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Agent工作流

Agently-Daily-News-Collector — AI Agent 工作流中文教程

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:Agently-Daily-News-Collector
⭐ 618 Stars 🍴 103 Forks 💻 Python 📄 Apache-2.0 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
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✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,Agently-Daily-News-Collector — AI Agent 工作流中文教程 获评「强烈推荐」。这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.2 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析
Agently-Daily-News-Collector — AI Agent 工作流中文教程 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

Agently-Daily-News-Collector — AI Agent 工作流中文教程 工作流的设计遵循"最小配置,最大复用"原则:核心逻辑已经封装好,用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制,在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行,适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时,建议先在测试环境中运行 3-5 次,验证各个环节的输出结果符合预期,再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.2 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览

Agently-Daily-News-Collector — AI Agent 工作流中文教程 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 618
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
正常维护,社区驱动
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
Agent工作流
Forks
103
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Agently-Daily-News-Collector — AI Agent 工作流中文教程 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排,无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链,实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制,保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板,快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install agently-daily-news-collector

# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install agently-daily-news-collector

# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/AgentEra/Agently-Daily-News-Collector
cd Agently-Daily-News-Collector
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import agently_daily_news_collector; print('安装成功')"
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
agently-daily-news-collector --help

# 基本用法
agently-daily-news-collector input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import agently_daily_news_collector

# 示例
result = agently_daily_news_collector.process("input")
print(result)
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# agently-daily-news-collector 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "agently-daily-news-collector"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
agently-daily-news-collector --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export AGENTLY_DAILY_NEWS_COLLECTOR_API_KEY="your-key"
export AGENTLY_DAILY_NEWS_COLLECTOR_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 32/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

Agently Daily News Collector v4

Agently Daily News Collector has been rewritten on top of Agently v4 and now uses:

  • TriggerFlow for the end-to-end pipeline
  • Agently v4 built-in Search and Browse tools
  • structured output contracts instead of the old v3 workflow API
Version constraint: this project requires Agently v4.0.8.3 or newer. The current implementation uses TriggerFlow sub flow to organize per-column pipelines, so earlier v4 releases are not compatible with the workflow structure used here.

The previous Agently v3 project has been archived under ./v3.

Features

  • Input a topic and generate a multi-column news briefing automatically
  • Search, shortlist, browse, summarize, and assemble stories in one flow
  • Save the final report as Markdown under ./outputs
  • Keep prompt templates in ./prompts for easy editing
  • Keep an independent ./tools layer so search/browse can be replaced without touching the main workflow
  • Keep flow construction in ./workflow so orchestration can evolve independently from collector logic

Agently v4 features used here

  • TriggerFlow orchestration
  • Replaces the old v3 workflow style with a more explicit flow graph (to, for_each, sub flow, branching-ready composition).
  • Unlike the old v3 Workflow chain, TriggerFlow here runs columns concurrently and also summarizes picked stories concurrently within each column.
  • Meaning for this project: the end-to-end news pipeline is easier to inspect, evolve, and split into chunks without mixing orchestration with business logic, while the parent report flow and the per-column pipeline can now be modeled directly as parent/child flows instead of one oversized chunk.
  • Sub flow composition
  • The project can now extract a naturally repeated business pipeline, “build one column”, into its own TriggerFlow and invoke it repeatedly from the parent flow inside for_each(column).
  • Meaning for this project:
  • the parent flow stays focused on report-level orchestration
  • the column pipeline can be tested, visualized, and exported independently
  • future variants such as “briefing column”, “deep-dive column”, or “regional column” can reuse or derive from the child flow instead of cloning parent-flow nodes
  • capture / write_back makes the boundary between parent and child explicit for input, state, and resources
  • Structured output contracts
  • YAML prompts now define output schema directly for outline generation, news picking, summarizing, and column writing.
  • Meaning for this project: much less handwritten parsing glue, clearer interfaces between steps, and easier prompt iteration.
  • Built-in Search / Browse tools
  • The project now defaults to Agently v4 built-in tool implementations instead of the old project-local helpers.
  • Meaning for this project: less custom infrastructure code, and users can still swap implementations through ./tools without rewriting the workflow.
  • Runtime resources and state namespaces
  • TriggerFlow runtime resources are used to inject logger/search/browse dependencies, while runtime state stores execution data such as request, outline, and intermediate results.
  • Meaning for this project: dependency wiring and execution state are separated cleanly, which keeps chunk code thinner and more maintainable.
  • Environment-aware settings
  • Agently v4 set_settings(..., auto_load_env=True) works directly with ${ENV.xxx} placeholders.
  • Meaning for this project: model endpoint, model name, and API key can be switched by environment instead of editing code or committing secrets.

Quick Start

  1. Install dependencies:
pip install -r requirements.txt

If you install Agently manually, make sure you use at least:

pip install "agently>=4.0.8.3"
  1. Edit SETTINGS.yaml:
  • Keep the model block as environment placeholders
  • Export the required environment variables:
export AGENTLY_NEWS_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"
export AGENTLY_NEWS_MODEL="gpt-4.1-mini"
export AGENTLY_NEWS_API_KEY="your_api_key"
  • Or put them in a local .env file:
AGENTLY_NEWS_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
AGENTLY_NEWS_MODEL=gpt-4.1-mini
AGENTLY_NEWS_API_KEY=your_api_key
  • Adjust language / search / concurrency settings if needed
  • If your OpenAI-compatible endpoint does not require authentication, you can leave AGENTLY_NEWS_API_KEY unset and the project will skip auth.
  1. Run:
python app.py

Or pass a topic directly:

python app.py "AI agents"
📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能
👥 适合人群
自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队
🎯 使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +Apache-2.0 协议,可免费商用
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程,清晰直观
  • +可扩展性强,支持复杂场景
⚠️ 不足
  • 初始配置和调试需投入一定时间
  • 强依赖外部服务的稳定性
  • 复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ
Agently-Daily-News-Collector 是一款Python开发的AI辅助工具。An open-source LLM based automatically daily news collecting workflow showcase powered by Agently AI application development framework.
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:Agently-Daily-News-Collector — AI Agent 工作流中文教程 的核心功能完整,质量优秀。对于自动化工程师和运维人员来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ Apache-2.0 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 Agently-Daily-News-Collector — AI Agent 工作流中文教程
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 Agently-Daily-News-Collector
原始描述 An open-source LLM based automatically daily news collecting workflow showcase powered by Agently AI application development framework.
Topics llm-agentllm-agentsllm-applicationllm-appsnewsnews-agentllm-app
GitHub https://github.com/AgentEra/Agently-Daily-News-Collector
License Apache-2.0
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/AgentEra/Agently-Daily-News-Collector 🌐 官方网站  http://agently.tech

收录时间:2026-05-22 · 更新时间:2026-05-22 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。