content-finder-agent/examples/content_finder

Content Finder Agent

内容寻找Agent - 基于多步推理的智能内容发现系统

功能特点

这个Agent能够：

1. 理解需求：深入分析用户的内容需求，提取关键要素
2. 多平台搜索：在抖音、小红书、B站、知乎等平台搜索内容
3. 智能推理：多步推理，每次执行一小步，然后思考下一步
4. 数据分析：分析内容的数据表现（点赞、评论、受众等）
5. 策略迭代：根据搜索结果不断调整搜索策略
6. 知识积累：保存有价值的搜索策略到知识库

工作流程示例

需求："孩子军抗日，让人感动。找这样的视频。"

Agent执行流程：
1. 查询内容库中是否有类似视频
2. 分析找到的视频来源（账号、平台）
3. 基于关键词进行扩展搜索
4. 使用热点宝等工具验证受众数据
5. 提取相关标签继续扩展
6. 保存有价值的搜索策略

快速开始

1. 安装依赖

cd /Users/heyu/work/TZLD/project/Agent
pip install -r requirements.txt

2. 配置环境变量

# 复制环境变量模板
cp examples/production_template/.env examples/content_finder/.env

# 编辑 .env 文件，填入必要的 API Keys

3. 运行Agent

cd examples/content_finder
python run.py

4. 恢复已有任务

# 使用 --trace 参数恢复已有的执行记录
python run.py --trace <trace_id>

配置说明

config.py

• model: 使用的LLM模型（默认：claude-sonnet-4.5）
• temperature: 温度参数（默认：0.3）
• max_iterations: 最大迭代次数（默认：1000）
• knowledge: 知识管理配置

content_finder.prompt

定义了Agent的系统提示词和初始任务。你可以修改这个文件来：

• 调整Agent的工作流程
• 修改初始任务需求
• 添加更多工作原则

交互控制

运行过程中可以：

• 输入 p 或 pause：暂停执行，进入交互模式
• 输入 q 或 quit：停止执行
• 暂停后可以：
  • 查看当前进度
  • 插入干预消息
  • 触发经验总结
  • 查看 GoalTree

可用工具

Agent可以使用以下工具：

搜索工具

• search_posts: 在各平台搜索帖子内容
• get_search_suggestions: 获取搜索补全建议词

知识管理

• knowledge_search: 搜索知识库中的相关经验
• knowledge_save: 保存有价值的策略和发现

浏览器工具

• browser_*: 访问网页、提取内容、数据分析等

输出结果

• 执行结果保存在 output/result.txt
• Trace记录保存在 .trace/ 目录
• 可以通过 API Server 可视化查看执行过程

可视化

启动 API Server 查看执行过程：

# 在项目根目录
python api_server.py

# 浏览器访问
http://localhost:8000/api/traces

注意事项

1. 确保已配置好所需的 API Keys
2. 首次运行会创建必要的目录结构
3. Agent会自动保存执行进度，可随时恢复
4. 建议定期查看知识库，了解积累的搜索策略