NewsMind: как я разработал персонального ИИ-агента для новостей

Система регулярно проверяет новостные источники и пользовательские сайты, получает новые публикации и отправляет их на AI-анализ.

Дальше бот:

• определяет тему новости;
• делает краткое содержание;
• оценивает её релевантность интересам пользователя;
• отправляет только подходящие материалы;
• собирает обратную связь через 👍 и 👎.

Упрощённая схема:

Для проекта я использовал:

• Python — backend и основная логика;
• Telegram Bot API — интерфейс пользователя;
• RSS и веб-источники — получение новостей;
• LLM — анализ текста и формирование краткого содержания;
• llama.cpp — запуск локальной AI-модели;
• Docker — развёртывание сервисов;
• Nginx — проксирование и доступ к backend.

AI-компонент работает отдельно от Telegram-бота, поэтому модель можно менять без серьёзной переработки остальной системы.

Обычный агрегатор показывает пользователю сотни публикаций и заставляет его самостоятельно искать интересное.

NewsMind работает наоборот:

То есть задача бота не показать как можно больше контента, а сократить информационный шум и сэкономить время пользователя.