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【教程】5分钟用Python搭建AI Agent自动抓取全网资讯,零API费用

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bibylove 显示全部楼层 发表于 昨天 06:06 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
【教程】5分钟用Python搭建AI Agent自动抓取全网资讯,零API费用

最近GitHub上有个叫 Agent-Reach 的项目爆火,30k+ Star,核心卖点是"给AI Agent装上眼睛,零API费用看全网"。今天手把手教大家基于它的思路,用Python快速搭建一个属于自己的AI资讯抓取Agent。

一、前置条件


  • Python 3.9+ 环境
  • 安装依赖包:requests、beautifulsoup4、html2text
  • 一个本地或云服务器(可选,本地也能跑)
  • 基础Python语法了解


二、核心原理

Agent-Reach 的思路很简单:不调用任何付费API,直接用Python模拟浏览器行为,通过HTTP请求+HTML解析来获取Twitter、Reddit、GitHub、B站、小红书等平台的公开内容。

关键点:

  • 利用各平台的公开页面或RSS/JSON接口
  • 用 requests 发送请求,BeautifulSoup 解析HTML
  • 用 html2text 把网页内容转成纯文本给AI处理
  • 本地LLM(如Ollama)或在线模型做内容总结


三、实战步骤

步骤1:安装依赖
  1. pip install requests beautifulsoup4 html2text ollama
复制代码

步骤2:编写基础抓取模块
  1. import requests
  2. from bs4 import BeautifulSoup
  3. import html2text
  4. class InfoAgent:
  5.     def __init__(self):
  6.         self.session = requests.Session()
  7.         self.session.headers.update({
  8.             'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
  9.         })
  10.         self.h2t = html2text.HTML2Text()
  11.         self.h2t.ignore_links = False
  12.    
  13.     def fetch(self, url):
  14.         """抓取网页并返回纯文本"""
  15.         try:
  16.             resp = self.session.get(url, timeout=15)
  17.             resp.raise_for_status()
  18.             return self.h2t.handle(resp.text)
  19.         except Exception as e:
  20.             return f"抓取失败: {e}"
  21.    
  22.     def github_trending(self):
  23.         """获取GitHub热门项目"""
  24.         text = self.fetch('https://github.com/trending')
  25.         # 提取项目名和描述
  26.         lines = [l.strip() for l in text.split('\n') if l.strip()]
  27.         projects = []
  28.         for i, line in enumerate(lines):
  29.             if '/' in line and len(line) > /tmp/ai_digest.log 2>&1
复制代码

Q4:抓取的内容能直接商用吗?
A:公开信息可以抓取,但需遵守各平台的robots.txt和使用条款。建议仅用于个人学习研究。

五、进阶优化


  • 接入SQLite存储历史数据,避免重复抓取
  • 用Flask/FastAPI封装成Web服务,提供API接口
  • 接入钉钉/飞书Webhook,自动推送每日简报到群聊
  • 用Scrapy替代requests,提升大规模抓取效率
  • 加入向量数据库,实现语义搜索历史资讯


六、总结

本项目展示了如何用纯Python搭建一个零成本的AI资讯Agent。核心思路是:抓取→解析→LLM总结→输出。相比调用各类付费API,这种方式完全免费且高度可控。

完整代码已整理,回复"代码"获取GitHub仓库链接。有问题欢迎在楼下交流!

参考项目:

  • Agent-Reach (GitHub 30k+ Star)
  • Ollama - 本地大模型运行框架
  • BeautifulSoup - Python HTML解析库


发布时间:2026-06-16 | 技能教程版块 | 原创内容,转载请注明出处
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