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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 645
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使用教程
环境要求
- Python 3.9+
- 模型服务密钥
安装与启动步骤
-
1装依赖
它是基于智能体框架的小应用，依赖装在虚拟环境里。
pip install -r requirements.txt -
2补装框架
requirements 之外还要单独装指定版本以上的智能体框架。
pip install agently>=4.0.8.3 -
3指定主题跑一次
传一个主题词就会去采集并整理成简报。
python app.py "AI agents" -
4看输出结构再改成自己的
它产出的结构化结果可直接接进自己的日报流程。
如何确认成功
给定一个主题能产出包含来源与摘要的简报
注意事项
- 采集结果受源站可用性影响，跑失败先看网络与反爬。
- 简报的事实准确性靠模型，关键条目要回源核对。
- 定时跑要自己加调度，它本身只做一次采集。
核心亮点
- 基于 Agently 框架，代码结构清晰，易于二次开发
- 自动化流程完整，从抓取到摘要全链路 LLM 驱动
- 支持自定义新闻源和输出格式，灵活适配不同需求
不足之处
- 依赖外部 LLM API，长期运行需考虑成本
- 文档/社区待观察，项目早期，示例场景有限
适用场景
- 个人每日新闻简报自动生成
- 企业内部行业动态监控
- 学习 LLM 应用开发与工作流编排
替代项目
Newspaper3k、Feedparser、HuggingFace News
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