Agently智能新闻收集器完整使用指南：快速构建你的专属新闻摘要系统
【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
在信息爆炸的时代，如何高效获取精准的行业资讯？Agently智能新闻收集器为你提供了完美的解决方案。这款基于Agently AI应用开发框架的开源项目，能够自动收集并整理任何主题的新闻内容，生成高质量的Markdown格式报告。无论你是技术新手还是普通用户，都能轻松上手使用。
🚀 项目亮点：为什么选择Agently新闻收集器？
🤖 智能AI驱动
- 基于大型语言模型自动执行新闻收集任务
- 智能筛选相关新闻内容并生成摘要
- 支持自定义主题和搜索关键词
📊 专业格式输出
- 自动生成结构清晰的Markdown文件
- 包含新闻摘要、评论和原文链接
- 支持多栏目分类整理
⚡ 一键式操作
- 简单的命令行界面
- 全自动工作流程
- 实时进度显示
🛠️ 如何快速启动项目？
第一步：获取项目代码打开终端，执行以下命令克隆项目：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/Agently-Daily-News-Collector第二步：配置API密钥在项目目录中找到SETTINGS.yaml文件，在MODEL_AUTH部分的api_key处填入你的AI模型API密钥。
第三步：安装依赖包使用pip安装项目所需依赖：
pip install -r requirements.txt第四步：开始收集新闻运行主程序并输入你感兴趣的主题：
python app.py系统会提示你输入新闻收集的主题，比如"人工智能"或"区块链技术"，然后AI代理就会开始自动工作。
💡 实用技巧：如何优化新闻收集效果？
主题选择策略选择具体而非宽泛的主题能获得更精准的结果。例如"机器学习在医疗领域的应用"比"人工智能"效果更好。
搜索关键词优化在SETTINGS.yaml中调整搜索关键词，可以显著提升新闻相关性。建议使用英文关键词，因为大多数AI模型对英文理解更好。
栏目设置技巧项目支持设置多个新闻栏目，每个栏目可以有不同的搜索要求。比如可以设置"最新动态"、"热点分析"、"深度报道"等不同栏目。
输出语言定制通过修改SETTINGS.yaml中的OUTPUT_LANGUAGE设置，可以生成中文或英文的新闻摘要。
🔗 生态整合：如何扩展项目功能？
Agently框架集成项目基于Agently AI开发框架构建，你可以利用框架的其他功能来增强新闻收集能力。
搜索工具扩展项目使用duckduckgo-search进行网络搜索，你也可以集成其他搜索工具来获取更多来源的新闻。
解析工具增强BeautifulSoup4提供了强大的HTML解析能力，你可以根据需求调整解析逻辑来提取更多信息。
📝 注意事项
API密钥安全请妥善保管你的API密钥，不要将其上传到公开代码仓库。
网络连接要求项目需要稳定的网络连接来搜索和获取新闻内容。
处理时间预估根据新闻主题的复杂程度，完整的收集过程可能需要5-15分钟，请耐心等待。
结果验证建议虽然AI能够自动生成摘要，但我们建议你查看原文链接以获取完整信息。
通过Agently智能新闻收集器，你可以轻松构建属于自己的专业新闻摘要系统。无论是行业研究、市场分析还是个人学习，这个工具都能为你节省大量时间，让你专注于更有价值的工作。
【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
