Agently 每日新闻收集器 v4

Agently 每日新闻收集器已在 Agently v4 的基础上重写，现使用：

• TriggerFlow 作为端到端流水线
• Agently v4 内置的 Search 和 Browse 工具
• 结构化输出契约，而非旧版 v3 的工作流 API

版本约束：本项目需要 Agently v4.0.8.3 或更高版本。当前实现使用 TriggerFlow 子流程 来组织每列的流水线，因此较早的 v4 版本与此处使用的工作流结构不兼容。

之前的 Agently v3 项目已被归档至 ./v3。

功能特性

• 输入主题，自动生成多列新闻简报
• 在一个流程中完成搜索、初选、浏览、摘要和故事组装
• 将最终报告保存为 Markdown 格式，存放在 ./outputs
• 提示模板置于 ./prompts 目录下，便于编辑
• 保持独立的 ./tools 层，以便在不触及主工作流的情况下替换搜索/浏览组件
• 流程构建逻辑位于 ./workflow，使编排部分能够独立于收集逻辑演进

快速开始

1. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

如果您手动安装 Agently，请确保至少使用以下命令：

pip install "agently>=4.0.8.3"

2. 编辑 SETTINGS.yaml：

• 保留模型配置块为环境占位符
• 导出所需的环境变量：

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"

• 或将其放入本地 .env 文件中：

AGENTLY_NEWS_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
AGENTLY_NEWS_MODEL=gpt-4.1-mini
AGENTLY_NEWS_API_KEY=your_api_key

• 如有需要，可调整语言、搜索和并发设置
• 如果您的 OpenAI 兼容端点无需认证，您可以将 AGENTLY_NEWS_API_KEY 留空，项目将跳过认证步骤。

3. 运行：

python app.py

或直接传入主题：

python app.py "AI agents"

项目结构

.
├── app.py
├── news_collector/
├── tools/
├── workflow/
├── prompts/
├── outputs/
├── logs/
└── v3/

v3 到 v4 的重要变更

业务链大致仍为：

概要 -> 搜索 -> 选择 -> 浏览 + 摘要 -> 撰写专栏 -> 渲染 Markdown

变化主要体现在围绕该链条的工程架构上。

项目层面的变化

• 旧版 v3 项目采用主工作流，并在 ./workflows 下嵌套专栏工作流，辅以自定义的 search.py / browse.py 辅助函数及存储式的状态传递。
• v4 项目则更清晰地划分了职责：
  • news_collector/：应用/集成层
  • workflow/：父流程、专栏子流程及具体任务逻辑
  • tools/：搜索/浏览适配层
  • prompts/：结构化提示契约
• 模型配置不再硬编码在 Python 中，而是使用 SETTINGS.yaml 中的 ${ENV.xxx} 占位符，从而简化部署和本地切换。
• 工具的连接不再嵌入工作流代码中。搜索、浏览和日志记录器被注入为 TriggerFlow 的运行时资源，使得工作流更易于替换或测试。
• 工作流设计更加贴近业务边界：
  • 父流程：准备请求 -> 生成概要 -> 遍历每一列 -> 渲染报告
  • 专栏子流程：搜索 -> 选择 -> 摘要 -> 撰写专栏
  • 专栏流程中的 摘要 阶段进一步下沉为摘要子流程，由 TriggerFlow 直接处理分流与汇总，而非在业务代码中使用 asyncio.gather。
  • 这样可以使父流程专注于报告编排，而子流程专注于单个专栏的生命周期。
  • 使用 子流程 的直接好处是，专栏流水线成为一个可复用、可独立演进的工作流单元，而不必深埋在一个庞大的父流程中。

此处使用的 Agently v4 特性

• TriggerFlow 编排
  • 替代了旧版 v3 的工作流风格，采用更为明确的流程图（to、for_each、sub flow、支持分支的组合）。
  • 与旧版 v3 工作流链不同，TriggerFlow 在这里并行处理各列，并在每列内部并行摘要已选故事。
  • 对本项目而言：端到端新闻流水线更易于检查、演进和拆分，而不会将编排逻辑与业务逻辑混杂；同时，父报告流程和每列流水线现在可以直接建模为父子流程，而非一个巨大的整体。
• 子流程组合
  • 项目现在可以将自然重复的业务流程“构建一列”提取出来，形成独立的 TriggerFlow，并在父流程中通过 for_each(column) 不断调用。
  • 对本项目而言：
    • 父流程专注于报告级别的编排
    • 专栏流水线可以独立测试、可视化和导出
    • 未来的变体，如“简报专栏”、“深度专栏”或“区域专栏”，都可以复用或派生自子流程，而不必复制父流程节点
    • capture / write_back 使父流程与子流程之间的输入、状态和资源边界更加清晰
• 结构化输出契约
  • YAML 提示现在直接定义了概要生成、新闻选择、摘要和专栏撰写的输出模式。
  • 对本项目而言：减少了大量手工解析代码，步骤间的接口更加清晰，提示迭代也更加容易。
• 内置搜索/浏览工具
  • 项目现在默认使用 Agently v4 内置的工具实现，而非旧版项目中的本地辅助工具。
  • 对本项目而言：减少了自定义基础设施代码，用户仍可通过 ./tools 更换实现方式，而无需重写工作流。
• 运行时资源与状态命名空间
  • TriggerFlow 的运行时资源用于注入日志记录器、搜索和浏览等依赖项，而运行时状态则存储执行数据，如请求、概要和中间结果。
  • 对本项目而言：依赖关系的配置与执行状态被清晰分离，从而使各个模块的代码更加简洁且易于维护。
• 环境感知的配置
  • Agenty v4 的 set_settings(..., auto_load_env=True) 可直接与 ${ENV.xxx} 占位符配合使用。
  • 对本项目而言：模型端点、模型名称和 API 密钥可以通过环境变量切换，而无需修改代码或提交敏感信息。

对该项目的整体影响

• 核心产品行为对 v3 用户来说依然熟悉，但项目现在采用了更清晰的“应用/工作流/工具/提示词”分离架构。
• 更多逻辑被表达为 Agently 原生能力，而非项目特定的胶水代码。
• 真正的并发现在成为默认执行模型的一部分。v3 版本实际上是串行的，而 v4 版本可以通过 TriggerFlow 并行处理列数据及每列的汇总。
• 替换工具、调整提示词或演进工作流步骤的风险，相比旧版 v3 布局已显著降低；整体编排结构也重新契合最初的“主流程 + 列流程”思维模型。
• 这也意味着工作流的演进可以分层进行：报表级别的变更保留在父流程中，而列级别的变更则保留在子流程中，无需强制两者同时改动。

注意事项

• 需要 Python >=3.10，因为 Agently v4 要求使用该版本。
• 本项目需要 Agently >=4.0.8.3。
• 模型设置现在使用 Agently v4 的 auto_load_env=True，并采用 ${ENV.xxx} 占位符。
• tools/ 默认使用 Agently v4 内置实现，但你可以用自定义工具替换其中的工厂方法。
• workflow/ 现在按业务边界拆分为父流程、列子流程、报表级任务块和列级任务块。
• news_collector/ 充当应用/集成层，负责配置、模型对接以及 CLI 入口支持。
• 当前示例中的 SETTINGS.yaml 默认启用了 BROWSE.enable_playwright: true，因为许多新闻页面需要真实浏览器才能返回可用内容。
• 如果你不想安装 Playwright，请手动将 BROWSE.enable_playwright 设置为 false，但请注意，在动态或受保护的网站上，浏览质量可能会较差。
• 设置加载器仍与旧版 v3 的键保持基本兼容，例如 MODEL_PROVIDER、MODEL_URL、MODEL_AUTH、MODEL_OPTIONS、MAX_COLUMN_NUM 和 USE_CUSTOMIZE_OUTLINE。

Agently Daily News Collector 快速上手指南

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Linux / macOS / Windows
• Python 版本：>= 3.10（Agently v4 强制要求）
• 核心依赖：Agently >= 4.0.8.3
• 浏览器引擎（可选但推荐）：若需抓取动态新闻页面，建议安装 Playwright。
  • 安装命令：playwright install
  • 注：若不使用 Playwright，需在配置中关闭相关选项，但可能导致部分动态网站抓取失败。

安装步骤

1. 克隆项目并安装依赖 推荐使用国内镜像源加速安装过程：

   pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   

   如果手动安装 Agently，请确保版本不低于 4.0.8.3：

   pip install "agently>=4.0.8.3" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   

2. 配置环境变量 编辑项目根目录下的 SETTINGS.yaml 文件，模型配置部分保留 ${ENV.xxx} 占位符即可。

   接着，您需要设置大模型相关的环境变量。您可以选择以下任一方式：

   • 方式 A：导出环境变量（临时生效）

     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"
     

     (国内用户可将 BASE_URL 替换为兼容 OpenAI 协议的国内中转地址)

   • 方式 B：创建 .env 文件（推荐，持久生效） 在项目根目录创建 .env 文件并填入以下内容：

     AGENTLY_NEWS_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
     AGENTLY_NEWS_MODEL=gpt-4.1-mini
     AGENTLY_NEWS_API_KEY=your_api_key
     

3. 调整高级设置（可选） 如需修改语言、并发数或关闭 Playwright，可在 SETTINGS.yaml 中调整对应字段。

   • 若不安装 Playwright，请将 BROWSE.enable_playwright 设为 false。

基本使用

配置完成后，即可运行新闻收集程序。生成的报告将以 Markdown 格式保存至 ./outputs 目录。

• 运行默认主题

  python app.py
  

• 指定特定主题生成简报

  python app.py "AI agents"
  

程序将自动执行搜索、筛选、浏览、摘要及多栏目报告组装流程。