Agent-Reach

抛出问题就出答案，再也不用全网翻找资料

为 AI 智能体装上“眼睛”：通过单一 CLI 即可读取与搜索 Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、B站、小红书等全网平台内容，无需任何 API 费用，让智能体轻松看见整个互联网，大幅扩展信息获取能力。

开源 free 智能体

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GitHub 星标 ★ 84742

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队Panniantong

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/Panniantong/Agent-Reach

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agent-infrastructure,ai-agent,ai-search,automation,bilibili,claude-code,cli,cursor,free-api,llm-tools,mcp,python,reddit-scraper,twitter-scraper,web-scraper,xiaohongshu,youtube-transcript

GitHub 星标★ 84742

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-02-24 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数7

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 6 步

环境要求

Python 3.10 及以上
一个能执行 shell 命令的 AI Agent（Claude Code、OpenClaw、Cursor 等）
系统需具备 Node.js、gh CLI、mcporter（安装时会被检查，缺失会提示安装方式）
OpenClaw 用户需先开启 exec 权限后才能执行 pip、mcporter 等命令

安装与启动步骤

1开启执行权限

仅 OpenClaw 用户需要：默认 messaging 配置下 Agent 无法执行 shell 命令，先切到 coding 配置并重启 Gateway。
```
openclaw config set tools.profile "coding"
openclaw gateway restart
```
2交给 Agent 安装

把安装说明链接作为一句话指令发给你的 AI Agent，它会自动完成安装、环境检查与配置。
```
帮我安装 Agent Reach：https://raw.githubusercontent.com/Panniantong/agent-reach/main/docs/install.md
```
3先预览安装动作

想先了解会做哪些改动，可运行 dry-run 预览，此模式不会修改系统。
```
agent-reach install --env=auto --dry-run
```
4默认安全检查

只做只读环境检查并列出缺失项，不会自动装系统包或写配置，适合所有环境。
```
agent-reach install --env=auto
```
5授权装系统依赖

仅在你明确允许修改当前机器时使用 --system，才会安装依赖并通过 MCP 接入 Exa、注册 SKILL.md。
```
agent-reach install --env=auto --system
```
6体检查看渠道

一条命令查看每个渠道的状态以及当前走哪条接入路径，确认哪些渠道可用。
```
agent-reach doctor
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`tools.profile`	否	OpenClaw 中开启 shell 执行权限，否则 Agent 无法运行安装命令	`coding`

如何确认成功

运行 agent-reach doctor，能列出各渠道状态与当前接入路径，即表示安装成功。

常见问题

Q：可以直接从 PyPI 安装 agent-reach 吗？

A：不要。PyPI 上的同名包不是本项目，CLI 需从本仓库安装；项目自带 yt-dlp 与 feedparser。

Q：OpenClaw 下 Agent 无法执行命令怎么办？

A：默认 messaging 工具配置会阻止执行 shell。先执行 openclaw config set tools.profile "coding"，重启 Gateway 并新开对话。

Q：默认安装会改动我的系统吗？

A：不会。默认只做只读检查并列出缺失项，不装系统包也不写配置；需显式加 --system 才会修改机器。

Q：后续如何更新？

A：把更新说明链接发给 Agent：帮我更新 Agent Reach：https://raw.githubusercontent.com/Panniantong/agent-reach/main/docs/update.md

Q：如何卸载？

A：agent-reach uninstall --keep-config 只删 skill 文件、保留 token 配置；彻底卸载包用 pip uninstall agent-reach。

注意事项

默认只激活 6 个零配置渠道；小红书、Twitter、Reddit、Facebook、Instagram 等需登录态的渠道，Agent 会列菜单由你点名安装。
兼容参数 --safe 与默认行为相同，可放心使用。
接入方式会随平台换代，由项目替你选好、装好、体检好，通用建议是定期用 doctor 复查。

核心亮点

支持多平台（Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、B站、小红书）统一CLI读取与搜索，零API费用，降低数据获取成本
基于MCP协议构建，易于集成到Claude Code、Cursor等AI代理工具链，扩展性强
Python实现，代码结构清晰，适合二次开发与自定义平台适配

不足之处

依赖各平台非官方接口，可能面临反爬或接口变动风险，稳定性待观察
文档/社区待观察

适用场景

AI代理需要实时获取社交媒体或代码仓库信息以辅助决策
开发者构建跨平台信息聚合工具，避免支付多个API费用
研究或舆情分析场景，需批量抓取公开内容

替代项目

Firecrawl、Apify、Scrapy

项目介绍

Agent-Reach 是智能体领域的开源项目，由 Panniantong 开发，是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（84,742）位列前 1%，在智能体分类的 2,499 个项目里位列前 1%。

近 44 天，它的 GitHub 星标从 69,606 增加到 84,742，净增 15,136。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-22。MIT许可证，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：AI代理需要实时获取社交媒体或代码仓库信息以辅助决策。同类可对比的替代方案包括 Firecrawl、Apify、Scrapy。

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