news 2025/12/29 12:58:50

Agently智能新闻收集器:3分钟打造专属AI新闻编辑室

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张小明

前端开发工程师

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Agently智能新闻收集器:3分钟打造专属AI新闻编辑室

Agently智能新闻收集器:3分钟打造专属AI新闻编辑室

【免费下载链接】Agently-Daily-News-CollectorAn open-source LLM based automatically daily news collecting workflow showcase powered by Agently AI application development framework.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/Agently-Daily-News-Collector

还在为每天筛选海量新闻而烦恼吗?🤔 Agently-Daily-News-Collector 让大语言模型成为你的专属新闻编辑助手!这个基于 Agently AI 应用开发框架的开源项目,能够自动收集任何你感兴趣的新闻主题,生成高质量的新闻汇总报告。无论你是科技爱好者、行业分析师还是内容创作者,这款AI驱动的新闻收集工具都能帮你节省大量时间⏰。

🚀 四大核心亮点,让新闻收集如此简单

1. 全自动工作流程

只需输入一个主题关键词,AI代理就会自动完成从新闻搜索、内容筛选到摘要生成的全流程任务。你只需要泡杯咖啡☕️,等待最终生成的Markdown文件即可!

2. 智能内容筛选

系统会自动搜索最新、最热门的新闻,并基于相关性进行智能筛选,确保你获得最有价值的信息。

3. 灵活配置选项

通过SETTINGS.yaml文件,你可以自定义:

  • 最大栏目数量
  • 输出语言(中英文切换)
  • 搜索关键词优化
  • 模型参数调整

4. 多格式输出支持

生成的新闻汇总不仅支持Markdown格式,还能导出为PDF文件,方便分享和存档。

🛠️ 3分钟快速上手教程

第一步:获取项目代码

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/Agently-Daily-News-Collector

第二步:配置API密钥

打开SETTINGS.yaml文件,在MODEL_AUTH部分输入你的模型API密钥。

第三步:安装依赖环境

pip install -r requirements.txt

第四步:启动新闻收集

python app.py

输入你感兴趣的主题,比如"人工智能"或"区块链技术",AI代理就开始工作了!

🎯 进阶使用技巧

自定义新闻栏目结构

SETTINGS.yaml中启用USE_CUSTOMIZE_OUTLINE,然后按照你的需求设置栏目标题、搜索要求等。

优化搜索策略

查看workflows/tools/search.py了解搜索逻辑,根据你的需求调整搜索参数。

监控生成过程

系统会实时输出日志信息,让你了解每个阶段的工作进展,比如:

  • 大纲生成状态
  • 新闻搜索数量
  • 内容筛选结果
  • 摘要生成进度

🌐 生态整合与扩展

Agently-Daily-News-Collector 可以轻松集成到更大的新闻处理生态系统中:

  • 与Agently框架深度集成:利用workflows/main_workflow.py中的工作流设计,你可以构建更复杂的新闻处理管道。

  • 数据持久化扩展:基于utils/logger.py的记录功能,可以添加数据库存储或API接口。

  • 多源新闻整合:通过修改workflows/tools/browse.py中的浏览逻辑,集成更多新闻来源。

📊 实际效果展示

看看系统生成的新闻汇总样例吧!打开examples/Latest Updates on AI Models2024-05-02.md文件,你会发现:

  • 清晰的栏目划分(行业趋势、创新研究、未来展望)
  • 每条新闻包含标题、摘要和推荐评论
  • 完整的来源链接,方便深入阅读
  • 专业的排版格式,直接可用于发布

💡 最佳实践建议

  1. 主题选择要具体:越具体的主题,搜索结果越精准
  2. 定期更新API密钥:确保服务稳定运行
  3. 充分利用自定义功能:根据你的具体需求调整设置
  4. 关注生成日志:及时了解系统运行状态

现在就开始你的AI新闻收集之旅吧!让Agently-Daily-News-Collector 成为你最得力的新闻助手!🎉

【免费下载链接】Agently-Daily-News-CollectorAn open-source LLM based automatically daily news collecting workflow showcase powered by Agently AI application development framework.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/Agently-Daily-News-Collector

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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