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关于 wiseflow

wiseflow（中文名：AI 首席情报官）是一款利用大模型帮用户每日从海量信息、各类信源中挖掘真正感兴趣信息的开源应用。

与 ChatGPT、Manus 等 ‘deep search’ 类应用不同，wiseflow 定位于 ‘wide search’，特别适合行业情报、客户信息、招投标信息、竞对动态、舆情监控以及知识情报等需要信息“广度”收集的场景。而相对于传统的 RPA 类爬虫，项目又支持免手工提取 xpath 的“开箱即用”模式，并使用大模型对每条信息严格根据用户设定的关注点进行分析、过滤和总结。

wiseflow 刚刚发布了全新的 4.0 版本，在已有的普通网页、rss 和搜索引擎信源基础上，增加提供了对微博和快手平台的支持，4.x 后续版本还将陆续提供对微信公众号平台、抖音、小红书、b 站以及知乎平台的支持。4.0 版本还对程序架构进行了比较大的重构，运行起来更加稳定、更加快速，同时对内存更加友好。

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使用方法

wiseflow 自 3.1 版本开始一直推荐使用 SiliconFlow 提供的 llm 服务，4.0 版本对比 3.x 进一步简化了操作步骤，只需三步即可开始使用！

温馨提示：windows 用户请提前下载 git bash 工具，并在 bash 中执行如下命令 bash下载链接

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下载项目源代码并安装 uv 和 pocketbase

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
git clone https://github.com/TeamWiseFlow/wiseflow.git

上述操作会完成 uv 的安装。

接下来去 pocketbase docs 下载对应自己系统的 pocketbase 程序并放置于 wiseflow/pb 文件夹下。

注意，使用 MacOS 的小伙伴需要在这一步完成后，去到 wiseflow/pb 文件夹执行一次：

xattr -d com.apple.quarantine pocketbase

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参考 env_sample 配置 .env 文件

先在 wiseflow 文件夹（项目根目录）参考 env_sample 创建 .env 文件，并填入相关设定信息。

接下来就要轮到 SiliconFlow 登场了！

  • 进入 SiliconFlow 官网 并注册账号（如果注册过，直接登录即可）；
  • 完成注册后，打开 API 密钥 ，创建新的 API Key；
  • 点击密钥进行复制，然后填入上一步创建的 .env 文件的 LLM_API_KEY 中，同时将 LLM_API_BASE 设置为 https://api.siliconflow.cn/v1

.env 文件最终可以参考如下：

LLM_API_KEY=你的 API KEY 
LLM_API_BASE=https://api.siliconflow.cn/v1 # LLM 服务接口地址
PRIMARY_MODEL=Qwen/Qwen3-14B # 推荐 Qwen3-14B 或同量级思考模型
VL_MODEL=Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct

对于 wiseflow 这种“广度信息搜集”任务，Qwen3-14B 模型已经可以实现不错的效果，VL_MODEL 只是辅助作用。Qwen2.5-VL-7B-Instruct 也可以满足要求，wiseflow 也特别针对小尺寸模型做了优化，当然如果你的关注点涉及大量约束限制条件以及专有名词，也可以选择尺寸更大的 Qwen3-32B 模型。

有关 .env 其他项目的说明可以参考 wiseflow 的 docs/manual/manual.md

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起飞！

接下来只需要依次执行如下命令即可

cd wiseflow
uv venv # 仅第一次执行需要
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS# 
#或者在 Windows 上：
# .venv\Scripts\activate
uv sync # 仅第一次执行需要
python -m playwright install --with-deps chromium # 仅第一次执行需要
chmod +x run.sh # 仅第一次执行需要
./run.sh

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