在现代商业竞争中,获取准确、全面且可验证的公司信息已成为决策与市场开拓的重要基石。Mira 是一个开源的多智能体系统,专注于公司信息收集与分析,通过组合爬虫、搜索、社交媒体解析和大模型推理,为用户提供结构化的企业画像、置信度评分以及清晰的来源溯源。Mira 的设计理念兼顾可配置性和成本效率,适合产品团队、研究机构和数据工程师在内部构建可重复的公司研究流水线 Mira 的核心优势在于多智能体架构与可配置数据点。与传统单一爬虫或固定模板的解析方式不同,Mira 将任务拆分为若干专职智能体,例如着陆页发现智能体、内部页面采集智能体、LinkedIn 数据采集智能体、Google 搜索智能体和公司分析智能体。每个智能体负责特定职责,通过服务层通信和策略协调来决定何时触发额外查询或何时提前终止任务,从而在保证信息完整性的同时最大限度节约 API 与计算成本 在数据定义层面,Mira 允许开发者自定义要收集的数据点,并为每个数据点提供自然语言描述,例如"行业""员工规模""最近融资""新闻动态"等。系统会在不同来源中查找这些数据点,并为每一项结果赋予置信度评分(1 到 5),随后进行合并与去重,优先采用高置信度的来源。
这样的设计尤其适合需要精细化信息控制的场景,例如投资尽职调查、销售线索预筛选和竞争对手情报收集 来源的可配置性是 Mira 的另一大亮点。用户可以根据隐私、合规或成本考虑选择启用或禁用内部页面抓取、LinkedIn 数据解析或 Google 搜索等模块。系统默认始终分析输入的着陆页,但如果用户希望避免对第三方服务的依赖,可以关闭额外来源,从而在不同约束下平衡覆盖率与成本 智能早停机制对降低运行成本至关重要。Mira 在运行过程中实时监控每个数据点评分,当所有配置的数据点均达到设定的最低置信度阈值时,系统会主动终止后续的查询与抓取,从而避免不必要的 API 调用和长时间处理。对于批量处理成百上千家公司时,早停策略可以显著降低成本,同时保证结果质量 在实现层面,Mira 采用 Node.js 和 TypeScript 构建,核心库与前端应用分别独立,便于作为 npm 包集成到现有项目或直接运行前端示例。系统依赖 OpenAI Agents SDK 实现多智能体编排与推理能力,利用 ScrapingBee 提供网页抓取与 Google Search 的结果抓取,使用 Zod 做运行时模式校验,测试则采用 Jest。
这样的技术栈既兼顾工程可维护性,也便于在云端或本地部署 前端演示基于 Next.js,集成 Supabase 作为用户认证与工作区存储,提供实时进度事件流展示和工作区管理功能。对企业用户而言,前端不仅是交互界面,也能演示如何将核心库放入生产流水线。例如,团队可以通过工作区定义批量研究配置、并发度和导出选项,Mira 的批量处理工具还支持 CSV 导入、SQLite 断点续跑和结果导出到 Supabase Storage 在常见用例方面,Mira 适用于多种业务场景。风投和并购团队可以利用其快速构建初步尽职调查报告,获取融资历史、团队规模与最新新闻等信息,从而筛选潜在标的。销售和市场团队可借助个性化外联生成功能,基于公司画像生成针对性的 LinkedIn 或电子邮件内容,提高触达成功率。研究机构与行业分析师可以通过设定自定义数据点,对大量企业进行分类、打分和可视化分析 从安全与合规角度出发,Mira 的开源特性有利于审计和定制。
企业可以在本地或私有云部署核心组件,替换或禁用外部抓取服务,或者对敏感来源添加额外审查流程。针对 GDPR 或其他数据保护法规,团队可以对抓取策略和数据保留策略进行严格配置,确保只采集允许范围内的公开信息 集成与扩展性是 Mira 的重要考量。作为框架无关的核心库,mira-ai 可以作为独立 npm 包被引入到任意 Node.js 项目中,也可以在微服务架构中作为独立服务运行。开发者可以扩展现有智能体或新增自定义智能体,例如添加专门解析招聘网站的模块、解析专利数据库或接入行业新闻 API,实现更高精度的数据补全 在性能优化方面,批量处理工具采用 PQueue 进行并发限制,并结合 SQLite 记录进度以实现断点续跑。这样的设计在处理大规模企业名单时既保证吞吐量,也能在发生错误或中断时快速恢复。结合 ScrapingBee 的 API,可以减少代理和反爬的运维工作,但在流量峰值或对实时性要求高的场景下,需要合理配置并发与速率控制 Mira 的置信度评分与来源溯源对结果透明度提供了强支持。
每条提取的信息不仅带有置信度数值,还明确记录来源页面或搜索结果,这对于需要人工复核的业务流程非常重要。系统在遇到多个来源信息冲突时,会优先采用置信度更高、来源更可靠的证据,并在最终输出中保留所有来源以便追溯 部署 Mira 时需要关注的几个要点包括 API 密钥管理、成本估算与日志监控。OpenAI API 和 ScrapingBee 都属于按调用计费的服务,因此在大规模运行前应做好成本预测与预算控制。建议为不同环境(开发、测试、生产)配置独立的密钥,并通过环境变量和密钥管理工具进行加密存储。部署监控层可以捕获异常请求、运行时错误与置信度分布,用于持续优化数据点定义和智能体策略 在实际使用中,合理设计数据点描述会直接影响提取效果。数据点的自然语言描述应该尽可能具体,明确需要提取的信息格式与上下文限制。
例如,与其写"行业",不如写"公司的主要业务领域或细分市场,例如'金融科技支付'或'企业级协作软件'"。明确的示例与边界条件能让 LLM 驱动的解析更精确,减少误抽取 对于团队协作与工作流集成,Mira 可以输出结构化 JSON、CSV 或者直接写入数据库和数据仓库。结合 BI 工具或数据可视化平台,企业可以将丰富的公司画像数据用于仪表盘、自动化评分模型或 CRM 系统中,形成从数据采集到商业决策的闭环 尽管 Mira 在许多场景下表现优异,但仍需注意其局限性。爬虫和搜索结果的质量受目标站点结构变化、反爬策略和搜索引擎排序影响,部分社交平台或高保护站点的数据可能无法直接采集。此外,LLM 的推理结果不是绝对权威,置信度评分虽有帮助,但在关键决策前依旧建议结合人工复核或使用专门数据源进行核实 未来演进方向包括增强模型协作的可解释性、引入更丰富的业务规则引擎、以及原生支持更多行业数据源。通过引入长期记忆模块或知识库缓存,系统可以避免重复成本性查询,在多次运行中逐步构建可信的公司知识图谱。
对接专有商业数据源和许可数据库,也能显著提升某些行业的覆盖率与准确率 从开源社区贡献的视角出发,Mira 的仓库为开发者提供了清晰的模块划分和测试套件,任何人都可以基于现有智能体添加新的数据源或改进现有服务。社区驱动的扩展能加速适配行业垂直需求,例如医疗、金融或高科技领域中的专有术语与数据格式 总结来看,Mira 代表了公司级情报自动化的一个实践样板。它以多智能体编排为核心,通过可配置的数据点、来源选择、智能早停和置信度体系,提供了灵活且可控的公司研究能力。无论是构建内部情报平台、支持销售市场拓展,还是进行大规模公司画像批量处理,Mira 都为工程与产品团队提供了一个可立即上手并可持续扩展的开源基础设施。对想要降低人工成本、提升数据透明性并将大模型能力融合到企业流程中的组织而言,Mira 是值得深入研究与定制的工具选择 。
