
IT新闻聚合智能体通过自动化技术抓取、分析和呈现最新的IT行业动态。这类智能体通常结合自然语言处理(NLP)和机器学习技术,从多个来源筛选高价值信息。
核心功能包括:
典型应用场景:
使用Python的Scrapy框架构建爬虫,示例代码:
import scrapy
from datetime import datetime
class TechNewsSpider(scrapy.Spider):
name = 'tech_news'
start_urls = ['https://techcrunch.com/category/artificial-intelligence/']
def parse(self, response):
for article in response.css('div.post-block'):
yield {
'title': article.css('h2 a::text').get(),
'url': article.css('h2 a::attr(href)').get(),
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
'source': 'TechCrunch'
}通过预训练模型进行文本分析:
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="distilbert-base-uncased")
summarizer = pipeline("summarization", model="t5-small")
def analyze_article(text):
sentiment = classifier(text[:512])[0]
summary = summarizer(text, max_length=130)[0]['summary_text']
return {
'sentiment': sentiment['label'],
'confidence': sentiment['score'],
'summary': summary
}使用Neo4j存储实体关系:
CREATE (n:Technology {name:'AI'})-[:RELATED_TO]->(m:Company {name:'OpenAI'})
CREATE (n)-[:MENTIONED_IN]->(a:Article {title:'GPT-4 Release'})采用微服务架构:
性能优化策略:
关键性能指标包括:
行业应用数据显示:
该实现方案可根据具体需求扩展,例如增加多语言支持或集成预警功能。完整项目建议采用CI/CD管道实现自动化测试和部署。