Agently-Daily-News-Collector：基于AI的自动化新闻收集工作流

你是否厌倦了手动从海量信息中筛选、整理每日行业动态？Agently-Daily-News-Collector 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于 Agently AI 应用开发框架构建的开源、由大语言模型驱动的自动化新闻收集工作流展示项目，可以帮助开发者、研究人员或任何关注特定领域的人，仅需输入一个主题，即可自动生成一份高质量、结构化的新闻简报。本文将带你全面了解这个潜力新星。

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Agently-Daily-News-Collector forks数：97

Agently-Daily-News-Collector项目目录截图

Agently-Daily-News-Collector核心亮点

🤖 亮点一：全流程AI驱动：从主题理解、大纲规划、新闻搜索、内容摘要到最终报告生成，全部由AI智能体自动完成，用户只需提供初始想法。
⚙️ 亮点二：基于Agently框架，易于定制：作为Agently框架的展示项目，其工作流清晰，模块化设计便于开发者理解、修改和扩展，以满足个性化新闻收集需求。
📄 亮点三：输出格式友好：最终成果自动保存为结构清晰的Markdown文件，方便阅读、分享，并可轻松转换为PDF或其他格式，无缝集成到文档工作流中。
🔍 亮点四：智能搜索与筛选：项目利用网络搜索获取实时信息，并通过AI进行内容相关性判断和质量筛选，确保收集到的新闻既新鲜又具有价值。

Agently-Daily-News-Collector快速开始

只需几步，你就能运行起 Agently-Daily-News-Collector，生成你的第一份AI新闻简报：
1. 克隆项目并安装依赖：

git clone git@github.com:AgentEra/Agently-Daily-News-Collector.git
cd Agently-Daily-News-Collector
pip install -r requirements.txt

2. 配置API密钥：编辑项目根目录下的 SETTINGS.yaml 文件，填入你的大模型API密钥（如OpenAI、DeepSeek等）。
3. 运行并输入主题：

python app.py

程序启动后，在提示符 [Please input the topic of your daily news collection]: 后输入你感兴趣的领域主题，例如“人工智能模型最新进展”或“今日金融市场动态”。
4. 等待并获取结果：AI将开始工作，并在控制台打印处理日志。完成后，会在项目目录下生成一个以日期命名的Markdown文件，这就是你的专属新闻简报。

Agently-Daily-News-Collector应用场景

场景一：行业研究与竞品分析：市场分析师或产品经理可以每日自动收集特定行业或竞争对手的最新动态、融资新闻、产品发布等信息，生成结构化报告，节省大量手动检索时间。
场景二：个人知识管理与学习：学生或研究者可以针对某个学术领域（如“量子计算突破”）设置主题，让AI自动追踪并汇总最新的论文报道、学术新闻，帮助保持知识前沿性。
场景三：内容创作与自媒体运营：博主或媒体编辑可以将其作为灵感来源和素材收集工具，快速获取某个热点话题下的多方报道和观点，辅助内容创作。
用户案例：作为一个展示项目，它展示了Agently框架在构建自动化智能工作流方面的强大能力，为开发者提供了构建类似应用的蓝本。

Agently-Daily-News-Collector链接

AgentEra / Agently-Daily-News-Collector项目地址：https://github.com/AgentEra/Agently-Daily-News-Collector

本文地址：https://www.tgoos.com/35161

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