从 0 到 1 搭建一个博客内容助手 Agent
最近我在做 AI Agent 应用开发方向的实践。前面已经完成了一个“云服务器运维 Agent”，用于检查 Docker、Nginx、内存、磁盘和端口状态。
这次我继续做第二个小项目：博客内容助手 Agent。
这个项目的目标很简单：输入一段文章草稿后，Agent 可以自动生成标题建议、文章摘要、推荐标签和发布检查清单，帮助我把技术博客写作流程变得更结构化。
为什么做这个项目
我现在有自己的技术博客，也会持续记录项目部署、Agent 实践和学习过程。
在写博客时，我发现有几个环节比较重复：
给文章起标题
提炼文章摘要
选择合适的标签
发布前检查是否遗漏关键信息
避免把密码、密钥、服务器信息等敏感内容写进文章
这些环节很适合用 Agent 来辅助完成。
所以我做了一个 Blog Content Agent Demo，用来探索 Agent 在内容工作流中的落地方式。
当前项目效果
目前项目已经完成了三个部分：
在线 Demo：
https://ai.xiaowenli.com/blog-agent/GitHub 源码：
https://github.com/hui20030625/blog-content-agent个人主页展示：
https://xiaowenli.com
Demo 已开启访问保护，避免未公开项目随意暴露。
当前功能
当前版本支持输入一段文章草稿，然后自动生成：
文章长度统计
标题建议
文章摘要
推荐标签
发布检查清单
例如输入一段关于 AI Agent、工具调用、部署记录的草稿后，系统会根据关键词生成对应的标题、摘要和标签。
目前这还是一个规则型 Agent 原型，没有接入大模型，但已经可以完成一个基础内容工作流。
技术实现
这个项目使用 Python 实现后端服务，前端页面使用简单的 HTML / CSS。
整体流程如下：
用户在页面中输入文章草稿
Python 服务接收文本内容
程序根据关键词进行简单分析
生成标题建议、摘要、标签和发布检查清单
将结果展示到页面中
项目中预设了一些关键词，例如：
AI Agent
Python
Linux
Docker
Nginx
systemd
云服务器
工具调用
工作流
自动化
当文章中出现这些关键词时，Agent 会把它们作为推荐标签的一部分。
部署方式
项目部署在个人阿里云 ECS 上。
服务本身监听本地端口：
127.0.0.1:8890
公网访问通过 Nginx 反向代理完成：
https://ai.xiaowenli.com/blog-agent/
为了避免 Demo 被公开访问，我使用了 Basic Auth 做访问保护。
同时，我使用 systemd 将 Python 服务托管为后台服务，这样服务器重启后项目也可以自动恢复。
整体访问链路如下：
用户浏览器
↓https://ai.xiaowenli.com/blog-agent/
↓
Nginx HTTPS / Basic Auth
↓127.0.0.1:8890
↓
Python Blog Content Agent
和第一个项目的关系
第一个项目是“云服务器运维 Agent”，偏向服务器状态检查和运维分析。
第二个项目是“博客内容助手 Agent”，偏向内容工作流和写作辅助。
这两个项目虽然都比较简单，但它们分别覆盖了 Agent 的两个应用场景：
运维场景：服务器状态检查、服务分析、异常判断
内容场景：文章摘要、标签推荐、发布检查
我希望通过这些小项目，逐步积累 Agent 应用开发、部署和工程化经验。
后续计划
当前版本只是规则型原型，后续我计划继续改进：
接入 LLM，生成更自然的标题和摘要
支持不同类型文章，例如项目复盘、部署教程、学习笔记
增加敏感信息检查，避免泄露密码、密钥和服务器信息
增加文章结构建议，例如自动生成文章大纲
和 Halo 博客发布流程结合，形成更完整的博客写作 Agent
总结
这次 Blog Content Agent Demo 是我第二个 Agent 实践项目。
它虽然功能还比较基础，但已经完成了从本地开发、服务器部署、Nginx 反向代理、访问保护、systemd 托管到 GitHub 开源的完整流程。
后续我会继续围绕真实场景迭代这些 Agent 项目，把它们从简单 Demo 慢慢变成更实用的工具。