prakaz81/ScoutForge-Agent

Ein quelloffenes agentisches KI-System für Echtzeit- und geplante Recherchen zu benutzerdefinierten Themen mit benutzerdefinierten Fähigkeiten. Verwendet lokale Modelle, Websuche und Python, um Berichte in mehreren Formaten zu erstellen, Ergebnisse zu chatten und an Discord zu senden.

Was ist ScoutForge-Agent?

ScoutForge-Agent ist ein quelloffenes, agentisches KI-System, das für die Durchführung von Echtzeit- und geplanten Recherchen zu benutzerdefinierten Themen entwickelt wurde. Es nutzt lokale Sprachmodelle (z. B. über Ollama), Websuche (z. B. über DuckDuckGo oder serpapi) und Python, um Berichte in mehreren Formaten (Markdown, PDF, HTML, JSON) zu generieren. Das System ermöglicht es Benutzern, mit den gesammelten Informationen zu chatten, und kann die Ergebnisse automatisch an Discord über Webhooks senden. ScoutForge-Agent ist plattformunabhängig und kann lokal oder über Docker ausgeführt werden. Es eignet sich ideal für Entwickler, die automatisierte Forschungs-Workflows mit benutzerdefinierten Fähigkeiten und verschiedenen Ausgabeformaten benötigen, was es besonders nützlich für Marktanalyse, Wettbewerbsbeobachtung und Content-Aggregation macht. Die Konfiguration erfolgt über YAML-Dateien, wobei die Unterstützung für Open-WebUI und Flowise die Integration in bestehende KI-Infrastrukturen erleichtert.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
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Dokumentation

Was macht ScoutForge-Agent?

Ein quelloffenes agentisches KI-System für Echtzeit- und geplante Recherchen zu benutzerdefinierten Themen mit benutzerdefinierten Fähigkeiten. Verwendet lokale Modelle, Websuche und Python, um Berichte in mehreren Formaten zu generieren, Ergebnisse zu chatten und an Discord zu senden.

Funktionen

  • Echtzeit-Recherche: Starten Sie eine Recherche zu jedem Thema auf Abruf.
  • Geplante Recherchen: Richten Sie wiederkehrende Recherchen mit Cron-Jobs ein.
  • Benutzerdefinierte Fähigkeiten: Fügen Sie benutzerdefinierte Python-Skripte und Tools hinzu.
  • Multi-Format-Berichte: Generieren Sie Berichte in Markdown, PDF, HTML und JSON.
  • Chat mit Ergebnissen: Interagieren Sie mit den gesammelten Daten über eine Chat-Oberfläche.
  • Discord-Integration: Senden Sie Berichte automatisch an Discord-Kanäle.
  • Lokale Modelle: Unterstützt lokale LLMs über Ollama oder andere Anbieter.
  • Offen & Erweiterbar: Vollständig quelloffen, einfach zu erweitern und anzupassen.

Schnellstart

Voraussetzungen

  • Python 3.10 oder höher
  • Ein lokales LLM (z. B. über Ollama)
  • Discord-Webhook (optional)

Installation

  1. Klonen Sie das Repository:

    git clone https://github.com/prakaz81/ScoutForge-Agent.git
    cd ScoutForge-Agent
    
  2. Installieren Sie die Abhängigkeiten:

    pip install -r requirements.txt
    
  3. Konfigurieren Sie die config.yaml:

    llm:
      provider: ollama
      model: llama3
    search:
      engine: duckduckgo
    discord:
      webhook_url: https://discord.com/api/webhooks/...
    
  4. Starten Sie den Agenten:

    python scoutforge.py
    

Verwendung

Einmalige Recherche

python scoutforge.py --topic "Neueste KI-Durchbrüche 2024"

Geplante Recherche

python scoutforge.py --schedule "0 */6 * * *" --topic "Marktnachrichten"

Konfiguration

Die config.yaml unterstützt die folgenden Abschnitte:

SchlüsselBeschreibungStandard
llmLLM-Anbieter und Modellkonfigurationollama mit llama3
searchSuchmaschinenkonfigurationduckduckgo
discordDiscord-Webhook-EinstellungenNone
skillsBenutzerdefinierte Fähigkeiten[]
outputAusgabeformate und Pfademarkdown

Integrationen

  • Open-WebUI: Einfache Integration über benutzerdefinierte Tools.
  • Flowise: Verwenden Sie ScoutForge als benutzerdefinierten Knoten.
  • Discord: Automatisches Senden von Berichten.
  • Docker: Containerisierte Bereitstellung verfügbar.

Lizenz

MIT

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