最新版AI情报机器人从零快速搭建：完整教程与实战指南

AI在资讯抓取与情报挖掘上的落地早已不新鲜。不少团队已跑通闭环，效果可观——情报分析天然规避隐私敏感，对模型选型和网络要求也相对宽松。我正好需要搭建一个情报机器人，索性自己动手走一遍完整流程。

对开发者而言，手写代码通常比在线AI工坊更顺手、更高效。那为什么还要选后者？

以豆包为例，理由非常直给：

第一，免费API唾手可得（豆包、GPT、必应搜索等均开放免费接口）；

第二，免费发布平台直接可用；

第三，内置插件生态丰富——大幅削减开发量，尤其适合技术栈不深的团队。

二、AI情报机器人构建

1、数据源

数据源来自自建的RSS站点：https://rss.lufe1.cn/——这是一个完全按自身情报需求定制的聚合系统。既有自主爬取的内容，也有基于RSSHub编排好的源。RSSHub这个开源项目值得重点推荐，它维护了海量站点并输出标准RSS格式，集成成本极低。

2、使用Coze工作流

工作流搭建可参考扣子官方文档^[1]。核心用到一个高频插件：头条搜索的browse，用于拉取网页正文。

RSS结果整理：只需通过browse插件抓取RSS条目的描述字段，即可快速勾勒事件轮廓。

总结类文章整理：遇到速递、周报这类汇总型内容时，需要Coze逐条访问原文，再整理为结构化资讯列表。

示例：https://www.sohu.com/a/795041944_455313

此处需开启批处理模式——批量获取URL，批量读取每个URL正文，整理成资讯列表后输出。听起来简单，但Coze文档写得含糊，调试耗了不少时间。有类似需求的朋友可直接参考下面截图的配置。

汇总输出：完成上述两步后，还需用一个去重节点合并两部分结果。至此工作流搭建完毕，测试通过即可发布。

3、机器人

构建好的机器人只需加载对应工作流，情报机器人即刻成型。

机器人支持通过API调用，但需先选定发布平台（这样API才能正确路由到机器人）。

Personal_Access_Token=xxxxxxx
Bot_Id=xxxxxxx
user_id=xxxxxx
curl --location --request POST 'https://api.coze.cn/v3/chat' \
--header 'Authorization: Bearer '$Personal_Access_Token'' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "bot_id": "'$Bot_Id'",
    "user_id": "'$user_id'",
    "stream": true,
    "auto_sa ve_history":true,
    "additional_messages":[
        {
            "role":"user",
            "content":"24小时的资讯",
            "content_type":"text"
        }
    ]
}'

curl --location --request GET 'https://api.coze.cn/v3/chat/message/list?chat_id=xxxxxx&conversation_id=xxxxx'--header 'Authorization: Bearer '$Personal_Access_Token''--header 'Content-Type: application/json'

三、总结

最终交付了一个在线情报机器人，可部署到Bot商店或嵌入网页。坦白讲，起初对在线AI工坊兴致不高——对开发者而言，自编码更直接。但实操后发现，免费模型资源与插件生态确实降低了门槛，体验尚可。不过Coze目前已推出商业计划，免费版限制渐多。选择自建还是上平台，最终取决于项目实际需求与资源配比。