AI智能新闻收集器：零代码构建专属信息聚合系统
【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
🚀 项目亮点速览
✨智能代理驱动- 基于Agently AI框架的智能代理自动完成新闻收集全流程 📊多维度分析- 自动生成新闻摘要、推荐评论和分类整理 🎯高度可定制- 支持自定义搜索关键词、栏目设置和输出格式 📝专业级输出- 生成结构清晰的Markdown文档，可直接用于内容创作
🎯 零基础快速上手
第一步：获取项目
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/Agently-Daily-News-Collector第二步：配置密钥
打开项目目录中的SETTINGS.yaml文件，在MODEL_AUTH部分填入您的AI模型API密钥：
MODEL_AUTH: api_key: "您的API密钥"第三步：启动运行
安装依赖并启动应用：
pip install -r requirements.txt python app.py输入您感兴趣的新闻主题，AI代理将开始自动工作！
🔍 进阶应用场景
企业技术动态监控
场景需求：某科技公司需要每天跟踪竞争对手的技术发布动态
配置方案：
- 主题：人工智能大模型应用
- 搜索关键词：大模型应用发布、AI产品更新、智能技术新闻
- 输出格式：技术简报
实际效果：AI代理自动搜索最新的大模型应用发布信息，生成包含技术特点、市场影响分析的日报
学术研究资料收集
场景需求：研究人员需要定期收集特定领域的学术进展
配置方案：
- 主题：量子计算研究进展
- 搜索关键词：量子计算论文、量子算法研究、量子硬件突破
- 输出格式：研究综述
行业趋势分析
场景需求：投资机构需要了解新兴行业的发展动态
配置方案：
- 主题：新能源技术发展
- 搜索关键词：太阳能创新、储能技术、清洁能源政策
🌐 生态整合玩法
与自动化工具联动
将生成的Markdown文档自动同步到知识管理平台，构建完整的智能信息处理流水线
与数据分析工具结合
将收集的新闻数据导入数据分析工具，进行趋势预测和热点分析
多平台内容分发
利用自动化脚本将整理好的新闻内容一键发布到多个社交媒体平台
💡 最佳实践指南
关键词优化技巧
- 使用具体而非宽泛的关键词
- 结合行业术语和热门话题
- 定期更新搜索策略以适应变化
输出格式定制
通过修改prompts目录下的YAML文件，可以定制新闻报告的标题风格、段落结构和语言表达
性能调优建议
- 合理设置搜索数量限制
- 根据需求调整摘要长度
- 优化代理工作流程
📈 实际应用案例
某内容创作者使用本系统后，每日新闻收集时间从2小时缩短至10分钟，内容质量显著提升
🔧 故障排除
常见问题1：API密钥错误解决方案：检查SETTINGS.yaml文件中的密钥格式和权限
常见问题2：搜索结果不理想
解决方案：调整搜索关键词，增加相关词汇
常见问题3：生成内容格式不符解决方案：检查prompts配置文件，确保输出模板正确
通过本系统，您可以轻松构建个性化的智能新闻收集工作流，让AI成为您最得力的信息助手！
【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
