用途：对已有商品列表的主图做视觉相似度分析与分组，帮助识别同款、检测竞品外观相似的listing、按外观聚类或去重。仅做后处理，不能自行抓取商品数据。
主要能力：以多模态 AI 比较商品主图的外观、颜色、构图、材质等特征进行分组。参数 similarityThreshold 为 0-100 整数，默认 60，越高匹配越严格；includeSingleBrandGroups 默认 true，设为 false 可过滤仅含单一品牌的分组，便于跨品牌竞品分析。输入须来自上一步工具，通过 refResultData 传入含 products 数组的 JSON，另可传 userInput。返回 groups（含 groupNumber、reason、brandCount 及 asins 商品明细）、analysisInfo（totalProductsAnalyzed、totalGroupsFound、similarityThreshold、analysisTimestamp）、tables、total、title、type、costToken。
使用方式：API 端点 POST /multimodal/analyzeProductSimilarity，详见 references/api.md；脚本命令 python scripts/multimodal_analyze_product_similarity.py '<JSON 参数>' [--inline]。结果始终写入 <cwd>/linkfox/<YYYY-MM-DD>/<session>/data/ 下，禁止写 /tmp；响应超 8 KB 时 stdout 只输出摘要，可用 --inline 强制全量打印，建议用 jq 按需抽取字段。未配置 LINKFOX_AGENT_API_KEY 或 LINKFOXAGENT_API_KEY、出现 401/402 或算力余额不足时，按 references/onboarding.md 处理。
适用场景：商品列表外观聚类、近似主图筛选（阈值可设 85 以上）、跨品牌同款分析（includeSingleBrandGroups 设 false）、宽松视觉分类（阈值约 40），也可与严格阈值组合使用。
限制：不能自行获取商品数据；结果不存入数据库，不可用数据库查询工具二次分析；输入须为含 products 数组的 JSON；完成后应直接进入总结阶段，不做多余中间计算；不适用于纯文本比对、无视觉依据的价格或销量分组、商品搜索发现、评论分析与广告策略。按动态规则计费，单次可能消耗大量算力，需提醒用户确认后再继续。缺失参数细节、错误码与具体价格以 references/api.md 与官方资料为准，资料未提供。