新闻代理
使用Amazon Q、模型上下文协议（MCP）和tmux进行一些实验，以创建一个完全在您的终端中运行的新闻聚合系统。它使用并行工作的多个代理从各种新闻来源获取和总结文章。
同时阅读文章 这里，然后单击下面的图片在YouTube上观看3分钟的演示。
这是怎么回事？
这个项目是我玩的：
- Amazon Q CLI作为代理工具
- MCP将RSS提要解析为工具
- tmux用于终端拆分和监控
该系统从Hacker news、TechCrunch和WSJ等多个来源获取新闻，然后将所有内容总结成可读性强的摘要，所有这些都在您的终端窗口中。
入门指南
设置亚马逊Q
- 跟随 官方指南 安装Amazon Q CLI
- 设置您的AWS凭据
- 确保它工作正常：
q --version克隆仓库并运行它
git clone https://github.com/eugeneyan/news-agents.git
cd news-agents
uv sync # Sync dependencies
uv tree # Check httpx and mcp[cli] are installed
q chat --trust-all-tools # Start Q
/context add --global context/agents.md # Add system context for multi-agents
Q, read context/main-agent.md and spin up sub agents to execute it. # Start main agent该系统将开始做它的事情：拆分为多个代理，并使用tmux窗格并行处理新闻提要，以保持所有内容可见。
运作原理
主要代理人
- 从以下位置抓取提要URL
feeds.txt - 将它们分成3个相等的块
- 在单独的tmux窗格中生成3个子代理
- 关注每个人的进步
- 在末尾收集所有摘要
子代理
- 每个人都被分配了几个提要
- 对于每种饲料，他们：
- 下拉内容 - 解析文章 - 撰写总结 - 将它们保存到 summaries/[feed-name].md
- 完成后，他们向主代理报告
整个过程看起来是这样的
Main Agent (in the main tmux pane)
├── Read feeds.txt
├── Split feeds into 3 chunks
├── Create 3 Sub-Agents (in separate tmux panes)
│ ├── Sub-Agent #1
│ │ ├── Process feeds in chunk 1
│ │ └── Report back when done
│ ├── Sub-Agent #2
│ │ ├── Process feeds in chunk 2
│ │ └── Report back when done
│ └── Sub-Agent #3
│ ├── Process feeds in chunk 3
│ └── Report back when done
└── Combine everything into main-summary.md所得
- 个人摘要
summaries/文件夹 - 一个重要的总结
main-summary.md - 代理在您的终端中协同工作的精彩演示
调试MCP
uv run mcp dev src/main.p项目文件
.
├── context/ # Instructions for the agents
├── src/ # Code for processing each feed type
│ ├── ainews.py # AI News stuff
│ ├── hackernews.py # Hacker News stuff
│ ├── techcrunch.py # TechCrunch stuff
│ ├── wired.py # Wired stuff
│ └── wsj.py # Wall Street Journal stuff
└── summaries/ # Where all the summaries end up