AI首席情报官WiseFlow是一款开源大模型应用，采用广域搜索方式，从海量网页、RSS源、搜索引擎及社交平台中精准筛选用户关心的行业动态与客户信息。不同于ChatGPT等深度搜索工具，WiseFlow更适合招投标监测、竞对追踪、舆情监控等广度信息需求场景。其免配置、开箱即用的设计跳脱了传统RPA爬虫依赖，结合大模型智能分析机制，高效过滤无效信息。WiseFlow已全面集成硅基流动SiliconCloud平台的大模型API服务，用户可自由调用多种主流模型，提升多源信息收集与智能分析的质量与速度。

🔍 WiseFlow是一款开源大模型应用，采用广域搜索方式，从海量网页、RSS源、搜索引擎及社交平台中精准筛选用户关心的行业动态与客户信息，不同于ChatGPT等深度搜索工具，更适合招投标监测、竞对追踪、舆情监控等广度信息需求场景。

🚀 WiseFlow采用免配置、开箱即用的设计跳脱了传统RPA爬虫依赖，结合大模型智能分析机制，高效过滤无效信息，真正实现“信息太多、但你只看到重要的那一部分”，提升信息检索效率。

💡 WiseFlow已全面集成硅基流动SiliconCloud平台的大模型API服务，用户可自由调用多种主流模型，如DeepSeek-R1、Qwen3-32B等，提升多源信息收集与智能分析的质量与速度。

原创 SiliconCloud 2025-06-30 18:45 北京

免配置、开箱即用。

信息爆炸时代，如何高效捕捉有价值的情报成为个人和企业面临的共同挑战。

作为一款开源大模型应用，AI 首席情报官 WiseFlow 致力于用“广域搜索 Wide Search”的方式，帮助开发者和用户从海量网页、RSS 源、搜索引擎乃至社交平台中，精准筛选出用户最关心的行业动态与客户信息。目前，WiseFlow 已在 GitHub 上获得 7.6k Star（https://github.com/TeamWiseFlow/wiseflow/）。

不同于 ChatGPT、Manus 等“深度搜索 Deep Search”型工具，WiseFlow 更适合用于招投标监测、竞对追踪、舆情监控和知识情报等对信息广度有极高要求的场景。其“免配置、开箱即用”的设计跳脱了传统 RPA 爬虫对 xpath 提取的依赖，结合大模型智能分析机制，能高效过滤无效信息，真正实现“信息太多、但你只看到重要的那一部分”。

目前，WiseFlow 已全面集成硅基流动 SiliconCloud 平台的大模型 API 服务，用户可根据不同情报收集需求，自由调用平台上如 DeepSeek-R1、Qwen3-32B 等多种主流模型，帮助开发者和企业实现更加高效的信息检索过程，全面提升多源信息收集与智能分析的质量与速度。

1. 获取 API Key

1. 打开硅基流动 SiliconCloud 官网 （https://cloud.siliconflow.cn/）并注册/登录账号。
2. 登录后，点击 API 密钥，创建 API Key，点击密钥进行复制，以备后续使用。

2. 部署 WiseFlow

随着 WiseFlow 升级至 4.1 版本，不仅全面优化了信息源支持和系统性能，而且与硅基流动 SiliconCloud 的集成也变得更加便捷，用户仅需三步，即可快速接入并使用平台上的多种大模型服务。

*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（https://git-scm.com/downloads/win）

1. 下载项目源代码并安装 uv 和 PocketBase

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

上述操作会完成 UV 的安装。

接下来去 pocketbase docs (https://pocketbase.io/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

2. 参考 env_sample 配置 .env 文件

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。将准备好的 SiliconCloud API Key 粘贴到上一步创建的 .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 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，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

3. 运行 WiseFlow

现在只需依次执行如下命令即可成功运行 WiseFlow。

cd wiseflowuv venv # 仅第一次执行需要source .venv/bin/activate  # Linux/macOS# #或者在 Windows 上：# .venv\Scripts\activateuv 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

启动脚本后将自动完成环境配置检查、项目依赖同步、虚拟环境激活、PocketBase 数据库启动以及 WiseFlow 应用的运行，并在启动完成后自动打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:8090/_/，引导你注册并进入使用界面。

更多 SiliconCloud 使用场景与应用案例：https://docs.siliconflow.cn/cn/usercases/awesome-user-cases

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