用 AI 自动收集和处理新闻，有哪些常见方法？

一、前言

最近我在尝试做一个“用 AI 自动获取和分析新闻”的项目，在实践过程中，摸索出几种常见的实现方式。今天就来整理分享一下这些方式，从最基础的“爬虫抓取”到“调用大模型”，希望能帮大家快速入门。

---

二、获取新闻的几种主流方式

---

2.1 使用 Python 写爬虫抓取网页新闻（传统方式）

在没有 AI 之前，最常见的方式是写爬虫程序，自动访问新闻网站，然后提取里面的新闻内容。

简单理解爬虫：

• 就像你打开浏览器访问网站，然后手动复制新闻标题和链接；
• 但爬虫是程序自动去访问网页，然后提取信息的；
• 爬虫可以跑在服务器上，定时自动抓新闻；

常用工具：

• requests：用于向网页发送请求；
• beautifulsoup4：用于解析网页结构，找到新闻内容；
• fake_useragent（可选）：伪装成浏览器，避免被封；

示例代码（抓取新浪财经新闻）：

import requests  
from bs4 import BeautifulSoup  
from fake_useragent import UserAgent  

def fetch_news():
    url = "https://xxx.xxx.xxx.cn/stock/"  # 示例URL
    headers = {
        "User-Agent": UserAgent().random
    }
    res = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(res.content, "html.parser")
    # 继续查找具体新闻内容…

阶段总结：

• ✅ 优点：控制力强、适配灵活；
• ❌ 缺点：开发麻烦、网页结构一改就挂、可能存在法律风险；
• 🔧 适合：熟悉 Python 的开发者、对目标站点结构非常了解；

---

2.2 使用聚合平台的接口（推荐方式）

聚合平台就是把很多新闻网站的数据统一整理好，你只要调用它们的接口就能拿到数据，不用自己爬。

推荐平台示例：

• 博查AI、聚合数据、阿里云、百度API市场等；
• 有的还提供关键词搜索、智能摘要、分类标签等功能；

核心优点：

• 快速、稳定、不容易被封；
• 多数平台数据合法合规；
• 很多还支持 AI 搜索能力，适合做 Agent 接入；

示例代码（调用博查 API）：

class WebSearchClient:
    def __init__(self, api_key):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.bochaai.com/v1/web-search"

    def search(self, query):
        headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
        payload = {"query": query, "count": 10}
        response = requests.post(self.base_url, headers=headers, json=payload)
        return response.json()

阶段总结：

• ✅ 优点：开发简单、数据质量好；
• 💰 成本：一般按照调用次数计费，几分钱一次；
• 🧠 用途：适合快速搭建 AI 新闻系统、MCP 支持系统；

---

2.3 直接使用 AI 模型厂商的 WebSearch 功能

现在很多大模型（如 Moonshot、Kimi、DeepSeek 等）都内置了网页搜索能力，你可以直接通过它们的接口来查找新闻。

特点：

• 你只需要告诉它要查什么，它会自动搜索并总结；
• AI 模型会“理解”你的查询，而不只是关键词匹配；
• 甚至你可以让它整理成结构化数据、生成摘要等；

示例代码（调用 Moonshot API）：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-xxx", base_url="https://api.moonshot.cn/v1")

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是金融新闻助手"},
    {"role": "user", "content": "请告诉我今天的财经热点"}
]

result = client.chat.completions.create(model="moonshot-v1-128k", messages=messages)
print(result.choices[0].message.content)

阶段总结：

• ✅ 优点：最省事，直接出结果；
• ❌ 缺点：灵活性低、结果依赖模型本身；
• 💰 费用：按模型调用计费，一般比 API 调用贵；
• 🎯 适合：快速原型、嵌入智能Agent；

---

2.4 使用 AI 综合平台（高级集成玩法）

如果你要构建一个“大脑”式的 AI 组件，可以使用类似“阿里云百炼”、“百度千帆”这类 AI 平台。

特点：

• 支持自定义流程（Prompt Flow）、模型编排；
• 一键集成搜索、内容生成、摘要、翻译等功能；
• 可以对接企业自己的数据或中台系统；

示例（阿里云 DashScope）：

from dashscope import Application

response = Application.call(
    api_key="sk-xxxx",
    app_id="你的应用ID",
    prompt="告诉我今天有哪些新闻热点"
)
print(response.output.text)

阶段总结：

• ✅ 灵活性强，适合企业场景；
• 💰 费用因平台而异，但可以免费试用；
• 🧠 可用于打造企业内部 Agent 系统或MCP中控系统；

---

三、总结对比表格

方式	难度	成本	风险	适合人群
写爬虫	高	低	有违法风险	技术开发者
聚合平台API	中	中（几分钱/次）	基本无	初级开发者
大模型WebSearch	低	中偏高	无	产品验证/AI爱好者
综合AI平台	中高	中	无	企业级应用开发者

---

四、结语

现在用 AI 来自动化获取新闻已经非常方便了。无论你是写脚本的小团队，还是搭 Agent 的大公司，总能找到适合你的方案。未来如果模型更便宜、API 更开放，这类应用会变得像“开水龙头一样容易”。

如果你也在做类似项目，欢迎一起交流！