# doubaoAgent2026

**Repository Path**: andershsueh/doubao-agent-2026

## Basic Information

- **Project Name**: doubaoAgent2026
- **Description**: doubao-agent-2026
- **Primary Language**: Python
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-12-28
- **Last Updated**: 2026-01-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# doubao-agent-2026

基于豆包模型的AI Agent CLI工具，用于自动化AI行业调研任务。

## 项目简介

这是一个基于豆包模型的AI Agent CLI工具，主要用于自动化AI行业调研任务。项目能够：

- 每周汇总全球/国内新模型（语言、视频、图像、编程、语音）
- 分析官方Demo如何证明模型优势
- 追踪高流量KOL Demo，分析受欢迎原因
- 为每个模型生成整合文档
- 追踪重点大会，输出逐字稿、PPT截图、视频总结
- 自动化调度，每周运行并推送结果

## 功能特性

- **AI模型汇总**：自动搜索和汇总最新的AI模型信息
- **Demo分析**：分析官方和KOL的Demo案例
- **会议追踪**：追踪AI相关会议并生成报告
- **自动化调度**：支持每周定时执行任务
- **多格式报告**：支持Markdown和Excel格式报告
- **数据库存储**：使用SQLite存储模型和Demo数据

## 系统要求

- Python 3.12+
- Windows 10/11, macOS 或 Linux
- 网络连接（用于API调用和搜索）

## 安装和使用

### 1. 环境准备

```bash
# 克隆项目
git clone https://gitee.com/andershsueh/doubao-agent-2026.git
cd doubao-agent-2026

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
# Windows:
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux:
source venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r cli/requirements.txt
```

### 2. 配置

编辑 `cli/sys_config.py` 文件，配置API密钥和其他设置。

### 3. 使用方法

```bash
# 运行自定义任务
python cli/main.py run "summarize latest AI models"

# 模型汇总
python cli/main.py model summarize --category language

# Demo分析
python cli/main.py demo analyze --model-name "doubao-seed-v1.8" --demo-type official

# 会议追踪
python cli/main.py conference track "Baidu World 2025"

# 生成周报
python cli/main.py weekly-report

# 启动调度器（每周一自动运行）
python cli/main.py scheduler
```

### 4. Windows PowerShell快速启动

```powershell
# 运行启动脚本
.\run.ps1
```

## 项目结构

```
doubao-agent-2026/
├── cli/                    # 主要代码目录
│   ├── agent_logic.py      # AI Agent核心逻辑
│   ├── db_utils.py         # 数据库操作工具
│   ├── main.py             # 主入口文件
│   ├── sys_config.py       # 系统配置
│   ├── tools.py            # 自定义工具
│   ├── prompt.py           # 提示词管理
│   ├── lm_studio_client.py # LM Studio客户端
│   └── requirements.txt    # 依赖包列表
├── documents/              # 项目文档
├── sqlite/                 # SQLite数据库目录
├── logs/                   # 日志目录
├── reports/                # 报告输出目录
├── uploads/                # 上传文件目录
├── run.ps1                 # Windows启动脚本
├── run.sh                  # Linux/macOS启动脚本
├── .gitignore             # Git忽略文件配置
└── README.md              # 项目说明文档
```

## 配置说明

项目支持多种AI模型，包括豆包模型和本地模型。在 `cli/sys_config.py` 中可以配置：

- 默认模型名称
- 模型API密钥
- 数据库连接
- 日志设置
- 系统参数

## 技术栈

- Python 3.12+
- SQLite数据库
- LangChain框架
- Requests库
- Pandas库（用于Excel报告生成）
- Schedule库（用于任务调度）

## 许可证

[在此处添加许可证信息]