RSS 聚合器

解决的具体问题

当你订阅多个RSS源并希望Agent每日多次输出简报时，常会遇到四类痛点：

• 同一事件被不同媒体重复报道，简报里反复出现相同信息；
• 抓取结果中混入垃圾广告、无意义水文或滥规言论，噪音过多；
• 跨天或当天多次运行时，已推送过的文章再次出现在简报里；
• 输出格式松散、夹带Emoji或暴露原始来源，难以直接用于技术社区或内部知识库。

核心能力与关键步骤

Rss Aggregator的设计思路是用「过滤→合并→去重→模板化输出」的流水线，把多源RSS内容压缩成高信息密度的纯文本简报。

• 配置化抓取：从配置文件中读取有效RSS链接，获取最新文章并通读核心内容；
• 质量过滤：对抓取内容做初步评估，若判定为垃圾广告、无意义水文或滥规言论（即 is_abuse=true），直接丢弃；
• 跨源合并：交叉分析通过审查的文章，若多篇指向同一事件，合并为一条综合资讯，提取各方补充细节，避免重复；
• 历史去重：读取本地 pushed_history.log 文件，彻底剔除所有已在历史记录中存在的内容；新资讯推送后立即将其标题和链接追加到日志中，保证每日多次运行时的「纯增量」推送；
• 模板化输出：严格按照固定格式生成简报——顶部为 今日AI资讯 (YYYY-MM-DD) 日期头；每条资讯按 标题： → 摘要： → 链接： 顺序排列，字段间保留一个空行；摘要需包含具体数据（时间、算力、参数量等）、核心动作和深层影响，不添加主观内容；全程不展示RSS订阅源或原始媒体名称，不使用Emoji，仅用纯文本及基础Markdown换行。

适用边界与注意点

• 依赖Agent内置的LLM能力，无LLM环境无法运行；
• 复杂场景（如事件真伪判断、优先级排序）可能需要人工辅助决策；
• 简报质量取决于底层模型的阅读理解与摘要能力，配置的RSS源质量直接影响输出效果。