Agent/examples/content_finder

内容寻找 AI Agent

概述

内容寻找Agent是一个智能视频内容发现系统，能够根据需求自主从全网寻找相关视频内容，并通过运营反馈和内容表现数据不断优化寻找策略。

核心功能

1. 智能内容搜索

• 根据需求关键词和标签自动搜索多个平台（抖音、快手等）
• 支持多维度内容筛选（播放量、点赞数、发布时间等）
• 自动去重和内容质量评估

2. 运营交互系统

• 支持运营人员标注内容质量（优质/一般/差）
• 记录运营偏好和筛选规则
• 可调整搜索策略和关键词权重

3. 记忆与学习

• 记录每次搜索的关键词、平台、筛选条件
• 存储内容在平台的实际表现数据（播放、互动、转化）
• 基于历史数据优化搜索策略

4. 自适应优化

• 分析高表现内容的共同特征
• 自动调整搜索关键词和筛选条件
• 学习运营偏好，提高内容匹配度

架构设计

content_finder/
├── agent.py              # ContentFinderAgent 主类
├── tools/
│   ├── crawler.py        # 爬虫工具（抖音、快手等）
│   ├── content_eval.py   # 内容评估工具
│   └── feedback.py       # 反馈收集工具
├── memory/
│   ├── search_history.py # 搜索历史记录
│   ├── content_perf.py   # 内容表现数据
│   └── operator_pref.py  # 运营偏好数据
├── skills/
│   └── content_finder.md # Agent技能定义
└── run.py                # 运行入口

数据流程

1. 需求输入 → Agent接收搜索需求
2. 策略生成 → 基于记忆生成搜索策略
3. 多平台搜索 → 调用爬虫工具搜索内容
4. 内容评估 → 评估内容质量和相关性
5. 运营反馈 → 收集运营人员反馈
6. 表现追踪 → 记录内容实际表现
7. 策略优化 → 更新搜索策略和记忆