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![Apify Actors:几行代码构建和部署 AI 智能体
@apify 能把 Python 或 JavaScript 项目转化为 “Actor” 微型应用。这些 Actor 具有明确的输入/输出定义和独立运行环境,一旦部署,即可通过 API、调度器或用户界面触发运行,无需手动管理服务器。
@Sumanth_077 举了一个很常用的示例
一个 AI 新闻聚合智能体,使用 Smolagents 框架和 OpenAI 模型构建。它能根据用户兴趣(如科技或财经)通过 DuckDuckGo 搜索引擎抓取最新新闻,自动总结文章要点,并将结果保存到数据集。
整个流程异步执行,从搜索到总结再到存储,全程在 Apify Actor 内完成。代码简洁高效,仅需导入相关库(如os、Apify 的 Actor 模块、Smolagents 的 CodeAgent 和 WebSearchTool),设置 OpenAI API 密钥,然后定义输入验证、模型初始化、搜索查询和输出推送。
核心逻辑包括:
· 获取用户输入(如模型名称和兴趣点),并验证完整性。
· 初始化 OpenAI 模型和搜索工具。
· 执行查询:“给我关于[用户兴趣]的最新新闻”,获取搜索结果。
· 运行总结任务:“总结以下新闻文章:[搜索结果]”。
· 将总结推送到 Actor 的数据集。
这种设计适用于多种场景,如网页爬虫解析数据、PDF 文档总结器,或自动化工作流工具。每个 Actor 都是自包含的,具备专属的输入/输出模式和环境变量,便于扩展和复用。
还有 Apify 的 “100万美元挑战赛”:刺激开发者构建并发布实用 Actor,针对真实世界问题。顶级项目可获高达3万美元现金奖励、周度奖金及曝光机会。这不仅是技术分享,还提供了一个将 AI 智能体从原型推向生产环境的绝佳平台。 Apify Actors:几行代码构建和部署 AI 智能体
@apify 能把 Python 或 JavaScript 项目转化为 “Actor” 微型应用。这些 Actor 具有明确的输入/输出定义和独立运行环境,一旦部署,即可通过 API、调度器或用户界面触发运行,无需手动管理服务器。
@Sumanth_077 举了一个很常用的示例
一个 AI 新闻聚合智能体,使用 Smolagents 框架和 OpenAI 模型构建。它能根据用户兴趣(如科技或财经)通过 DuckDuckGo 搜索引擎抓取最新新闻,自动总结文章要点,并将结果保存到数据集。
整个流程异步执行,从搜索到总结再到存储,全程在 Apify Actor 内完成。代码简洁高效,仅需导入相关库(如os、Apify 的 Actor 模块、Smolagents 的 CodeAgent 和 WebSearchTool),设置 OpenAI API 密钥,然后定义输入验证、模型初始化、搜索查询和输出推送。
核心逻辑包括:
· 获取用户输入(如模型名称和兴趣点),并验证完整性。
· 初始化 OpenAI 模型和搜索工具。
· 执行查询:“给我关于[用户兴趣]的最新新闻”,获取搜索结果。
· 运行总结任务:“总结以下新闻文章:[搜索结果]”。
· 将总结推送到 Actor 的数据集。
这种设计适用于多种场景,如网页爬虫解析数据、PDF 文档总结器,或自动化工作流工具。每个 Actor 都是自包含的,具备专属的输入/输出模式和环境变量,便于扩展和复用。
还有 Apify 的 “100万美元挑战赛”:刺激开发者构建并发布实用 Actor,针对真实世界问题。顶级项目可获高达3万美元现金奖励、周度奖金及曝光机会。这不仅是技术分享,还提供了一个将 AI 智能体从原型推向生产环境的绝佳平台。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fmedia%2FG5HLuaFagAAc6IX.jpg&w=3840&q=75)
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