这次我们来看一个很有意思的工程化实践让 AI 每天自己上网定时找项目、盯资金动态、查风险信号。严格来说它不是一个开箱即用的单一模型而是把大模型 API、定时任务、网页解析、信息去重和消息推送串起来的一套值守系统。简单说就是让 AI 从“你问一句它答一句”变成一个每天早上自动巡检、自动归档、自动提醒的数字员工。这类系统的价值在于把重复的信息收集工作从人工变成自动化。以前你可能需要每天早上打开十几个网站、翻几页新闻、再把重要信息复制到表格里现在可以让 AI 按照固定时间抓取公开信息用大模型做摘要、分类和风险判断最后生成一份结构化报告推给你。对于关注行业动态、投标机会、政策补贴和对公开舆情做监控的团队来说这一步能省下不少时间。这篇文章不卖关子直接讲清楚这套东西怎么做。我会从架构设计、环境准备、模块拆解、接口封装、批量任务到常见问题完整过一遍并且给出可运行的 Python 代码骨架。想要在自己的机器或服务器上搭一套“AI 每日上网巡检员”的读者按照下面的思路走应该能跑通最小闭环。1. 核心能力速览先给一张速览表方便你在阅读后续细节前快速判断这套方案适不适合你。能力项说明项目类型AI Agent 自动化值守系统非单一模型核心能力定时采集公开信息、LLM 摘要分类、风险信号识别、每日报告生成输入信息源RSS 订阅、公开 API、普通网页列表页可配置扩展数据处理自动去重、正文抽取、LLM 抽取结构化 JSON输出形式Markdown 报告、Webhook 消息推送钉钉/企业微信/Server 酱等定时方式APScheduler / Crontab支持每日定时执行API 扩展FastAPI 封装可手动触发巡检或查询历史报告批量任务支持多个信息源并发采集支持批量分析条目运行环境Linux / macOS / WindowsPython 3.10需可访问大模型 API 或本地模型服务模型依赖OpenAI 兼容接口或本地 Ollama / vLLM无固定显存要求部署门槛中低主要依赖 Python 生态单机即可运行适用场景行业动态监控、招标信息聚合、公开融资动态汇总、舆情风险预警合规边界仅采集公开信息需遵守目标站点条款不用于非法爬取和隐私数据收集这套场景里 AI 负责的是“理解”和“判断”整个系统的稳定性主要靠采集层、调度层和重试机制保证。想清楚这一点后续设计就会少走很多弯路。2. 适用场景与使用边界先说适合谁。如果你每天都在做类似的事情早上刷行业网站、筛公告、整理商机、盯负面舆情那这套系统适合你。它适合技术团队做内部信息中台也适合个人开发者做个人情报站。常见用法包括行业新闻早报每天固定时间抓取几个行业站点的 RSS用大模型生成摘要推送 Markdown 报告。招标与政策信息聚合把公开采购网站的公告页和补贴政策页加入监控列表按关键词筛选出现新公告就自动解析标题、日期、链接和摘要。融资事件监控从公开创投媒体或企业公告页面抓取融资信息聚合整理成周报辅助行业研究和市场观察。风险信号巡查对目标公司、品牌词进行舆情巡检识别高负面、高紧急度的风险条目并触发预警。再说它不适合什么。第一不适合把它当成专业风控系统的替代品。AI 的摘要和风险判断仍然可能出错重要决策必须有专业人员复核。第二不适合用于未授权的高频爬取、绕过登录或采集非公开数据。每个信息源都要考虑目标网站的服务条款和 robots 协议。第三涉及肖像、声音、著作权材料的采集与再分发必须取得授权。第四“找钱”这类表述如果落到融资建议或投资建议必须明确声明不构成投资建议系统只做公开信息聚合。从材料上看“查风险”是这套系统的另一个核心目标。实现上可以拆成两层一层是规则层用精确关键词和黑名单做硬过滤另一层是大模型层用 prompt 引导模型判断负面程度和紧急程度。规则层解决召回问题模型层解决误报问题两者配合使用。3. 系统架构与模块设计这套 AI 上网巡检系统可以拆成五个模块模块职责关键依赖调度层定时触发巡检任务管理任务状态APScheduler 或 Crontab采集层抓取 RSS / API / 网页抽取正文和链接feedparser、requests、BeautifulSoup分析层调用大模型对条目做摘要、分类、风险判断OpenAI SDK / Ollama HTTP 接口存储层保存抓取历史、去重记录、报告结果SQLite / 本地 JSON 文件通知层生成 Markdown 报告并推送Markdown 模板、Webhook 请求整体的执行流程是定时器触发每日巡检任务。读取配置文件中的信息源列表。对每个信息源做增量抓取只处理新增条目。清洗正文去掉广告和重复内容。调用大模型对每条内容做结构化抽取。用规则库对涉及风险的条目做二次标记。生成当日报告写入本地文件。推送报告到 Webhook 或邮件。在代码组织上我建议保持每个模块独立方便后续替换信息源或换模型服务。下面的目录结构可以作为参考。ai-daily-watcher/ ├── main.py # 入口启动调度器或 API 服务 ├── config.py # 读取和校验配置 ├── sources.json # 信息源配置 ├── scheduler.py # 定时任务模块 ├── collector.py # 采集模块 ├── analyzer.py # LLM 分析模块 ├── risk.py # 风险规则库 ├── reporter.py # 报告生成与推送 ├── storage.py # SQLite 存储用于去重 ├── templates/ │ └── daily_report.md # 报告模板 └── outputs/ # 生成的报告目录4. 环境准备与前置条件这一步不复杂把 Python 环境装好、依赖装好、模型接口配好即可。4.1 基础环境建议使用 Python 3.10 或更高版本。推荐用虚拟环境隔离依赖避免污染系统环境。# 创建并激活虚拟环境Windows 激活命令不同 python3 -m venv venv source venv/bin/activate # Linux / macOS # venv\Scripts\activate # Windows PowerShell4.2 安装依赖核心依赖包括定时调度、HTTP 请求、RSS 解析、网页正文解析和 OpenAI 兼容接口的 SDK。pip install apscheduler requests feedparser beautifulsoup4 lxml openai pydantic fastapi uvicorn如果你准备用本地模型比如 Ollama需要先启动本地模型服务并确认接口可用。比较稳妥的方式是把模型调用地址和模型名称写进配置而不是写死在代码里。这样后期切换云端模型还是本地模型都不用改代码。4.3 模型服务配置这套系统的核心在分析层。实际项目中大模型不一定需要多强但需要稳定输出结构化 JSON。建议在配置文件中统一管理模型地址和密钥。{ llm: { api_base: https://your-api-endpoint.com/v1, api_key: your-api-key, model: gpt-4o-mini, temperature: 0.2, max_tokens: 2000 }, fetch_interval: 3600, report_time: 08:30, storage_db: data/watcher.db }需要注意一点API 密钥不要硬编码到代码里更不要提交到公开仓库。可以用环境变量加载例如在 Python 中读取os.getenv(LLM_API_KEY)。4.4 信息源准备采集层需要的信息源可以是 RSS 地址、公开 API 地址或普通网页列表页。我建议优先用 RSS 和公开 API因为它们结构清晰对目标站点负载小也不容易触发反爬。普通网页抓取只作为补充且必须降低抓取频率、设置合理的 User-Agent。配置示例{ sources: [ { name: 示例行业资讯, type: rss, url: https://example.com/feed.xml, tags: [行业动态] }, { name: 示例政策公告, type: page, url: https://example.com/announcements, selector: li.news-item a, tags: [政策, 公告] } ] }如果目标页面是普通网页采集时需要提供一个 CSS 选择器用于提取列表中的标题和链接。不同网站的页面结构差异很大这一步通常需要逐个适配。5. 核心代码实现下面进入代码部分。我给的是可以运行的最小闭环重点讲清楚调度、采集、分析和报告生成这四个环节。5.1 定时调度模块调度模块负责每天定时触发巡检任务。这里用 APScheduler 的CronTrigger实现每天早上执行一次。APScheduler 能做进程内的定时调度足够单机任务使用。如果以后任务多了可以换成系统级 Crontab 或 Celery Beat。# scheduler.py from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger import datetime from collector import collect_all_sources from analyzer import analyze_items from reporter import generate_daily_report def daily_job(): print(f[{datetime.datetime.now()}] 开始每日巡检) raw_items collect_all_sources() print(f采集到 {len(raw_items)} 条新内容) analyzed analyze_items(raw_items) print(f分析完成生成 {len(analyzed)} 条结构化记录) report_path generate_daily_report(analyzed) print(f报告已生成: {report_path}) def start_scheduler(): scheduler BlockingScheduler(timezoneAsia/Shanghai) scheduler.add_job( daily_job, CronTrigger(hour8, minute30), iddaily_watcher, misfire_grace_time3600, ) print(调度器已启动每天 08:30 执行巡检) scheduler.start() if __name__ __main__: start_scheduler()misfire_grace_time这个参数值得注意。如果程序在计划执行时间点刚好没运行比如服务器刚启动APScheduler 可以在宽限期内补跑任务避免漏掉日报。单机定时任务最怕的事就是“昨天没跑”有了这个参数能减少漏报。5.2 采集模块采集模块是比较容易出问题的地方。RSS 解析相对简单网页抓取需要处理超时、编码、反爬和字段缺失。下面给一个同时支持 RSS 和简单网页列表页的采集器。# collector.py import requests import feedparser from bs4 import BeautifulSoup from urllib.parse import urljoin HEADERS { User-Agent: Mozilla/5.0 (compatible; DailyWatcher/1.0; https://example.com/bot) } TIMEOUT 15 def fetch_url(url: str) - str | None: try: resp requests.get(url, headersHEADERS, timeoutTIMEOUT) resp.raise_for_status() resp.encoding resp.apparent_encoding return resp.text except Exception as exc: print(f[采集失败] {url} - {exc}) return None def parse_rss(url: str) - list[dict]: text fetch_url(url) if not text: return [] feed feedparser.parse(text) items [] for entry in feed.entries[:20]: items.append({ title: entry.get(title, ).strip(), link: entry.get(link, ).strip(), summary: entry.get(summary, )[:500], published: entry.get(published, ), source: url, }) return items def parse_page(url: str, selector: str) - list[dict]: text fetch_url(url) if not text: return [] soup BeautifulSoup(text, lxml) items [] for link_tag in soup.select(selector)[:20]: title link_tag.get_text(stripTrue) href link_tag.get(href) if not title or not href: continue full_url urljoin(url, href) items.append({ title: title, link: full_url, summary: , published: , source: url, }) return items def collect_all_sources(): 读取配置并遍历信息源实际使用时把 sources.json 加载进来 import json with open(sources.json, encodingutf-8) as f: config json.load(f) all_items [] for source in config[sources]: if source[type] rss: items parse_rss(source[url]) elif source[type] page: items parse_page(source[url], source[selector]) else: continue for item in items: item[tags] source.get(tags, []) all_items.extend(items) return all_items采集层一定要做去重。如果每次执行都重复分析同样的内容既浪费 API 费用也容易产生噪声。去重最简单的方案是把条目的标题和链接做哈希存到 SQLite 中新条目才进入分析阶段。存储模块可以做成下面这样# storage.py import sqlite3 import hashlib class Storage: def __init__(self, db_path: str data/watcher.db): self.conn sqlite3.connect(db_path) self.conn.execute( CREATE TABLE IF NOT EXISTS seen_items ( item_hash TEXT PRIMARY KEY, title TEXT, link TEXT, source TEXT, created_at TEXT ) ) def is_duplicate(self, title: str, link: str) - bool: item_hash self._hash(title, link) cur self.conn.execute( SELECT 1 FROM seen_items WHERE item_hash ?, (item_hash,) ) return cur.fetchone() is not None def mark_seen(self, title: str, link: str, source: str): item_hash self._hash(title, link) self.conn.execute( INSERT OR IGNORE INTO seen_items VALUES (?, ?, ?, ?, datetime(now)), (item_hash, title, link, source), ) self.conn.commit() staticmethod def _hash(title: str, link: str) - str: return hashlib.sha256(f{title}|{link}.encode(utf-8)).hexdigest()去重逻辑看似简单却能避免大量重复分析。建议在collect_all_sources返回结果后先过滤一遍is_duplicate只保留新条目进入大模型分析。5.3 大模型分析模块分析模块是整个系统的“AI 大脑”。它的工作是把采集到的原始标题和摘要转换为结构化 JSON。这里的关键是 prompt 设计和输出约束。我推荐用 JSON 模式或 function calling 来保证输出稳定。如果模型服务不支持 JSON mode也可以在后端做一次 JSON 解析容错比如去掉代码块标记后再解析。# analyzer.py import json import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_baseos.getenv(LLM_API_BASE, https://your-api-endpoint.com/v1), api_keyos.getenv(LLM_API_KEY, your-api-key), ) SYSTEM_PROMPT 你是一个信息分析助手。你会收到一条从公开网页采集到的信息。请判断 1. 它是否属于可用的项目机会、资金动态或风险信号。 2. 给这条信息打一个类别项目机会 / 资金动态 / 风险信号 / 普通资讯 / 无关内容。 3. 提取关键实体比如公司名、人名、机构名。 4. 判断风险等级高 / 中 / 低 / 无。 只输出 JSON不要输出其他解释。 def analyze_items(items: list[dict]) - list[dict]: results [] for item in items: user_content f标题{item[title]}\n摘要{item[summary]}\n链接{item[link]} try: resp client.chat.completions.create( modelos.getenv(LLM_MODEL, gpt-4o-mini), messages[ {role: system, content: SYSTEM_PROMPT}, {role: user, content: user_content}, ], temperature0.2, response_format{type: json_object}, ) content resp.choices[0].message.content parsed json.loads(content) parsed[title] item[title] parsed[link] item[link] parsed[source] item[source] results.append(parsed) except Exception as exc: print(f[分析失败] {item[title]} - {exc}) results.append({ title: item[title], link: item[link], source: item[source], category: 普通资讯, risk_level: 无, summary: item[summary], error: str(exc), }) return results调用大模型时要特别注意“批量”和“限流”问题。如果当天采集了几百条内容逐条调用会很慢除了考虑用多线程并发之外还要考虑把多条内容合成一次调用让模型一次返回 JSON 数组。这样能节省时间也降低 API 费用。下面是一个批量分析示例def analyze_items_batch(items: list[dict], batch_size: int 10) - list[dict]: results [] for i in range(0, len(items), batch_size): batch items[i:i batch_size] batch_text \n.join( f{idx 1}. {item[title]} | {item[summary][:200]} | {item[link]} for idx, item in enumerate(batch) ) user_content f请分析以下信息列表\n{batch_text} resp client.chat.completions.create( modelos.getenv(LLM_MODEL, gpt-4o-mini), messages[ {role: system, content: SYSTEM_PROMPT}, {role: user, content: user_content}, ], temperature0.2, response_format{type: json_object}, ) content resp.choices[0].message.content parsed json.loads(content) if isinstance(parsed, dict) and items in parsed: results.extend(parsed[items]) return results批量分析不是模型能力越强越好而是要看模型的上下文长度和输出稳定性。小模型在长列表输出时容易出现 JSON 截断实际使用时要先测一批短数据确认输出格式稳定再扩展到全量。5.4 风险规则模块大模型擅长做语义判断但不擅长做精确的关键词匹配。风险模块建议做成两层规则层 模型层。规则层用几个关键词列表快速标记可能涉及负面、紧急、法律风险的条目模型层再对这些条目做更细的判断。# risk.py HIGH_RISK_KEYWORDS [诉讼, 起诉, 立案, 处罚, 监管, 冻结] MEDIUM_RISK_KEYWORDS [下滑, 亏损, 裁员, 召回, 质疑] def rule_based_risk(title: str, summary: str) - str: text f{title} {summary} for kw in HIGH_RISK_KEYWORDS: if kw in text: return 高 for kw in MEDIUM_RISK_KEYWORDS: if kw in text: return 中 return 低 def enrich_risk_flag(analyzed_items: list[dict]) - list[dict]: for item in analyzed_items: rule_risk rule_based_risk(item.get(title, ), item.get(summary, )) llm_risk item.get(risk_level, 无) # 规则层命中高就提高最终风险等级 if rule_risk 高: item[final_risk] 高 elif rule_risk 中 and llm_risk in (无, 低, 中): item[final_risk] 中 else: item[final_risk] llm_risk return analyzed_items规则层的好处是透明、可解释、容易调整。你不需要依赖大模型去记一串关键词直接在本地配置里改就行。实际项目中关键词列表应该由业务人员维护而不是写死在代码里。5.5 报告生成与推送报告模块把分析结果渲染成 Markdown 文件再通过 Webhook 推送到钉钉、企业微信或 Server 酱。推送失败时要有重试机制避免因为网络抖动丢消息。# reporter.py import datetime import json import requests import os REPORT_TEMPLATE # AI 每日巡检报告 生成时间{time} ## 项目机会{project_count} {project_items} ## 资金动态{fund_count} {fund_items} ## 风险信号{risk_count} {risk_items} ## 全部新条目 {all_items} def _fmt_items(items, fields(title, category, risk_level, link)): lines [] for item in items: line - item.get(title, ) if item.get(category): line f分类{item[category]} if item.get(final_risk) or item.get(risk_level): risk item.get(final_risk) or item.get(risk_level) line f风险{risk} line f\n 链接{item.get(link, )} lines.append(line) return \n.join(lines) def generate_daily_report(analyzed_items: list[dict]) - str: project_items [x for x in analyzed_items if x.get(category) 项目机会] fund_items [x for x in analyzed_items if x.get(category) 资金动态] risk_items [x for x in analyzed_items if x.get(final_risk) 高 or x.get(risk_level) 高] content REPORT_TEMPLATE.format( timedatetime.datetime.now().strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S), project_countlen(project_items), fund_countlen(fund_items), risk_countlen(risk_items), project_items_fmt_items(project_items) or 无, fund_items_fmt_items(fund_items) or 无, risk_items_fmt_items(risk_items) or 无, all_items_fmt_items(analyzed_items) or 无, ) os.makedirs(outputs, exist_okTrue) date_str datetime.datetime.now().strftime(%Y%m%d) report_path foutputs/daily_report_{date_str}.md with open(report_path, w, encodingutf-8) as f: f.write(content) return report_path def push_report(report_path: str, webhook_url: str | None None): if not webhook_url: return with open(report_path, encodingutf-8) as f: content f.read() payload { msgtype: text, text: {content: content[:4000]}, } for attempt in range(3): try: resp requests.post(webhook_url, jsonpayload, timeout10) if resp.status_code in (200, 201): return True except Exception: pass return False实际推送时不同平台的消息格式和长度限制不一样。钉钉和企业微信的 Webhook 消息有长度上限日报太长时要截断或改成发送链接。SERVER 酱等第三方服务通常支持 Markdown 格式但也要控制单条消息体积。6. 启动方式与定时任务配置6.1 直接运行调度器最省事的方式是直接运行 Python 脚本让它常驻执行定时任务。python scheduler.py这种方式适合在本机或服务器上挂着跑。需要注意如果终端关闭进程会被退出建议用nohup或 systemd 做进程托管。nohup python scheduler.py logs/scheduler.log 21 6.2 使用 Crontab 配合手动执行脚本如果不想常驻进程可以只写一个run_once.py入口把采集、分析、报告都串起来然后用系统 Crontab 定时调用。# 每天早上 8:30 执行一次巡检 30 8 * * * cd /path/to/ai-daily-watcher /usr/bin/python run_once.py logs/cron.log 21这种方式的好处是简单、稳定、容易排查。系统 Crontab 自带日志任务是否执行直接看/var/log/cron或重定向日志即可。6.3 启动 FastAPI 服务如果希望系统暴露 API 接口方便手动触发巡检或查询历史报告可以用 FastAPI 包一层 HTTP 服务。# main.py from fastapi import FastAPI from scheduler import daily_job app FastAPI(titleAI Daily Watcher API) app.get(/health) def health(): return {status: ok} app.post(/run) def run_once(): daily_job() return {status: started} if __name__ __main__: import uvicorn uvicorn.run(app, host127.0.0.1, port8000)启动命令uvicorn main:app --host 127.0.0.1 --port 8000加了 API 服务以后可以接进自己的运维系统或前端工具。比如在内部管理系统里加一个按钮手动触发当天巡检或者写一个定时脚本先调 API 触发任务再把报告推给团队。7. 接口 API 与批量任务7.1 手动触发巡检通过/run接口可以手动触发一次全量巡检。调用方式如下curl -X POST http://127.0.0.1:8000/run返回结果{ status: started }这里的/run是同步触发任务跑完才会返回。如果信息源很多建议改成异步任务先返回任务 ID再轮询查询执行状态。7.2 查询历史报告假设报告以文件形式存储在outputs/目录可以再加一个接口列出报告列表from fastapi.responses import FileResponse import os REPORT_DIR outputs app.get(/reports) def list_reports(): files sorted(os.listdir(REPORT_DIR), reverseTrue) return {reports: files} app.get(/reports/{filename}) def get_report(filename: str): file_path os.path.join(REPORT_DIR, filename) if not os.path.exists(file_path): return {error: not found} return FileResponse(file_path, media_typetext/markdown)7.3 批量任务设计批量任务主要体现在两个地方一是采集阶段多个信息源并发抓取二是分析阶段把条目分批喂给模型。并发控制在写采集模块时就需要考虑。建议用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor控制并发数避免同时请求太多导致 IP 被限。# 并发采集示例 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed def collect_all_sources_concurrent(sources, max_workers3): all_items [] with ThreadPoolExecutor(max_workersmax_workers) as executor: future_map {} for source in sources: if source[type] rss: future executor.submit(parse_rss, source[url]) else: future executor.submit(parse_page, source[url], source[selector]) future_map[future] source for future in as_completed(future_map): source future_map[future] items future.result() for item in items: item[tags] source.get(tags, []) all_items.extend(items) return all_items并发数不宜设置过大。对于公开信息源3 到 5 个并发已经足够。采集过快容易给目标站点造成压力也容易触发反爬策略。批量任务出现部分失败时记录失败日志并继续处理剩余条目比整体重试更好。8. 资源占用与性能观察这套系统的资源占用主要看三个因素信息源数量、是否用本地模型、报告生成频率。如果使用云端大模型 API本机资源占用很低普通 2 核 4G 的服务器就能跑。主要耗时在网络请求和模型推理。一次巡检采集几十条内容、分析几十条内容整体耗时通常在几分钟到十几分钟之间取决于模型接口的响应速度。如果使用本地 Ollama 或 vLLM 部署模型就需要考虑显存和 CPU 占用。7B 到 14B 的量化模型显存占用大约在 6G 到 12G具体要看量化级别和上下文长度。建议本地模型单独部署一台 GPU 机器与抓取服务分离避免互相影响。观察性能可以分几个方向采集耗时在collect_all_sources前后记录时间戳统计每个信息源的耗时。分析耗时统计每条或每批条目的模型调用耗时。去重命中率记录新增条目和去重条目的比例判断增量抓取是否正常。推送成功率推送失败时记录错误码和重试次数。推荐用 Python 自带的logging输出结构化日志把耗时和状态写进日志文件。出现问题时按请求 ID 或时间戳就能定位到具体模块。9. 常见问题与排查方法问题现象可能原因排查方式解决方案定时任务没有执行调度器未启动或时区设置错误查看调度器日志和系统时间检查时区配置确认 scheduler 已启动每天重复分析同样的内容去重模块未接入检查 SQLite 数据库是否写入记录在采集后调用is_duplicate和mark_seen页面抓取返回 403目标站点反爬限制或 UA 被识别查看 HTTP 状态码和响应头降低抓取频率使用合规 UA遵守 robots 协议RSS 解析结果为空RSS 地址失效或内容格式变化手动请求 RSS 地址并查看 XML更新 RSS 地址或改用页面采集大模型返回非 JSON模型输出不稳定或上下文过长查看原始响应内容改用 JSON 模式或使用批量分析并截断输入长度推送 Webhook 失败网络问题或消息体过长查看推送返回状态码增加重试截断消息内容或改为发送报告链接批量任务卡住个别信息源请求超时查看采集日志和超时设置设置更短的超时时间并用并发采集限制总耗时报告日期不对服务器时区不是本地时区对比服务器date命令结果在调度器和代码中统一设置时区实际部署中最容易出问题的地方集中在采集层和模型输出层。采集层的问题多半是网站改版或反爬策略变化模型输出层的问题多半是 JSON 格式不稳定。处理原则是任何异常都不能中断整个巡检任务单个信息源失败要跳过单条内容分析失败要降级保留原始信息。10. 最佳实践与使用建议第一先把最小闭环跑通。建议先只配置一个 RSS 信息源采集、分析、报告、推送都验证正常再逐步增加其他源。不要太早追求“全量信息源”先保证链路稳定。第二模型选型要按任务来。如果只做新闻摘要小模型足够如果做复杂风险判断和实体抽取建议用能力更强的大模型。实际项目中可以用不同模型处理不同任务摘要用便宜的小模型风险判断用强模型。第三做好增量抓取和去重。AI 每天上网的关键不是“抓得多”而是“看新内容”。只处理新增条目才能减少 API 费用也避免报告里重复出现旧闻。第四合规意识要放在第一位。采集公开信息时遵守目标网站的服务条款抓取频率要克制不采集非公开数据涉及公司、个人的风险判断必须由专业人员复核。对于“找资金机会”这类内容报告里要有“不构成投资建议”的类似声明只做信息聚合和提示。第五做好密钥管理。LLM API Key、Webhook 地址不要写进配置文件并上传到公开仓库。推荐用.env文件或环境变量加载。Webhook 地址如果泄漏有可能被恶意刷消息。第六日志和重试不能省。调度任务、模型调用、推送请求都要记录日志。批量任务加失败重试单个信息源失败不应该影响其他信息源执行。11. 总结与下一步这套“AI 每天自己上网”的系统最值得尝试的一点是把 AI 从对话工具变成了值守工具。一旦跑通每天早上你不需要手动打开一堆网站系统会自动把最新项目、公开资金动态和风险信号整理成报告推过来。建议拿到本文代码后先做三件事第一准备一个真实的信息源配置比如你常看的行业 RSS第二配置好模型接口并测试一条内容能否输出结构化 JSON第三手动执行一次完整巡检确认分析和报告生成正常。最小闭环验证通过以后再考虑增加网页信息源、接入更多推送渠道、部署到服务器定时执行。最容易踩的三个坑一是没用去重导致每天重复分析旧内容二是模型输出 JSON 不稳定没有做容错三是采集频率过高被目标网站限制。这三件事在设计阶段就要留好处理逻辑。后续可以继续扩展的方向包括接入更多信息源类型比如搜索 API、GitHub 仓库动态、企业公告页增加定时分时巡检比如早上看新闻、下午看招标、晚上看舆情把报告存储从本地文件升级为数据库做成历史可查询、趋势可分析的情报系统甚至可以在报告推送之前加一步人工审核让 AI 先把候选内容筛出来人只审核高风险和高价值条目。这套思路做扎实以后本质上就是一个小型 AI 情报工作台完全可以根据自己的业务需求继续加模块。