5分钟打造智能新闻助手：用Agno构建你的Hacker News资讯聚合工具
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ag/agno 你是否每天花费大量时间浏览各类科技资讯网站，却仍担心错过重要信息？本文将带你使用Agno框架快速构建一个智能Hacker News新闻聚合工具，自动获取并分析热门科技动态，让你轻松掌握业界脉搏。读完本文，你将学会如何创建自定义工具、配置智能代理以及实现自动化内容聚合与分析。
为什么选择Agno构建新闻助手
Agno作为高性能多智能体系统运行时，提供了简洁而强大的工具开发接口。与传统爬虫或API调用相比，基于Agno构建的新闻助手具有以下优势：
- 智能化处理：内置的AI模型可自动分析和总结新闻内容
- 灵活扩展：可轻松添加过滤、分类和推送功能
- 多工具集成：支持与其他服务无缝对接，如邮件发送、Slack通知等
- 简洁API：几行代码即可实现复杂功能，降低开发门槛
核心工具定义位于cookbook/getting_started/04_write_your_own_tool.py，该文件展示了如何创建一个完整的Hacker News工具。
准备工作：环境搭建与依赖安装
在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：
- Python 3.8+
- pip包管理器
- 网络连接（用于API调用）
首先安装必要的依赖包：
pip install openai httpx agno
Agno框架的核心库位于libs/agno/目录，其中包含了构建智能代理所需的所有组件。
构建Hacker News工具：核心代码解析
工具函数定义
Hacker News工具的核心是get_top_hackernews_stories函数，它负责从Hacker News API获取热门故事：
def get_top_hackernews_stories(num_stories: int = 10) -> str:
"""Use this function to get top stories from Hacker News.
Args:
num_stories (int): Number of stories to return. Defaults to 10.
Returns:
str: JSON string of top stories.
"""
# Fetch top story IDs
response = httpx.get("https://hacker-news.firebaseio.com/v0/topstories.json")
story_ids = response.json()
# Fetch story details
stories = []
for story_id in story_ids[:num_stories]:
story_response = httpx.get(
f"https://hacker-news.firebaseio.com/v0/item/{story_id}.json"
)
story = story_response.json()
if "text" in story:
story.pop("text", None)
stories.append(story)
return json.dumps(stories)
这段代码实现了两个主要功能：首先获取热门故事ID列表，然后根据ID获取每个故事的详细信息，并返回JSON格式的结果。完整代码可查看cookbook/getting_started/04_write_your_own_tool.py。
创建智能代理
接下来，我们需要创建一个Agno代理，将工具与其结合：
agent = Agent(
model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
instructions=dedent("""\
You are a tech-savvy Hacker News reporter with a passion for all things technology! 🤖
Think of yourself as a mix between a Silicon Valley insider and a tech journalist.
Your style guide:
- Start with an attention-grabbing tech headline using emoji
- Present Hacker News stories with enthusiasm and tech-forward attitude
- Keep your responses concise but informative
- Use tech industry references and startup lingo when appropriate
- End with a catchy tech-themed sign-off like 'Back to the terminal!' or 'Pushing to production!'
Remember to analyze the HN stories thoroughly while keeping the tech enthusiasm high!\
"""),
tools=[get_top_hackernews_stories],
markdown=True,
)
这个代理配置了以下关键元素：
- 使用GPT-4o模型进行自然语言处理
- 定义了特定的角色和风格指南
- 集成了我们刚刚创建的Hacker News工具
- 启用Markdown格式输出
完整的代理配置代码可在cookbook/getting_started/04_write_your_own_tool.py查看。
运行与使用：获取并分析新闻
配置完成后，只需一行代码即可获取并分析热门新闻：
agent.print_response("Summarize the top 5 stories on hackernews?", stream=True)
运行脚本后，你将看到类似以下的输出：
- 一个引人注目的科技头条
- 5个热门HN故事的简洁摘要
- 带有科技行业术语的分析评论
- 一个有趣的技术风格结束语
你可以尝试不同的问题，如：
- "What are the trending tech discussions on HN right now?"
- "What's the most upvoted story today?"
- "Summarize stories about AI from the top 20"
这些示例问题在cookbook/getting_started/04_write_your_own_tool.py中提供。
高级扩展：定制你的新闻助手
Agno框架提供了丰富的扩展功能，让你可以根据需求定制新闻助手：
1. 添加工具钩子
通过工具钩子可以在工具调用前后执行自定义逻辑，如日志记录、性能监控或数据转换。示例代码可参考cookbook/tools/tool_hooks/pre_and_post_hooks.py，其中展示了如何实现：
def get_top_hackernews_stories(agent: Agent) -> Iterator[str]:
# 前置逻辑
start_time = time.time()
agent.logger.info("Fetching top Hacker News stories...")
# 实际工具调用
result = original_get_top_hackernews_stories()
# 后置逻辑
duration = time.time() - start_time
agent.logger.info(f"Fetched stories in {duration:.2f} seconds")
yield result
2. 实现异步工具调用
对于需要处理大量数据或长时间运行的操作，可以使用异步工具调用提高性能：
async def get_top_hackernews_stories(agent: Agent) -> AsyncIterator[str]:
async with httpx.AsyncClient() as client:
# 异步获取故事ID
response = await client.get("https://hacker-news.firebaseio.com/v0/topstories.json")
story_ids = response.json()
# 并发获取故事详情
tasks = [
client.get(f"https://hacker-news.firebaseio.com/v0/item/{story_id}.json")
for story_id in story_ids[:10]
]
responses = await asyncio.gather(*tasks)
# 处理结果
stories = [resp.json() for resp in responses]
yield json.dumps(stories)
完整示例可在cookbook/tools/tool_hooks/async_pre_and_post_hooks.py中找到。
3. 添加缓存功能
为避免重复请求和提高响应速度，可以为工具添加缓存功能：
@tool(cache=True, ttl=300) # 缓存5分钟
def get_top_hackernews_stories(num_stories: int = 5) -> str:
# 工具实现...
这个功能在cookbook/tools/tool_decorator/cache_tool_calls.py中有详细示例。
总结与下一步
通过本文，你已经学会了如何使用Agno框架创建一个智能Hacker News新闻聚合工具。我们从基础的工具函数开始，逐步构建了一个具有AI分析能力的智能代理，并探讨了多种高级扩展可能性。
接下来，你可以尝试：
- 添加更多新闻源，如TechCrunch、Wired等
- 实现新闻分类和个性化推荐功能
- 集成通知系统，如邮件或Slack提醒
- 创建Web界面，使用Streamlit或Chainlit构建交互式应用
Agno框架的更多高级功能和示例可在cookbook/目录中探索，包括多代理协作、持久化存储、状态管理等高级主题。
Happy coding，让你的新闻助手更智能、更强大！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
