AI 驱动的内容创作工具，支持主题研究、结构化大纲生成、流式文章写作、SEO 分析与关键词建议，具备版本管理、持久记忆和 GitHub 登录用户隔离。基于 LangChain 和 Deep Agents 构建，部署在 EdgeOne Makers。
Framework: Deep Agents · Category: Content · Language: TypeScript
本模板通过多阶段 Agent 工作流，将内容创作的全流程——从主题研究到成稿润色——编排为一条完整管线。它使用基于 LangChain 的 Agent 与结构化提示词，跨会话积累用户偏好，并存储文章版本以供检索与对比。
- GitHub 登录 — 集成 GitHub OAuth，不同用户的文章数据自动隔离
- 主题研究 — 每次请求执行一次联网搜索，获取写作背景材料。支持 WSA 和 Kimi 两种搜索提供商
- 结构化大纲 — 在正式起草前生成带有
##章节和###子章节的层级大纲 - 流式文章写作 — 在单次流式运行中产出完整文章，遵循字数目标与风格要求
- SEO 与关键词工具 — 提供专门的 SEO 优化和关键词建议端点
- 持久记忆 — 通过对话级消息存储，跨文章追踪用户偏好（风格、长度、语气、近期主题）
- 版本管理 — 将每篇生成的文章保存为带标题、内容和元数据的版本化记录
| 变量 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
AI_GATEWAY_API_KEY |
是 | 模型网关 API Key。使用 Makers Models 的 API Key，或任何兼容 OpenAI 协议的提供商 Key。 |
AI_GATEWAY_BASE_URL |
是 | 网关基础地址。使用 Makers Models 时填写 https://ai-gateway.edgeone.link/v1。 |
AI_GATEWAY_MODEL |
否 | 模型 ID，默认为 @makers/deepseek-v4-flash。 |
SEARCH_PROVIDER |
否 | 联网搜索提供商。wsa（腾讯云 WSA，默认）或 kimi（Kimi $web_search）。 |
KIMI_API_KEY |
否 | Kimi API Key。SEARCH_PROVIDER=kimi 时必填。 |
GITHUB_CLIENT_ID |
否 | GitHub OAuth App 的 Client ID，用于用户登录和文章数据隔离。 |
GITHUB_CLIENT_SECRET |
否 | GitHub OAuth App 的 Client Secret。 |
NEXT_PUBLIC_SITE_URL |
否 | 自定义域名，用于生成正确的直链。未设置时自动使用浏览器当前域名。 |
本模板遵循 OpenAI 兼容标准 —— 可指向 Makers Models 或任何兼容提供商。
- 打开 Makers 控制台（https://edgeone.ai/makers/new?s_url=https://console.tencentcloud.com/edgeone/makers）
- 登录并启用 Makers
- 进入 Makers → Models → API Key，创建 Key
- 将其填入
AI_GATEWAY_API_KEY
内置模型在额度内免费，适合验证；生产环境请绑定自费厂商 Key（BYOK）。
content-creator-agent/
├── agents/
│ ├── _shared.ts # 模型初始化、环境校验、SSE 辅助函数、搜索提供商
│ ├── create.ts # POST /create —— 完整文章创作（带记忆）
│ ├── create-lite.ts # POST /create-lite —— 轻量模式
│ ├── outline.ts # POST /outline —— 结构化大纲生成
│ ├── refine.ts # POST /refine —— 文章润色
│ ├── research.ts # POST /research —— 主题背景研究
│ ├── optimize.ts # POST /optimize —— SEO 优化
│ ├── suggest-keywords.ts # POST /suggest-keywords —— 关键词建议
│ ├── test.ts # POST /test
│ └── stop.ts # POST /stop —— 中止运行
├── cloud-functions/
│ ├── auth/github.ts # GitHub OAuth 令牌交换与用户信息获取
│ ├── share/ # POST /share 生成直链，GET /share/:id 渲染 HTML 页面
│ ├── articles/ # 文章版本持久化（按 userId 隔离）
│ ├── preferences/ # 用户偏好存储（按 userId 隔离）
│ ├── health/ # GET /health
│ └── _logger.ts
├── app/ # Next.js App Router 前端
│ ├── components/
│ │ ├── topic-form.tsx, article-editor.tsx, ...
│ │ └── article-history.tsx # 文章历史（传递 userId）
│ └── lib/
│ ├── user-context.tsx # GitHub 用户状态管理
│ └── conversation-context.tsx # 会话 ID
├── components/ # 通用 UI 组件
├── lib/
│ └── i18n.tsx # 中 / 英翻译
├── proxy.ts # Next.js 中间件，注入会话 ID
└── edgeone.json # EdgeOne 部署配置
以 _ 为前缀的文件是私有模块，不会作为公共路由暴露。
agents/ 下的文件以会话模式运行：相同 conversation_id 的请求会被粘性路由到同一 Agent 实例。这保证了用户记忆和对话上下文在后续消息中始终可用。
- 输入收集 —— 前端 POST
/create，携带主题、关键词、风格、长度和可选参考资料。 - 记忆加载 —— Agent 从对话级消息存储中加载先前保存的用户偏好（风格、语气、需避免的模式）。
- 研究（可选） —— 通过配置的搜索提供商（WSA 或 Kimi）执行一次联网搜索，收集背景材料。
- 大纲生成 —— 大纲 Agent 根据请求长度产出结构化层级（
##章节含###子章节）。 - 文章起草 —— 创建 Agent 在单次流式运行中产出完整文章，遵循大纲、字数目标和已加载的用户偏好。
- 后处理 —— 文章可通过
/refine润色、/optimizeSEO 优化或/suggest-keywords关键词分析进行单独调用处理。 - 持久化 —— 最终文章通过
cloud-functions/articles/保存为版本化记录（按userId隔离）；用户偏好通过cloud-functions/preferences/更新。
用户点击 Header 的"使用 GitHub 登录"按钮后：
- 前端通过
/auth/github获取client_id，跳转到 GitHub 授权页 - GitHub 回调到应用地址，URL 携带
?code=xxx UserProvider自动捕获code参数，调用/auth/github交换令牌- 后端用
client_id+client_secret向 GitHub 获取access_token，再请求用户信息 - 用户信息持久化到
localStorage，后续请求的userId均为 GitHub 用户 ID
/auth/github——{ action: "getClientId" }返回client_id；{ code: "xxx" }交换令牌返回用户信息/share—— POST{ content }创建直链，返回{ id, url }；GET/share/:id渲染 HTML 页面/create—— 完整文章创作。Body：{ topic, keywords, style, length, language }。/create-lite—— 轻量模式，参数更少。/outline—— 仅生成大纲。/refine—— 润色已有文章。/optimize—— SEO 分析与建议。/suggest-keywords—— 关键词推荐。/stop—— 中止活跃运行。Body：{ conversation_id }。conversation_id由前端生成，通过makers-conversation-idHeader 传入；运行时会自动绑定到context.conversation_id。
edgeone.json 中未自定义 Agent 超时，使用平台默认值。模型客户端内部超时为 300 秒。
本项目遵循 MIT 开源协议，详细内容请查看 LICENSE 文件。
最初 Fork 自 TencentEdgeOne/edgeone-makers-template，感谢原作者的贡献。
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