Библиотека на Python и интерактивный учебник в Jupyter с 35 архитектурами агентного ИИ — от Reflexion и ReAct до MemGPT и BrowserAgent — на базе LangGraph.
rotemweiss57/gpt-newspaper
Редакция на базе LLM-агентов: исследует выбранные вами темы, пишет статьи со ссылками на источники и собирает персональную первую полосу газеты.
- Звёзды
- 1,484
- Форки
- 204
- Открытые issues
- 22
- Последний коммит
- 5 дней назад
Что это?
GPT Newspaper выпускает персональную газету по списку тем. Агенты-репортёры ищут новости через Tavily, куратор отсеивает материалы не по теме, авторы пишут статьи на основе полных текстов источников, а критик отправляет черновики на доработку, прежде чем главный редактор соберёт первую полосу. Встроенные цитаты связывают фактические утверждения с пронумерованными источниками.
Конвейер построен на LangGraph и использует интерфейс моделей LangChain, поэтому OpenAI, Anthropic, Google, Groq, Mistral, xAI, DeepSeek и локальные модели Ollama можно выбрать, указав одну строку в формате provider:model. Агент арт-директор может заказать иллюстрации в стилях туши, гравюры или ризографии либо использовать новостные фотографии из источников.
В проекте есть веб-приложение с потоковым отображением хода работы, потоковый HTTP API, интерфейс командной строки и поддержка LangGraph Studio. Выпуски можно распечатать или сохранить в PDF; они также хранятся в архиве.
Ключевые возможности
- 01Планирует поиск новостей по каждой теме и параллельно выполняет его через Tavily.
- 02Фильтрует источники и ранжирует их, расширяя временной диапазон, если по теме мало свежих новостей.
- 03Создаёт черновики статей со встроенными цитатами и отправляет их на доработку в цикле с критиком.
- 04Поддерживает множество LLM-провайдеров через одну строку с моделью, включая локальные модели Ollama.
- 05Создаёт иллюстрации в нескольких стилях или использует фотографии из источников.
- 06Показывает ход работы в потоковом режиме через веб-интерфейс, API или CLI.
Сценарии использования
- Получать ежедневную персональную газету по темам, за которыми вы следите; выпуск можно автоматически запускать по cron через CLI.
- Создавать прототип многоагентного конвейера для исследований и написания текстов на LangGraph.
- Готовить новостные дайджесты со ссылками на источники на языках, отличных от английского.
Быстрый старт
- 1
Клонируйте репозиторий
git clone https://github.com/rotemweiss57/gpt-newspaper.git - 2
Перейдите в каталог проекта
cd gpt-newspaper - 3
Установите зависимости Python
pip install -r requirements.txt - 4
Запустите веб-приложение, затем откройте http://localhost:8000 и добавьте свои ключи
python app.py
Что важно знать
- Требуется ключ API Tavily и ключ провайдера моделей либо локальная установка Ollama.
- Для иллюстраций нужен ключ OpenAI, даже если статьи пишет другой провайдер.
- Статьи генерируются ИИ и могут содержать ошибки, поэтому источники нужно проверять.
- Проект описан как экспериментальный и предоставляется «как есть».
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое gpt-newspaper?
- Редакция на базе LLM-агентов: исследует выбранные вами темы, пишет статьи со ссылками на источники и собирает персональную первую полосу газеты. GPT Newspaper выпускает персональную газету по списку тем. Агенты-репортёры ищут новости через Tavily, куратор отсеивает материалы не по теме, авторы пишут статьи на основе полных текстов источников, а критик отправляет черновики на доработку, прежде чем главный редактор соберёт первую полосу. Встроенные цитаты связывают фактические утверждения с пронумерованными источниками.
- gpt-newspaper можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- gpt-newspaper распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- gpt-newspaper всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в gpt-newspaper — 1 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать gpt-newspaper?
- Получать ежедневную персональную газету по темам, за которыми вы следите; выпуск можно автоматически запускать по cron через CLI. Создавать прототип многоагентного конвейера для исследований и написания текстов на LangGraph. Готовить новостные дайджесты со ссылками на источники на языках, отличных от английского.
- Как установить gpt-newspaper?
- Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/rotemweiss57/gpt-newspaper.git Перейдите в каталог проекта: cd gpt-newspaper Установите зависимости Python: pip install -r requirements.txt Запустите веб-приложение, затем откройте http://localhost:8000 и добавьте свои ключи: python app.py
- Где скачать gpt-newspaper?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/rotemweiss57/gpt-newspaper
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
RAG-инструмент для создания кратких пересказов и ответов на вопросы по разным документам (PDF, аудио, YouTube, Anki, Logseq, веб-страницы) с любым LLM-провайдером.
Готовый к работе фреймворк для Python-агентов на базе LangGraph с продуманными настройками и всем необходимым для выполнения длительных многоэтапных задач.
Мультиагентный помощник для исследований на базе LangGraph: формулирует гипотезы, анализирует и визуализирует данные, готовит отчёты.
Бэкенд на FastAPI для разговорного RAG-агента: загружает документы в Qdrant, выполняет семантический и гибридный поиск и отвечает на вопросы с помощью LLM.
Open-source ChatBI-инструмент, который преобразует вопросы на естественном языке в SQL-запросы, графики и аналитические выводы; построен на LangChain/LangGraph и использует мультиагентные сценарии на базе MCP.