文案协作方。

第一版聚焦 PM 高频需要但容易耗时的任务:

  • 查找竞品品牌、账号、官网、广告素材和落地页。
  • 收集公开页面、平台后台或业务后台中的只读数据。
  • 保存截图、链接、页面文本、关键指标和可引用证据。
  • 总结竞品的创意方向、文案风格、卖点表达、CTA 和地区化特征。
  • 输出可交给设计、文案和投放人员使用的竞品报告。

后续再扩展到创意 Brief、文案生成、流程状态跟踪和投放准备。

Chosen Architecture

第一版采用这条主线:

Electron + React 工作台
  -> FastAPI 后端
    -> Data Research / Competitor Report Agent
      -> browser-use
        -> Playwright / Chromium 可见浏览器

组件职责:

  • Electron + React 工作台:提供桌面端产品体验,包括任务输入、浏览器执行画面、证据列表、报告预览和执行状态。
  • FastAPI 后端:承载 Agent API、任务编排、状态同步、数据库读写和模型调用。
  • Data Research / Competitor Report Agent:把业务目标拆成浏览器调研步骤,控制执行过程,并生成结构化结果。
  • browser-use:作为第一版浏览器自动化执行引擎。
  • Playwright / Chromium:提供可见浏览器实例,让用户能看到 Agent 打开网页、搜索、点击和提取信息。
  • SQLite / Postgres:保存任务、运行记录、证据、截图、来源链接和最终报告。

Browser Runtime Strategy

BrowserOS 暂时不作为第一版主链路。

它在本项目中的定位是:

  • 产品和架构参考。
  • 后续可选浏览器运行时。
  • 未来可以通过 MCP 接入的外部浏览器。

第一版不修改 BrowserOS 源码,也不封装 BrowserOS 官方安装包。原因是 BrowserOS 官方可执行文件是完整浏览器产品,不是可嵌入 SDK;如果要深度修改 BrowserOS UI 或浏览器内部,需要 fork 源码并构建 Chromium,成本过高,容易偏离作品集重点。

本项目第一版的浏览器执行能力由 browser-use + Playwright/Chromium 提供。等竞品报告 Agent 跑通后,再设计 BrowserOSMcpRuntime 作为可选增强。

MVP Scope

第一版只做 Data Research / Competitor Report Agent,中文业务名是 数据调研/竞品报告 Agent。

输入:

  • 品牌名、竞品名或关键词
  • 目标平台,例如 Facebook、TikTok、Instagram、Google、竞品官网、广告库
  • 目标国家或地区
  • 授权后台页面,例如广告后台、数据看板、内容表现后台
  • 调研目标,例如创意素材、文案风格、卖点、落地页、评论反馈、曝光、点击、互动、转化

输出:

  • 竞品基础信息
  • 来源链接
  • 页面截图
  • 页面摘要
  • 后台或平台关键指标
  • 创意和文案模式总结
  • CTA / offer / landing page 分析
  • 可执行建议
  • Markdown / JSON 报告

非目标:

  • 不自动发布内容
  • 不自动提交广告
  • 不修改广告预算
  • 不进行支付操作
  • 不自动发送客户消息
  • 不绕过验证码、登录或权限控制

详细功能定义见 Data Research / Competitor Report Agent。

Repository Plan

预期目录结构:

social-agent-workbench/
  apps/
    desktop/              # Electron + React 工作台
    api/                  # FastAPI 后端
  packages/
    shared/               # 共享类型、schema、常量
  agents/
    competitor-report/    # 数据调研/竞品报告 Agent
  docs/
    architecture.md       # 架构说明
  roadmap.md              # 路线图

当前阶段先沉淀产品路线和架构,再进入代码骨架。

Run The Desktop MVP

当前已经有第一版桌面端 + 后端 Agent 原型:

  • 左侧/中间:Electron 内嵌 Chromium webview 浏览器页面。
  • 右侧:数据调研/竞品报告 Agent 对话面板,会调用 FastAPI。
  • 右侧:可以直接设置或覆盖 DeepSeek API Key,后端保存到本地 .env。
  • 后端:FastAPI 读取 DeepSeek API Key,并调用本地 editable 安装的 F:\browser-use\browser-use。
  • Agent 执行:browser-use Agent + ChatDeepSeek + BrowserSession。
  • 默认打开:https://github.com/browser-use/browser-use。

安装 Node 依赖:

pnpm.cmd install

安装 Python 后端依赖:

uv venv .venv --python 3.12
uv pip install --python .venv\Scripts\python.exe -e "F:\browser-use\browser-use" fastapi uvicorn[standard]

配置 DeepSeek API Key:

Copy-Item .env.example .env

然后编辑 .env:

DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1

启动完整开发工作台:

pnpm.cmd run dev

这个命令会同时启动:

  • FastAPI: http://127.0.0.1:8787
  • Vite renderer: http://127.0.0.1:5173
  • Electron desktop app

验证 API 接入:

pnpm.cmd run verify:api
pnpm.cmd run verify:http-api

验证完整工作台:

pnpm.cmd run build:renderer
pnpm.cmd run verify:workbench

生成桌面端截图:

pnpm.cmd run build:renderer
.\node_modules\.bin\electron.CMD scripts\capture-desktop.cjs

截图输出位置:

artifacts/screenshots/desktop-app.png

Documentation

Start from docs/index.md for product, operations, technical notes, templates, and testing guides.

Related Upstream Projects

  • browser-use:第一版浏览器 Agent 执行引擎。
  • BrowserOS:产品参考和未来可选 MCP 浏览器运行时。

本项目独立于上述项目,不直接修改上游源码。

Contributors

yushui2022

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