Company Search 是一款专为多源企业调研设计的智能工具，能够自动生成结构化的尽职调查报告，其信息颗粒度对标国内主流商业数据库如天眼查和企查查。该工具的核心优势在于支持多种大语言模型环境（包括 Kimi、OpenAI GPT、Claude、Gemini、MiniMax 及 Cursor 等），并能自动检测当前运行环境中的可用工具，实现无缝适配与调用。无论是通过内置的搜索接口抓取公开网页信息，还是借助本地脚本进行补充检索，系统均具备灵活的降级策略以确保任务持续执行。报告输出严格遵循标准化模板，涵盖工商信息、股权结构、司法风险、知识产权等多个维度，并对每条关键结论标注来源、可信度等级及交叉验证情况，帮助用户快速掌握企业核心动态。 在技术实现上，Company Search 采用‘先检测后执行’的工作流：首先识别可用的 SEARCH 和 FETCH 工具（如 kimi_search、web_search、fetch 等），再根据优先级选择最优路径获取数据；若高级工具不可用，则回退至 bash 或 Python 脚本调用同目录下的 search_fetch.py 完成基础搜索与内容抓取。这种设计既保证了在复杂 Agent 环境下的兼容性，也确保了即使在没有专用 API 的情况下仍能完成基本调研任务。此外，所有网络请求默认走直连模式以保护隐私安全，仅在必要时才启用第三方代理（如 Jina.ai 或 archive.org）处理敏感页面。 最终输出的调研报告不仅包含完整的企业画像，还附有详细的证据链说明与风险提示。例如，对于无法通过公开渠道验证的信息会明确标注‘未检索到’或‘需付费获取’，避免误导使用者。同时，报告头部会清晰声明所用工具类型（如 SEARCH=web_search, FETCH=fetch），便于追溯数据来源的真实性与可靠性。整体而言，Company Search 是一个高度自动化、强兼容性和高透明度的企业级情报分析助手，适用于投资尽调、竞争分析、合规审查等多种场景。
核心功能特点
- 支持多平台 LLM 环境自动适配，兼容 Kimi、GPT、Claude、Gemini 等主流模型
- 基于多源检索生成结构化报告，信息颗粒度对标天眼查/企查查
- 内置工具自动检测机制，按优先级调用 SEARCH 与 FETCH 操作
- 提供本地脚本兜底方案，支持无 API 环境下的基础搜索与抓取
- 强制交叉验证与可信度分级，确保关键结论有据可依
- 输出格式标准化，包含工商、股权、司法、知识产权等12个模块
适用场景
Company Search 最典型的应用场景是投资前的尽职调查（Due Diligence）。当投资人需要评估目标公司的法律风险、财务状况或业务真实性时，该工具可快速生成涵盖股东结构、融资历史、诉讼记录等维度的综合报告，显著缩短传统人工调研的时间成本。例如，在 Pre-A 轮融资阶段，投资机构常需核查被投企业的实际控制人是否涉及隐性关联交易，此时 Company Search 可通过穿透式股权分析提供线索，并标注信息缺口提醒进一步尽调。 另一个高频使用场景是市场竞争情报收集。企业战略部门可利用此工具定期扫描竞品动态，比如追踪对手的新一轮融资进展、核心专利布局变化或重大人事调整，从而及时调整自身产品路线图与市场策略。特别是在科技行业，技术栈更新迅速，通过招聘数据分析还能间接判断对方研发重点方向，为合作谈判或人才引进提供参考依据。 此外，合规与风控团队也是重要用户群体。面对日益严格的监管要求，金融机构或电商平台需持续监控合作方是否存在行政处罚、失信被执行等情况。Company Search 提供的司法风险模块能自动筛选高金额案件与频繁涉诉主体，辅助制定准入白名单或退出机制。对于初创公司创始人而言，它同样实用——可用于自查公司资质完整性，及时发现注册地址异常或商标侵权隐患，降低运营不确定性。