TradingAgents-CN Documentation

Technical Documentation: hsliuping/TradingAgents-CN

ℹ️ Provenance: Multi-Tier Ingestion · CodeWiki Reference

Overview (`README.md`) Copy Section

TradingAgents-CN 社区版（Community Edition）

English: TradingAgents-CN Community Edition is a hybrid-licensed (Apache-2.0 core engine + proprietary source-available application layer) multi-agent stock research assistant for the Chinese A-share market. It orchestrates LLM-based analyst agents for debate-style research, natural-language stock screening, paper trading and study courses. For learning and research only — not investment advice.

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基于多智能体协作的 A 股研究辅助系统。由多个扮演不同角色（大盘/板块/市场/基本面/新闻分析师，乐观/审慎研究员等）的 AI 智能体协作完成研究流程，帮助你系统化学习多智能体框架与 AI 大模型在股票研究中的应用。

本项目是研究辅助工具，所有 AI 生成内容仅供学习参考，不构成投资建议。

核心功能 Copy Chapter

• 单股研究：多智能体辩论式分析（5 级深度），多情景观点呈现
• 通用研究：自然语言提问，研究任意市场主题
• 股票筛选：自然语言 + 条件筛选，从 6000+ 只股票中发现标的
• 选股助手：按研究需求描述匹配候选股票池
• 智能助手：联网搜索 + 工具调用 + 事实记忆
• AI 记忆：项目级记忆与事实沉淀
• Skill 中心：创建和管理自定义数据获取技能
• 学习中心：免费系统课程（发现阶段 5 课）+ 8 篇学习指南
• 模拟交易：纸面交易与复盘

版本演进 Copy Chapter

社区版与 Pro 版的差异 Copy Chapter

Pro 版面向有更高阶研究工作流需求的用户，获取方式见项目主页或联系作者。

快速开始 Copy Chapter

环境要求 Copy Section

• Python 3.11
• Node.js 18+
• MongoDB 7.0+（推荐 8.0）与 Redis 6+（推荐 7）—— 需自行安装，见下方「安装 MongoDB / Redis」

安装 MongoDB / Redis Copy Section

本项目不自带数据库，请先自行安装并启动 MongoDB 与 Redis（版本要求见上）。任意一种安装方式都可以，只要账号密码与端口和下一步的 .env 保持一致。

也可以用 Docker 只跑这两个数据库（需要本机已装 Docker）：

docker run -d --name ta-mongo -p 27017:27017 \
  -e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=admin -e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=<你的密码> mongo:8.0
docker run -d --name ta-redis -p 6379:6379 \
  redis:7-alpine redis-server --requirepass <你的密码>

MongoDB 需开启认证（authSource=admin），并自行创建管理员账号；把用户名/密码、主机与端口写入下一步的 .env（本地默认 localhost:27017 / localhost:6379）。

启动步骤 Copy Section

# 1. 克隆
git clone <本仓库地址>
cd TradingAgents-CN

# 2. 后端环境（Python 3.11）
python -m venv env
env\Scripts\activate            # Windows
source env/bin/activate         # Linux / macOS
pip install -r requirements.txt

# 3. 配置（必填 MongoDB / Redis / JWT_SECRET，详见 .env.example 注释）
copy .env.example .env          # Windows
cp .env.example .env            # Linux / macOS

# 4. 启动已安装好的 MongoDB / Redis（账号密码与 .env 保持一致）

# 5. 启动后端（默认 8000 端口，与前端默认代理一致）
uvicorn app.main:app

# 6. 启动前端
cd frontend
npm install
npm run dev                     # 默认 http://localhost:3000

首次登录 Copy Section

后端首次启动时会自动完成初始化（无需手动执行任何导入脚本）：

1. 导入系统级配置（模型目录、提示词模板、Agent 配置、工作流等）
2. 用户表为空时，用 .env 中的 ADMIN_DEFAULT_PASSWORD 创建管理员账号 admin

登录后请先在系统设置中配置大模型 API Key（OpenAI / DeepSeek / 通义千问等），并按需配置行情数据 Token。

文档 Copy Chapter

• 用户手册：docs/02-user-guide/user-manual-v3.0.md
• 学习指南：docs/02-user-guide/（learning-01 ~ 08）
• 免费课程：docs/07-courses/v3.0/phase-01-discover/

数据来源 Copy Chapter

行情与财务数据来自 Tushare / AKShare / BaoStock 等公开接口，需自行注册获取 token。

参与共建（招募中） Copy Chapter

我们正在寻找志同道合的开源人才，一起把 TradingAgents-CN 做得更好。

怎么加入：直接提交 Pull Request。不看简历、不面试——PR 是唯一的考察方式，我们根据 PR 质量判断是否合适：

1. 解决真问题：修复实际存在的 Bug 或补齐真实缺口，而非为改而改
2. 说明修改原因：讲清楚"为什么改"，而不只是"改了什么"
3. 响应 review 意见：积极回应评审意见并跟进修改

持续贡献高质量 PR 的伙伴将参与版本规划与关键模块开发。

当前欢迎的方向：

• 数据源适配：行情/财务公开接口的接入与维护
• 前端开发：Vue 3 + TypeScript 功能开发与体验优化
• Agent 编排与提示词工程：分析链路优化
• 文档与课程：用户手册、学习课程建设

你能得到：公开署名与流量（版本发布/公众号点名致谢）、多智能体系统的工程实战经验、项目商业化优先权。项目目前收入尚不足以覆盖基础成本，暂为志愿参与；收入覆盖成本后的分配原则（社区贡献基金 / 顾问费 / 分成路径）已提前写明。

怎么联系：初始沟通请发邮件至 [email protected]；具体技术问题建议直接提 Issue / PR 公开讨论；协作顺畅后会邀请加入项目微信群与知识星球。

提交流程、分配框架与贡献者协议（CLA）详见 CONTRIBUTING.md。

免责声明 Copy Chapter

• 本系统仅支持 A 股市场研究，输出为 AI 生成的研究参考，不构成投资建议
• 不提供目标价、止损止盈、买卖时机等交易指令
• 投资有风险，决策需独立判断

License Copy Chapter

本项目采用混合授权，详见 LICENSE：

• Apache-2.0 开源组件：tradingagents/（交易智能体库）、cli/、docs/、tests/ 等——可自由使用、修改、分发
• 专有组件（Source Available）：app/（后端应用）、frontend/（前端应用）、core/（核心功能层）——源码可见，允许个人使用、评估与教育用途，禁止再分发与商业使用（商业许可请联系作者）

提交贡献即表示同意签署贡献者许可协议（CLA）。

致谢 Copy Chapter

• Tauric Research / TradingAgents — 多智能体交易框架原版项目
• 所有通过 PR 参与共建的贡献者

完整致谢（含授权说明与数据源致谢）见 ACKNOWLEDGMENTS.md。

Overview (`config/README.md`) Copy Section

Config 目录

此目录用于存储TradingAgents的配置文件和使用统计数据。

文件说明 Copy Chapter

• usage.json - Token使用统计数据（自动生成）
• models.json - 模型配置文件（自动生成）
• pricing.json - 定价配置文件（自动生成）
• settings.json - 系统设置文件（自动生成）

重要说明 Copy Chapter

⚠️ 数据持久化：此目录已在Docker Compose中配置为卷挂载，确保容器重启后配置和统计数据不会丢失。

🔒 安全提醒：此目录可能包含敏感的使用统计信息，请勿将其提交到公共代码仓库。

备份建议 Copy Chapter

建议定期备份此目录中的重要配置文件，特别是：

• usage.json - 包含完整的Token使用历史
• settings.json - 包含个人化设置

故障排除 Copy Chapter

如果遇到配置问题：

1. 检查文件权限是否正确
2. 确认Docker卷挂载是否正常
3. 查看应用日志获取详细错误信息

Overview (`docs/README.md`) Copy Section

TradingAgents-CN 文档中心

本文档体系按"产品发展、迭代、开发"三层规划，服务于不同角色的读者。

当前版本：v3.0 | 版本号管理规范

文档体系总览 Copy Chapter

快速导航 Copy Chapter

完整使用手册 Copy Section

• v3.0 完整使用手册（标准版）
• v3.0 京东云合作版使用手册 ⭐ 京东云版用户专用

新用户入门 Copy Section

0. v3.0 系统介绍（技术文档版）
   • v3.0 系统介绍（公众号传播版）
1. 快速开始
2. 安装指南
3. Docker 安装使用指南
4. 数据库配置
5. LLM 配置
6. 数据源配置

功能使用 Copy Section

• 个股分析
• 模拟交易（虚拟学习环境）
• 持仓分析
• 定时分析
• 报告导出

进阶功能 Copy Section

• Agent 工坊
• 提示词管理
• QMT 对接

开发者 Copy Section

• 开发环境搭建
• 项目结构
• 系统架构
• API 文档
• 开发流程
• 分支策略
• 京东云对接指南 ⭐ 京东云工程师专用

运维部署 Copy Section

• Docker 部署
• Windows 便携版
• 数据库运维
• 故障排查

产品演进（按版本号管理） Copy Section

• v3.0（当前版本） - 当前发布版本的设计文档
  • 京东云合作版定制设计
  • 京东云登录认证设计
  • v3.6.0 社区版开源分离方案
  • 估值测算 Excel 交付物设计（声明式交付物）
  • 智能助手质量架构重构设计（A11） ⭐ 统一质量出口/证据集/路径注册表，终结"发现一个修一个"模式
• v4.0（下一版本） - 下一版本规划
  • 现状与远期目标映射（基准文档） ⭐ 三层架构定位、代码现状盘点、目标修订记录（R1-R8）与四泳道统一路线图
• v5.0（远期愿景） - 远期愿景
• 前沿探索 - 不绑定版本的前沿研究

版本号管理规范 Copy Chapter

核心原则 Copy Section

设计文档（05-design）和归档文档（99-archive）必须使用明确版本号目录，禁止使用 current、latest、new 等相对概念命名。

05-design 版本号目录规则 Copy Section

05-design/
├── v3.0/              # 当前发布版本（v3.0.x 系列）的设计文档
├── v4.0/              # 下一版本规划
├── v5.0/              # 远期愿景
└── research/          # 前沿探索（不绑定版本）

版本号命名规则：

• 主版本号目录：v3.0、v4.0、v5.0（对应 major.minor 中的 major）
• 同一主版本号下的小版本迭代不新建目录，直接在原目录内更新文件
• 例如 v3.0.1、v3.0.2、v3.1.0 的设计文档都放在 v3.0/ 目录下

99-archive 版本号目录规则 Copy Section

99-archive/
├── v0.1.x/            # v0.1.x 时代所有文档
├── v1.0.x/            # v1.0.x 时代所有文档
├── v2.0/              # v2.0 设计文档
├── v2.1/              # v2.1 设计文档
├── deprecated-features/ # 已废弃功能（跨版本）
└── historical-fixes/    # 历史修复记录（跨版本）

版本迭代流程 Copy Section

当发布新主版本（如 v3.0 → v4.0）时：

1. 设计文档迁移：

   • 05-design/v3.0/ → 99-archive/v3.0/（当前版本归档）
   • 05-design/v4.0/ → 05-design/v4.0/（保持不变，成为新的当前版本）
   • 新建 05-design/v5.0/（开始下一版本规划）

2. 发布说明：

   • 在 01-product/release-notes/ 新建 v4.0.0.md

3. 知识沉淀：

   • 将本版本周期内的重大 Bug 整理到 06-knowledge/bug-chronicle/

4. 禁止的操作：

   • ❌ 禁止在 05-design/ 下使用 current/、next/、future/ 等相对命名
   • ❌ 禁止把旧版本文档留在 05-design/v3.0/ 中不归档
   • ❌ 禁止跨版本修改已归档的文档（如需修改，复制到当前版本目录）

其他层的版本管理 Copy Section

文档命名规范 Copy Chapter

• 统一使用小写 kebab-case（如 quick-start.md）
• 版本相关文件加版本后缀（如 docker-deployment-v1.md）
• 临时文件加日期前缀（如 2025-10-26-bugfix.md）

ADR（架构决策记录） Copy Chapter

重要架构决策记录在 03-development/decisions/，每个 ADR 包含：

• 背景：面临什么问题
• 决策：选择了什么方案
• 原因：为什么选这个方案
• 后果：带来了什么影响

Overview (`frontend/README.md`) Copy Section

TradingAgents-CN 前端应用

现代化的Vue3前端界面，为TradingAgents-CN提供优秀的用户体验。

🚀 快速开始 Copy Chapter

环境要求 Copy Section

• Node.js >= 18.0.0
• npm >= 8.0.0

安装依赖 Copy Section

npm install

启动开发服务器 Copy Section

npm run dev

访问 http://localhost:3000

构建生产版本 Copy Section

npm run build

预览生产版本 Copy Section

npm run preview

📁 项目结构 Copy Chapter

frontend/
├── public/                 # 静态资源
├── src/
│   ├── api/               # API接口
│   ├── components/        # 组件
│   │   ├── Global/       # 全局组件
│   │   └── Layout/       # 布局组件
│   ├── layouts/          # 页面布局
│   ├── router/           # 路由配置
│   ├── stores/           # 状态管理
│   ├── styles/           # 样式文件
│   ├── types/            # 类型定义
│   ├── utils/            # 工具函数
│   ├── views/            # 页面组件
│   ├── App.vue           # 根组件
│   └── main.ts           # 应用入口
├── index.html            # HTML模板
├── package.json          # 项目配置
├── tsconfig.json         # TypeScript配置
├── vite.config.ts        # Vite配置
└── README.md             # 说明文档

🎨 主要功能 Copy Chapter

📊 仪表板 Copy Section

• 数据概览和统计
• 快速操作入口
• 系统状态监控
• 最近分析记录

🔍 股票筛选 Copy Section

• 多维度筛选条件
• 实时结果展示
• 批量操作支持
• 筛选结果导出

📈 股票分析 Copy Section

• 单股深度分析
• 批量分析处理
• 分析历史查看
• 进度实时跟踪

📋 队列管理 Copy Section

• 任务队列监控
• 实时状态更新
• 任务优先级管理
• 批量操作支持

📄 分析报告 Copy Section

• 报告生成和管理
• 多格式导出支持
• 报告分享功能
• 历史报告查看

⚙️ 系统设置 Copy Section

• 个人偏好配置
• 主题和外观设置
• 分析参数配置
• 安全设置管理

🛠️ 技术栈 Copy Chapter

核心框架 Copy Section

• Vue 3 - 渐进式JavaScript框架
• TypeScript - 类型安全的JavaScript
• Vite - 现代化构建工具

UI组件库 Copy Section

• Element Plus - 企业级Vue组件库
• @element-plus/icons-vue - 图标组件

状态管理 Copy Section

• Pinia - Vue官方状态管理库
• @vueuse/core - Vue组合式API工具集

路由和网络 Copy Section

• Vue Router 4 - 官方路由管理器
• Axios - HTTP客户端

开发工具 Copy Section

• ESLint - 代码质量检查
• Prettier - 代码格式化
• unplugin-auto-import - 自动导入
• unplugin-vue-components - 组件自动导入

🎯 特色功能 Copy Chapter

🌈 现代化设计 Copy Section

• 响应式布局设计
• 明暗主题切换
• 流畅的动画效果
• 移动端适配

🔧 开发体验 Copy Section

• TypeScript类型安全
• 组件自动导入
• 热模块替换
• 代码分割优化

🚀 性能优化 Copy Section

• 路由懒加载
• 组件按需加载
• 图片懒加载
• 缓存策略优化

🔒 安全特性 Copy Section

• JWT认证集成
• 权限路由守卫
• XSS防护
• CSRF保护

📱 响应式设计 Copy Chapter

支持多种设备尺寸：

• 桌面端: >= 1200px
• 平板端: 768px - 1199px
• 手机端: < 768px

🎨 主题定制 Copy Chapter

支持多种主题模式：

• 浅色主题: 适合白天使用
• 深色主题: 适合夜间使用
• 自动模式: 跟随系统设置

🔧 配置说明 Copy Chapter

环境变量 Copy Section

创建 .env.local 文件：

# API基础URL
VITE_API_BASE_URL=http://localhost:8000/api

# 应用标题
VITE_APP_TITLE=TradingAgents-CN

代理配置 Copy Section

开发环境自动代理API请求到后端服务：

// vite.config.ts
server: {
  proxy: {
    '/api': {
      target: 'http://localhost:8000',
      changeOrigin: true
    }
  }
}

🚀 部署指南 Copy Chapter

构建应用 Copy Section

npm run build

部署到Nginx Copy Section

server {
    listen 80;
    server_name your-domain.com;
    root /path/to/dist;
    index index.html;

    location / {
        try_files $uri $uri/ /index.html;
    }

    location /api {
        proxy_pass http://localhost:8000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

🤝 开发指南 Copy Chapter

添加新页面 Copy Section

1. 在 src/views/ 创建页面组件
2. 在 src/router/index.ts 添加路由
3. 在侧边栏菜单中添加导航

添加新API Copy Section

1. 在 src/types/ 定义类型
2. 在 src/api/ 创建API模块
3. 在组件中使用API

状态管理 Copy Section

使用Pinia进行状态管理：

// 定义store
export const useExampleStore = defineStore('example', {
  state: () => ({
    data: []
  }),
  actions: {
    async fetchData() {
      // 获取数据逻辑
    }
  }
})

// 在组件中使用
const exampleStore = useExampleStore()

📝 代码规范 Copy Chapter

命名规范 Copy Section

• 组件名：PascalCase
• 文件名：kebab-case
• 变量名：camelCase
• 常量名：UPPER_SNAKE_CASE

提交规范 Copy Section

• feat: 新功能
• fix: 修复bug
• docs: 文档更新
• style: 代码格式调整
• refactor: 代码重构
• test: 测试相关
• chore: 构建过程或辅助工具的变动

🐛 问题排查 Copy Chapter

常见问题 Copy Section

1. 依赖安装失败

   bash Copy

   rm -rf node_modules package-lock.json
   npm install

2. 端口被占用

   bash Copy

   # 修改端口
   npm run dev -- --port 3001

3. 类型错误

   bash Copy

   # 重新生成类型文件
   npm run type-check

📞 技术支持 Copy Chapter

如有问题，请通过以下方式联系：

• 📧 邮箱: [email protected]
• 💬 微信群: 扫描README中的二维码
• 🐛 问题反馈: GitHub Issues

TradingAgents-CN Frontend v3.0.0 - 面向 AI 助手与智能投研工作流的现代化前端

Overview (`tests/README.md`) Copy Section

TradingAgents-CN 测试目录

这个目录包含了TradingAgents-CN项目的所有测试文件，用于验证功能正确性、API集成和模型测试。

目录结构 Copy Chapter

tests/
├── README.md                           # 本文件
├── __init__.py                         # Python包初始化
├── integration/                        # 集成测试
│   ├── __init__.py
│   └── test_dashscope_integration.py   # 阿里百炼集成测试
├── test_*.py                          # 各种功能测试
└── debug_*.py                         # 调试和诊断工具

测试分类 Copy Chapter

🔧 API和集成测试 Copy Section

• test_all_apis.py - 所有API密钥测试
• test_correct_apis.py - Google和Reddit API测试
• test_analysis_with_apis.py - API集成分析测试
• test_toolkit_tools.py - 工具包测试
• integration/test_dashscope_integration.py - 阿里百炼集成测试

📊 数据源测试 Copy Section

• fast_tdx_test.py - Tushare数据接口快速连接测试
• test_tdx_integration.py - Tushare数据接口完整集成测试

⚡ 性能测试 Copy Section

• test_redis_performance.py - Redis性能基准测试
• quick_redis_test.py - Redis快速连接测试

🤖 AI模型测试 Copy Section

• test_chinese_output.py - 中文输出测试
• test_gemini*.py - Google Gemini模型系列测试
• test_embedding_models.py - 嵌入模型测试
• test_google_memory_fix.py - Google AI内存功能测试

🌐 Web界面测试 Copy Section

• test_web_interface.py - Web界面功能测试

🔍 调试和诊断工具 Copy Section

• debug_imports.py - 导入问题诊断
• diagnose_gemini_25.py - Gemini 2.5模型诊断
• check_gemini_models.py - Gemini模型可用性检查

🧪 功能测试 Copy Section

• test_analysis.py - 基础分析功能测试
• test_format_fix.py - 格式化修复测试
• test_progress.py - 进度跟踪测试

运行测试 Copy Chapter

运行所有测试 Copy Section

# 从项目根目录运行
python -m pytest tests/

# 或者直接运行特定测试
cd tests
python test_chinese_output.py

运行 CI smoke 测试 Copy Section

python -m pytest tests/config/test_settings.py tests/config/test_logging_config.py tests/middleware/test_trace_id.py

说明：仓库默认的 pytest 配置只收集 tests/ 目录，用于避免根目录下的临时调试脚本被误纳入标准回归。

运行特定类别的测试 Copy Section

# API测试
python tests/test_all_apis.py

# Gemini模型测试
python tests/test_gemini_correct.py

# Web界面测试
python tests/test_web_interface.py

# 阿里百炼集成测试
python tests/integration/test_dashscope_integration.py

# Tushare数据接口测试
python tests/fast_tdx_test.py
python tests/test_tdx_integration.py

# Redis性能测试
python tests/quick_redis_test.py
python tests/test_redis_performance.py

诊断工具 Copy Section

# 诊断Gemini模型问题
python tests/diagnose_gemini_25.py

# 检查导入问题
python tests/debug_imports.py

# 检查所有可用的Gemini模型
python tests/check_gemini_models.py

测试环境要求 Copy Chapter

必需的环境变量 Copy Section

在运行测试前，请确保在.env文件中配置了以下API密钥：

# 阿里百炼API（必需）
DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_key

# Google AI API（可选，用于Gemini测试）
GOOGLE_API_KEY=your_google_key

# 金融数据API（可选）
FINNHUB_API_KEY=your_finnhub_key

# Reddit API（可选）
REDDIT_CLIENT_ID=your_reddit_id
REDDIT_CLIENT_SECRET=your_reddit_secret
REDDIT_USER_AGENT=your_user_agent

Python依赖 Copy Section

pip install -r requirements.txt

测试结果解读 Copy Section

• 所有测试通过：功能完全正常，可以使用完整功能
• 部分测试通过：基本功能正常，可能需要检查配置
• 大部分测试失败：存在问题，需要排查API密钥和环境配置

贡献指南 Copy Chapter

添加新测试时，请遵循以下规范：

1. 测试文件命名: test_功能名称.py
2. 调试工具命名: debug_问题描述.py 或 diagnose_问题描述.py
3. 测试函数命名: test_具体功能()
4. 文档: 在函数开头添加清晰的文档字符串
5. 分类: 根据功能将测试放在适当的类别中

测试模板 Copy Section

#!/usr/bin/env python3
"""
新功能测试
"""

import os
import sys
from pathlib import Path
from dotenv import load_dotenv

# 添加项目根目录到Python路径
project_root = Path(__file__).parent.parent
sys.path.insert(0, str(project_root))

# 加载环境变量
load_dotenv(project_root / ".env", override=True)

def test_new_feature():
    """测试新功能"""
    try:
        print("🧪 测试新功能")
        print("=" * 50)

        # 测试代码

        print("✅ 测试成功")
        return True
    except Exception as e:
        print(f"❌ 测试失败: {e}")
        return False

def main():
    """主测试函数"""
    print("🧪 新功能测试")
    print("=" * 60)

    success = test_new_feature()

    if success:
        print("🎉 所有测试通过！")
    else:
        print("❌ 测试失败")

if __name__ == "__main__":
    main()

最近更新 Copy Chapter

• ✅ 添加了Google Gemini模型系列测试
• ✅ 添加了Web界面Google模型选择测试
• ✅ 添加了API集成测试（Google、Reddit）
• ✅ 添加了中文输出功能测试
• ✅ 添加了内存系统和嵌入模型测试
• ✅ 整理了所有测试文件到tests目录
• ✅ 添加了调试和诊断工具

测试最佳实践 Copy Chapter

1. 测试隔离：每个测试应该独立运行
2. 清晰命名：测试函数名应该清楚描述测试内容
3. 错误处理：测试应该能够处理各种错误情况
4. 文档化：为复杂的测试添加详细注释
5. 快速反馈：测试应该尽快给出结果

故障排除 Copy Chapter

常见问题 Copy Section

1. API密钥问题 - 检查.env文件配置
2. 网络连接问题 - 确认网络和防火墙设置
3. 依赖包问题 - 确保所有依赖已安装
4. 模型兼容性 - 检查模型名称和版本

调试技巧 Copy Section

1. 启用详细输出查看错误信息
2. 单独运行测试函数定位问题
3. 使用诊断工具检查配置
4. 查看Web应用日志了解运行状态

许可证 Copy Chapter

本项目遵循Apache 2.0许可证。

新增的测试文件 Copy Chapter

集成测试 Copy Section

• quick_test.py - 快速集成测试，验证基本功能
• test_smart_system.py - 智能系统完整测试
• demo_fallback_system.py - 降级系统演示和测试

运行方法 Copy Section

# 快速测试
python tests/quick_test.py

# 智能系统测试
python tests/test_smart_system.py

# 降级系统演示
python tests/demo_fallback_system.py

Overview (`docs/images/README.md`) Copy Section

Web界面截图目录

此目录用于存放TradingAgents-CN Web界面的截图文件。

📸 需要的截图文件 Copy Chapter

为了完善README.md中的Web界面展示，请添加以下截图：

🏠 主界面截图 Copy Section

• 文件名: web-interface-main.png
• 内容: 主分析配置界面
• 要求:
  • 显示股票代码输入框
  • 显示市场选择（美股/A股/港股）
  • 显示研究深度选择（1-5级）
  • 显示智能体选择选项
  • 显示"开始分析"按钮

📊 实时分析进度截图 Copy Section

• 文件名: web-interface-progress.png
• 内容: 分析进行中的进度显示
• 要求:
  • 显示进度条和百分比
  • 显示当前分析步骤
  • 显示预计剩余时间
  • 显示已完成的分析阶段

📈 分析结果展示截图 Copy Section

• 文件名: web-interface-results.png
• 内容: 完整的分析结果页面
• 要求:
  • 显示研究结论倾向（乐观/审慎/中性）
  • 显示置信度和风险评分
  • 显示详细分析报告
  • 显示导出按钮

⚙️ 模型配置管理截图 Copy Section

• 文件名: web-interface-models.png
• 内容: 侧边栏的模型配置界面
• 要求:
  • 显示LLM提供商选择
  • 显示模型选择下拉框
  • 显示快速选择按钮
  • 显示API密钥配置状态

📋 截图规范 Copy Chapter

🖼️ 技术要求 Copy Section

• 格式: PNG格式（推荐）
• 分辨率: 至少1920x1080
• 质量: 高清，文字清晰可读
• 大小: 单个文件不超过2MB

🎨 内容要求 Copy Section

• 界面完整: 显示完整的功能区域
• 数据真实: 使用真实的股票代码和分析结果
• 状态清晰: 确保界面状态清晰可见
• 无敏感信息: 不包含真实的API密钥

📱 建议的截图场景 Copy Section

1. 主界面: 输入"AAPL"或"000001"，选择标准分析
2. 进度界面: 分析进行到50%左右的状态
3. 结果界面: 完整的分析报告，包含图表
4. 配置界面: 显示多个LLM提供商和模型选项

🚀 如何获取截图 Copy Chapter

方法1: 启动Web应用 Copy Section

# 启动Web界面
python start_web.py

# 访问 http://localhost:8501
# 进行股票分析并截图

方法2: Docker环境 Copy Section

# 启动Docker服务
docker-compose up -d

# 访问 http://localhost:8501
# 进行分析并截图

📝 添加截图后的操作 Copy Chapter

1. 将截图文件放入此目录
2. 确保文件名与README.md中引用的名称一致
3. 检查图片是否正常显示
4. 提交到Git仓库

🔄 更新说明 Copy Chapter

当Web界面有重大更新时，请及时更新对应的截图，确保文档与实际界面保持一致。

注意: 此目录中的截图将在README.md中展示，代表项目的专业形象，请确保截图质量和内容的专业性。

Overview (`tradingagents/dataflows/README.md`) Copy Section

Dataflows 模块架构说明

📁 目录结构 Copy Chapter

/* Detailed source-code truncated for AI context efficiency. */

🎯 核心文件说明 Copy Chapter

1. interface.py (60.25 KB) ⭐⭐⭐ Copy Section

职责: 公共接口层，提供所有数据获取的统一入口

主要功能:

• 中国市场接口（6个函数）

  • get_china_stock_data_unified() - 统一的A股数据获取
  • get_china_stock_info_unified() - 统一的A股信息获取
  • get_china_stock_data_tushare() - Tushare数据获取
  • get_china_stock_fundamentals_tushare() - Tushare基本面数据
  • switch_china_data_source() - 切换数据源
  • get_current_china_data_source() - 获取当前数据源

• 香港市场接口（2个函数）

  • get_hk_stock_data_unified() - 统一的港股数据获取
  • get_hk_stock_info_unified() - 统一的港股信息获取

• 美国市场接口（7个函数）

  • get_finnhub_news() - Finnhub新闻
  • get_YFin_data() - Yahoo Finance数据
  • get_fundamentals_finnhub() - Finnhub基本面数据
  • 等

• 新闻接口（5个函数）

  • get_google_news() - Google新闻
  • get_reddit_global_news() - Reddit全球新闻
  • get_stock_news_openai() - OpenAI新闻分析
  • 等

• 技术分析接口（2个函数）

  • get_stockstats_indicator() - 技术指标计算

使用场景: Agent工具函数、API路由、业务逻辑

依赖: data_source_manager, providers, news, technical

2. data_source_manager.py (67.81 KB) ⭐⭐⭐ Copy Section

职责: 数据源管理器，负责多数据源的统一管理和自动降级

主要功能:

• 数据源管理

  • 支持多数据源：MongoDB, Tushare, AKShare, Baostock, TDX
  • 自动降级机制
  • 数据源切换

• 缓存管理

  • 统一缓存接口
  • 自动缓存数据
  • 缓存失效处理

• 数据获取

  • get_china_stock_data_unified() - 统一的A股数据获取
  • get_china_stock_info_unified() - 统一的A股信息获取
  • get_fundamentals_data() - 基本面数据获取

使用场景: interface.py 的底层实现

依赖: providers, cache

3. optimized_china_data.py (67.68 KB) ⭐⭐⭐ Copy Section

职责: 优化的A股数据提供器，提供缓存和基本面分析功能

主要功能:

• 优化的数据获取

  • get_china_stock_data_cached() - 缓存的股票数据获取
  • get_china_fundamentals_cached() - 缓存的基本面数据获取

• 基本面分析

  • _generate_fundamentals_report() - 生成基本面分析报告
  • 财务指标计算
  • 估值分析

使用场景:

• Agent工具函数（agent_utils.py）
• 市场分析师（market_analyst.py）
• Web缓存管理（cache_management.py）

依赖: cache, providers

📊 辅助文件说明 Copy Chapter

4. stock_data_service.py (12.14 KB) Copy Section

职责: 股票数据服务，实现 MongoDB → TDX 的降级机制

主要功能:

• StockDataService 类
• get_stock_basic_info() - 获取股票基本信息
• MongoDB → TDX 降级

使用场景:

• tradingagents/api/stock_api.py
• tradingagents/dataflows/stock_api.py
• app/routers/stock_data.py
• app/worker/ 服务

与 data_source_manager 的区别:

• stock_data_service: 专注于 MongoDB → TDX 降级
• data_source_manager: 支持更多数据源（Tushare/AKShare/Baostock）

5. stock_api.py (3.91 KB) Copy Section

职责: 简化的股票API接口

主要功能:

• get_stock_info() - 获取单个股票信息
• get_all_stocks() - 获取所有股票列表

使用场景: app/services/simple_analysis_service.py

与 interface.py 的区别:

• stock_api: 简化接口，适合简单场景
• interface.py: 完整接口，支持所有功能

6. unified_dataframe.py (5.77 KB) Copy Section

职责: 统一DataFrame格式，支持多数据源降级

主要功能:

• get_china_daily_df_unified() - 统一的A股日线数据获取
• 多数据源降级：Tushare → AKShare → Baostock
• DataFrame格式标准化

使用场景: app/services/screening_service.py

与 data_source_manager 的区别:

• unified_dataframe: 返回 DataFrame，适合数据分析
• data_source_manager: 返回格式化字符串，适合Agent使用

7. providers_config.py (9.29 KB) Copy Section

职责: 数据源提供器配置管理

主要功能:

• DataSourceConfig 类
• 管理所有数据源的配置（Tushare/AKShare/Baostock/TDX/Finnhub等）
• 环境变量读取
• 配置验证

使用场景:

• app/core/unified_config.py
• app/models/config.py
• app/routers/config.py
• app/services/config_service.py

与 config.py 的区别:

• providers_config: 数据源提供器配置
• config.py: Dataflows模块通用配置

8. config.py (2.32 KB) Copy Section

职责: Dataflows模块的通用配置管理

主要功能:

• initialize_config() - 初始化配置
• set_config() - 设置配置
• get_config() - 获取配置
• DATA_DIR - 数据目录

使用场景: optimized_china_data.py

9. utils.py (1.17 KB) Copy Section

职责: 通用工具函数

主要功能:

• save_output() - 保存DataFrame到CSV
• get_current_date() - 获取当前日期
• decorate_all_methods() - 装饰器
• get_next_weekday() - 获取下一个工作日

使用场景: tradingagents/utils/news_filter_integration.py

🔄 使用建议 Copy Chapter

对于新功能开发 Copy Section

1. 获取股票数据:

   • 推荐使用: interface.get_china_stock_data_unified()
   • 备选: data_source_manager.get_china_stock_data_unified()

2. 获取基本面数据:

   • 推荐使用: optimized_china_data.get_china_fundamentals_cached()
   • 备选: interface.get_china_stock_fundamentals_tushare()

3. 数据分析场景:

   • 推荐使用: unified_dataframe.get_china_daily_df_unified()
   • 返回 DataFrame，适合 pandas 操作

4. 简单查询场景:

   • 推荐使用: stock_api.get_stock_info()
   • 简化接口，快速获取基本信息

对于维护和重构 Copy Section

1. 大文件问题:

   • interface.py, data_source_manager.py, optimized_china_data.py 都是核心文件
   • 建议保持现状，避免大规模重构带来的风险
   • 如需优化，采用渐进式重构

2. 功能重叠:

   • 不同文件服务不同场景，重叠是合理的
   • data_source_manager: Agent场景（返回字符串）
   • unified_dataframe: 数据分析场景（返回DataFrame）
   • stock_data_service: MongoDB → TDX 降级场景

3. 配置管理:

   • providers_config.py: 数据源配置（被广泛使用，保留）
   • config.py: Dataflows通用配置（保留）

📚 相关文档 Copy Chapter

• docs/CACHE_CONFIGURATION.md - 缓存配置指南
• docs/CACHE_REFACTORING_SUMMARY.md - 缓存系统重构总结
• docs/UTILS_CLEANUP_SUMMARY.md - Utils文件清理总结
• docs/TUSHARE_ADAPTER_REFACTORING.md - Tushare Adapter重构总结
• docs/ADAPTER_PROVIDER_REORGANIZATION.md - Adapter和Provider文件重组总结
• docs/DATAFLOWS_ARCHITECTURE_ANALYSIS.md - Dataflows架构分析
• docs/DATAFLOWS_CONSERVATIVE_REFACTORING.md - Dataflows保守优化总结

🎯 设计原则 Copy Chapter

1. 向后兼容: 保持现有接口不变
2. 渐进式重构: 避免大规模改动
3. 职责分离: 不同场景使用不同文件
4. 文档优先: 通过文档说明架构，而不是强制重构

最后更新: 2025-10-01

Overview (`docs/07-courses/v3.0/README.md`) Copy Section

高级实战课程 v3.0:从散户到系统交易者

版本: v3.0 | 更新时间: 2026-07-31 | 适用平台: TradingAgents-CN v3.0

重要:本课程仅适用于 A 股和 ETF 基金分析。港股、美股的前端入口已下线(2026-07-31),后端代码暂未清理但用户不可见,本课程不涉及。

本课程是高级实战课程 v2.x(advanced/)的升级版,按"炒股全生命周期"视角重新组织,覆盖 v3.0 平台全部新增能力。
老学员迁移指引见 附录 C。

🎯 课程定位 Copy Chapter

这不是"功能手册",而是"炒股全生命周期视角下,使用 TradingAgents-CN 平台做分析的能力培养"。

学完本课程,你将能够:

• 在每个炒股阶段(发现→跟踪→持仓→复盘→扩展)熟练使用平台功能
• 理解"短线"与"中长线"两种风格的真实差异
• 平台功能不够用时,自己用 AI 工作流架构师、Agent 工坊、Skill 中心扩展
• 形成自己的个人交易计划,持续迭代

🗺️ 课程地图(必看) Copy Chapter

核心视角: 一次完整的炒股决策,会经历 5 个阶段。本课程按这 5 个阶段组织:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                                 │
│   1.发现 ──→ 2.跟踪 ──→ 3.持仓 ──→ 4.复盘 ──→ 5.扩展(平台)   │
│    │           │           │           │            │           │
│   5 课        4 课        6 课        4 课         3 课         │
│  22 课时     16 课时     24 课时     16 课时      12 课时       │
│                                                                 │
│   + 短线风格专章(3 课) + 中长线风格专章(3 课) + 个人计划(2 课) │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

📚 课程结构(30 课,8 阶段 + 1 导读) Copy Chapter

[阶段 0:课程导读](file:///c:/TradingAgentsCN/docs/07-courses/v3.0/README.md#导读) Copy Section

• 第 0 课: 全课程地图与学习路径(必读,5 分钟)

[阶段 1:发现(5 课)](file:///c:/TradingAgentsCN/docs/07-courses/v3.0/phase-01-discover/README.md) — 怎么从 6000 只股票里找到值得研究的? Copy Section

• 第 1 课: 股票筛选(从 6000 → 500)
• 第 2 课: 批量分析(从 500 → 50)
• 第 3 课: 单股研究入门(从 50 → 10)
• 第 4 课: 单股研究进阶·多情景辩论
• 第 5 课: 发现阶段的常见错误

[阶段 2:跟踪(4 课)](file:///c:/TradingAgentsCN/docs/07-courses/v3.0/phase-02-track/README.md) — 用 AI 助手持续跟进 Copy Section

• 第 6 课: AI 助手功能全景
• 第 7 课: 用 AI 助手做行业研究
• 第 8 课: AI 助手驱动日常研究闭环
• 第 9 课: 定时分析与跟踪节奏

[阶段 3:持仓(6 课)](file:///c:/TradingAgentsCN/docs/07-courses/v3.0/phase-03-position/README.md) — 买了之后怎么管? Copy Section

• 第 10 课: 模拟交易:先练手再真金白银
• 第 11 课: 持仓研究:AI 帮我监控我的持仓
• 第 12 课: 加减仓决策:看 AI 研究输出做判断
• 第 13 课: 风险跟踪:用交易计划设置止盈止损规则
• 第 14 课: 持仓阶段的常见错误
• 第 15 课: AI 智能助手在持仓阶段的应用

[阶段 4:复盘(4 课)](file:///c:/TradingAgentsCN/docs/07-courses/v3.0/phase-04-review/README.md) — 卖完了怎么回顾? Copy Section

• 第 16 课: 操作复盘:这笔交易做对了吗
• 第 17 课: 案例库沉淀:把经验变成可复用的资产
• 第 18 课: 复盘结果怎么指导下次交易
• 第 19 课: 持续优化:基于复盘迭代交易计划

[阶段 5:短线风格应用(3 课)](file:///c:/TradingAgentsCN/docs/07-courses/v3.0/phase-05-short-term/README.md) — 短线用户专章 Copy Section

• 第 20 课: 短线研究的平台工具链
• 第 21 课: 短线研究实战(上)·发现与跟踪
• 第 22 课: 短线研究实战(下)·跟踪与复盘

[阶段 6:中长线风格应用(3 课)](file:///c:/TradingAgentsCN/docs/07-courses/v3.0/phase-06-long-term/README.md) — 中长线用户专章 Copy Section

• 第 23 课: 中长线研究的平台工具链
• 第 24 课: 中长线实战(上)·价值股估值修复
• 第 25 课: 中长线实战(下)·成长股业绩跟踪

[阶段 7:平台扩展(3 课)](file:///c:/TradingAgentsCN/docs/07-courses/v3.0/phase-07-extension/README.md) — 功能不够用,自己造! Copy Section

• 第 26 课: AI 工作流架构师:用自然语言生成工作流
• 第 27 课: Agent 工坊 + Skill 中心:自定义分析师
• 第 28 课: 实战:以巴菲特工作流为例,端到端造一个

[阶段 8:个人交易计划(2 课)](file:///c:/TradingAgentsCN/docs/07-courses/v3.0/phase-08-personal-plan/README.md) — 把方法论变成自己的 Copy Section

• 第 29 课: 个人交易计划模板
• 第 30 课: 持续优化与成长

[附录](file:///c:/TradingAgentsCN/docs/07-courses/v3.0/appendices/README.md) Copy Section

• 附录 A: v3.0 平台能力速查表
• 附录 B: 学习路径建议(短线 vs 中长线用户怎么选课)
• 附录 C: 从 v2.x 课程迁移指引(给老学员)

📊 课时统计 Copy Chapter

🛤️ 学习路径建议 Copy Chapter

🆕 新学员(没学过 v2.x 课程) Copy Section

完整学完所有 30 课,预计 10-12 小时。

🎯 短线用户 Copy Section

必学 1→2→3→4→5→6→7→8→9→10→11→12→13→14→15→16→17→18→19→20→21→22
跳过 23→24→25(中长线专章)
选学 26→27→28→29→30(平台扩展 + 个人计划)
预计 7-8 小时。

📈 中长线用户 Copy Section

必学 1→2→3→4→5→6→7→8→9→10→11→12→13→14→15→16→17→18→19→23→24→25
跳过 20→21→22(短线专章)
选学 26→27→28→29→30
预计 7-8 小时。

👴 老学员(学过 advanced/ v2.x) Copy Section

先读 附录 C 迁移指引,了解与 v2.x 的差异
重点学 v3.0 新增/重写的 9 课(第 5、6、8、14、15、18、26、27、28)
复习 你之前跳过的部分
预计 3-4 小时。

🔄 与 v2.x(advanced/)课程的关系 Copy Chapter

重要: v2.x 课程不会删除,作为历史参考保留。老学员不必重学全部,可参考迁移指引选择性学习。

💡 课程特色 Copy Chapter

1. 视角化组织:不是"功能怎么用",而是"这个阶段怎么用"
2. 真实场景驱动:每课都有"实际跑一次"的实操作业
3. v3.0 完整覆盖:AI 助手、京东云、平台扩展等新能力都讲透
4. 风格专章独立:短线 vs 中长线用户各自有专章
5. 平台扩展专章:教你自己造工作流(巴菲特案例)

📚 配套资源 Copy Chapter

• 用户手册: v3.0 完整使用手册 | 京东云合作版手册
• 使用问答助手: 平台右下角"使用问答"浮窗(任何系统使用问题都可问)
• AI 对话助手: 主菜单"智能助手"(任何分析/查报告问题都可问)
• 用户学习中心: 侧边栏「学习中心」菜单(在线学习路径)

🚀 立即开始 Copy Chapter

• 第一次来? 从 第 0 课:全课程地图 开始
• 急用? 选你的学习路径(短线/中长线/老学员),跳过选读章节
• 碰到问题? 随时点右下角"使用问答"浮窗

最后更新: 2026-07-31 | 版本: v3.0
配套文档: 用户手册 v3.0 | 京东云手册 v3.0
历史版本: v2.x 课程(advanced/)

Overview (`docs/07-courses/v3.0/phase-01-discover/README.md`) Copy Section

阶段 1:发现——从 6000 只股票里找到值得研究的

5 课 | 总课时: 约 2 小时 | 难度: ⭐ 入门

🎯 阶段目标 Copy Chapter

完成本阶段后,你能从 6000 只 A 股里,系统化地筛出 10 只值得深度研究的股票。

📍 阶段路线图 Copy Chapter

6000 只 A 股
   │
   │  第 1 课: 自然语言筛选 / 条件筛选
   ↓
500-1000 只
   │
   │  第 2 课: 批量分析(单次 ≤ 10 只,分批跑)
   ↓
50-100 只
   │
   │  第 3 课: 单股研究(3 级标准深度)
   ↓
10-20 只
   │
   │  第 4 课: 多情景辩论(所有深度都跑)
   ↓
2-3 只核心标的
   │
   │  第 5 课: 避雷清单(经验沉淀)
   ↓
[阶段 2:跟踪] 或 [阶段 3:建仓]

📚 课程列表 Copy Chapter

🔑 阶段关键概念(基于真实功能) Copy Chapter

• 自然语言筛选: 「股票筛选」菜单默认 Tab,基于 LLM 意图理解,支持多轮对话
• 条件筛选: 「股票筛选」菜单里的"高级模式" Tab,精确字段构建
• 批量分析: 侧边栏「批量分析」菜单,单次最多 10 只,5 级深度
• 单股研究: 侧边栏「单股研究」菜单,5 级深度,12 个子报告
• 2 角色辩论 + 1 整合员: bull_researcher / bear_researcher / research_team_decision(所有深度,区别在轮数)
• 3 风险视角: risky_analyst / safe_analyst / neutral_analyst(所有深度)
• 合规术语: 决策 action ∈ {乐观, 审慎, 中性}(不是 买入/卖出/持有)

⚠️ 阶段限制(基于实际代码) Copy Chapter

• ⚠️ 平台仅支持 A 股和 ETF 基金(港美股前端入口已下线)
• ⚠️ 批量分析单次 ≤ 10 只(后端硬限制)
• ⚠️ 京东云版单并发,批量任务串行执行
• ⚠️ 所有深度都跑辩论角色(1-3 级 1 轮、4 级 2 轮、5 级 3 轮)

🎓 学完后能做什么 Copy Chapter

完成本阶段后,你可以:

• 用一句话告诉 AI"我要什么股票"
• 一次性分析 10 只股票
• 读懂 12 个子报告的含义
• 识别 AI 报告的合规术语
• 避开新手最常见的 7 个错误

⏭️ 下一步 Copy Chapter

完成本阶段后,进入 阶段 2:跟踪——研究完后,怎么持续跟踪?

也可以根据实际情况提前进入阶段 3(持仓)或阶段 4(复盘)。

02 User Guide Learning 06 Resources Tradingagents Intro (`docs/02-user-guide/learning-06-resources/tradingagents-intro.md`) Copy Section

TradingAgents项目介绍

分类: 源项目与论文
难度: 进阶
阅读时间: 15分钟
更新日期: 2025-11-15

📋 引言 Copy Chapter

TradingAgents-CN是基于TradingAgents项目开发的中文本地化版本。TradingAgents是一个开源的AI驱动的多智能体股票分析平台，由Tauric Research团队开发。本文将介绍TradingAgents项目的背景、核心理念和技术架构。

🎯 项目背景 Copy Chapter

TradingAgents的诞生 Copy Section

TradingAgents项目起源于学术研究，旨在探索如何利用大语言模型（LLM）和多智能体系统来提升股票分析的质量和效率。

研究团队：

• Tauric Research团队
• 多位AI和金融科技领域的专家

发表论文：

• 📄 论文标题："TradingAgents: TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading
  Framework"
• 📅 发表时间：2024年
• 🔗 论文链接：arXiv

🏗️ 核心架构 Copy Chapter

1. 多层架构设计 Copy Section

TradingAgents采用分层架构，将复杂的股票分析任务分解为多个层次：

┌─────────────────────────────────────────┐
│         应用层（Application Layer）        │
│  股票研究分析、持仓跟踪、风险审阅等          │
└─────────────────────────────────────────┘
                    ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│         智能体层（Agent Layer）            │
│  分析师、研究员、研究整合员等多个智能体          │
└─────────────────────────────────────────┘
                    ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│         工具层（Tool Layer）               │
│  数据获取、技术分析、基本面分析等工具        │
└─────────────────────────────────────────┘
                    ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│         数据层（Data Layer）               │
│  市场数据、财务数据、新闻数据等             │
└─────────────────────────────────────────┘

2. 多智能体协作机制 Copy Section

TradingAgents的核心创新是多智能体辩论机制：

智能体角色：

• 🔍 研究员（Researcher）：收集和整理信息
• 📊 分析师（Analyst）：进行深度分析
• 💼 研究整合员（Research Integrator）：汇总研究结论
• 🎯 风险评估师（Risk Assessor）：评估风险
• 👨‍💼 研究审阅员（Research Reviewer）：综合审阅研究结论

协作流程：

1. 研究员收集数据和信息
2. 分析师从不同角度分析
3. 智能体之间进行辩论
4. 达成共识或保留分歧
5. 生成综合分析报告

🔬 核心技术 Copy Chapter

1. LLM集成 Copy Section

TradingAgents支持多种大语言模型：

• OpenAI系列：GPT-3.5、GPT-4、GPT-4-Turbo
• 开源模型：LLaMA、Mistral、Qwen等
• API服务：支持自定义LLM API

2. 工具系统 Copy Section

TradingAgents提供丰富的股票分析工具：

数据获取工具：

• Yahoo Finance API
• Alpha Vantage API
• Finnhub API
• 自定义数据源

分析工具：

• 技术指标计算（MA、MACD、RSI等）
• 基本面分析（PE、PB、ROE等）
• 情感分析（新闻、社交媒体）
• 风险评估（VaR、夏普比率等）

3. 提示词工程 Copy Section

TradingAgents使用精心设计的提示词模板：

# 分析师提示词示例
ANALYST_PROMPT = """
你是一位资深的股票分析师，擅长从多个维度分析股票。

任务：分析以下股票的投资价值

股票信息：
{stock_info}

市场数据：
{market_data}

请从以下角度进行分析：
1. 基本面分析
2. 技术面分析
3. 行业地位
4. 风险因素

最后给出研究结论倾向（乐观/审慎/中性）和理由，不输出买入/卖出等交易指令。本系统定位为研究辅助工具，所有输出仅供研究参考，不构成投资建议。
"""

🌟 核心特性 Copy Chapter

1. 开源与可扩展 Copy Section

• ✅ 开源核心组件（Apache License 2.0）
• 🔒 专有组件遵循项目根目录许可证说明（见 LICENSE 与 LICENSING.md）
• ✅ 模块化设计，易于扩展
• ✅ 支持自定义智能体和工具
• ✅ 活跃的社区支持

2. 多市场支持 Copy Section

• 🇺🇸 美股市场
• 🇨🇳 A股市场（TradingAgents-CN增强）
• 🇭🇰 港股市场

3. 灵活的部署方式 Copy Section

• 💻 本地部署
• ☁️ 云端部署
• 🐳 Docker容器化
• 🌐 Web界面

📊 TradingAgents-CN的改进 Copy Chapter

TradingAgents-CN在TradingAgents的基础上进行了大量本地化改进：

1. 中国市场适配 Copy Section

• ✅ 支持A股、港股数据源
• ✅ 集成Tushare、AKShare等国内数据接口
• ✅ 适配中国市场交易规则
• ✅ 中文提示词优化

2. 用户体验优化 Copy Section

• ✅ 现代化的Web界面
• ✅ 实时数据同步
• ✅ 模拟交易功能
• ✅ 股票筛选工具

3. 部署简化 Copy Section

• ✅ 一键安装脚本
• ✅ 绿色版（Windows便携版）
• ✅ Docker镜像
• ✅ 详细的中文文档

4. 功能增强 Copy Section

• ✅ 多数据源支持
• ✅ 定时任务调度
• ✅ 缓存优化
• ✅ 日志管理
• ✅ 用户权限系统

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论文摘要 Copy Section

TradingAgents论文提出了一个开源的AI智能体平台，用于股票分析和交易。该平台利用大语言模型的能力，通过多智能体协作机制，实现了高质量的股票分析。

主要贡献：

1. 多智能体框架：提出了基于角色的多智能体协作框架
2. 工具系统：设计了可扩展的股票分析工具系统
3. 实验验证：通过实验证明了多智能体辩论的有效性
4. 开源平台：提供了完整的开源实现

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• 📖 多智能体系统详解

💡 总结 Copy Chapter

TradingAgents是一个创新的开源股票分析平台，通过多智能体协作和大语言模型，为股票分析提供了新的解决方案。TradingAgents-CN在此基础上进行了深度本地化，使其更适合中国市场和中文用户。

核心价值：

• 🎯 学术研究与实际应用的结合
• 🎯 开源社区的力量
• 🎯 AI技术在股票分析领域的创新应用
• 🎯 降低股票分析的门槛

❓ 常见问题 Copy Chapter

Q: TradingAgents和TradingAgents-CN有什么区别？

A: TradingAgents-CN是TradingAgents的中文本地化版本，增加了对中国市场的支持，优化了用户体验，并提供了更完善的中文文档。

Q: 可以商业使用吗？

A: 可以。TradingAgents和TradingAgents-CN都采用开源许可证，允许商业使用。但请注意遵守相关金融法规。

Q: 如何贡献代码？

A: 欢迎贡献！请访问GitHub仓库，提交Pull Request或Issue。

下一步阅读：

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02 User Guide User Manual V3.0 (`docs/02-user-guide/user-manual-v3.0.md`) Copy Section

TradingAgents-CN v3.0 完整使用手册

版本：v3.0 | 更新日期：2026-07-25 | 适用对象：新用户与进阶用户

TradingAgents-CN Pro 是一款多智能体（Multi-Agent）投资研究平台，通过自然语言对话、可编排的分析工作流与可扩展的 Agent/Skill 工坊，把投资研究全流程串联起来。

目录 Copy Chapter

• v3.0 分析能力全景
• 快速了解（30秒入门）
• 学习路径（从入门到精通）
• 系统能为您做什么
  • v3.0 治理能力（让 AI 不再是黑盒）
• 第一章 安装部署
  • 1.1 Windows 安装包部署
  • 1.2 Docker 部署
  • 1.3 部署验证
  • 1.4 京东云合作版部署（可选）
• 第二章 首次配置
  • 2.1 API 密钥配置
  • 2.2 系统初始化
  • 2.4 使用指南
• 第三章 基础功能
  • 3.1 仪表板
  • 3.2 单股研究
  • 3.3 研究报告
  • 3.4 股票筛选
  • 3.5 股票关注列表
  • 3.6 任务中心
  • 3.7 股票详情页
• 第四章 交易功能
  • 4.1 模拟交易
  • 4.2 持仓研究
  • 4.3 操作复盘
  • 4.4 交易计划
• 第五章 智能助手
  • 5.1 AI 对话助手
  • 5.2 AI 记忆
• 第六章 高级功能
  • 6.1 分析流
  • 6.1.1 流程管理
  • 6.1.2 AI 工作流架构师
  • 6.1.3 工具配置
  • 6.1.4 Agent 工坊
  • 6.1.5 Skill 中心
  • 6.1.6 MCP 服务器
  • 6.2 Agent 工坊（独立入口）
  • 6.3 Skill 中心（独立入口）
  • 6.4 批量分析
  • 6.5 定时分析
    • 6.5.1 定时分析分组
    • 6.5.2 定时分析配置
  • 6.6 通用研究（/analysis/general）
• 第七章 学习中心
• 第八章 系统管理
  • 8.1 配置管理
  • 8.2 数据库管理
  • 8.3 数据同步
  • 8.4 定时任务
  • 8.5 日志管理
  • 8.6 能力索引
  • 8.7 缓存管理
  • 8.8 数据导入管理
  • 8.9 社媒消息管理
  • 8.10 系统更新
  • 8.11 提示词模板
  • 8.12 注入策略管理
  • 8.13 Prompt 设计助手
  • 8.14 行业/个股配置
  • 8.15 使用统计
• 第九章 个人设置
• 第十章 常见问题（FAQ）
  • Q13：京东云合作版与标准版有什么区别？
  • Q14：京东云版分析任务报 429 限速错误怎么办？
• 第十一章 最佳实践
  • 11.1 从安装到首次分析
  • 11.2 日常研究工作流
  • 11.3 成本控制实践
  • 11.4 深度使用：自定义工作流、Agent 和 Skill
  • 11.5 数据管理实践
  • 11.6 安全实践
  • 11.7 版本升级实践
  • 11.8 京东云合作版使用建议
• 第十二章 关于（/about）
• 新手常见错误与避免方法
• 附录

关于本手册 Copy Chapter

阅读对象 Copy Section

本手册面向首次使用 TradingAgents-CN Pro v3.0 的用户，从安装部署开始，逐步介绍所有功能模块的使用方法。无论您是普通投资者还是进阶用户，都可以按照章节顺序学习，或通过目录直接跳转到感兴趣的功能。

高级功能标识 Copy Section

本手册中出现的 （高级功能） 标识，表示该功能需要"高级学员"权限才能使用。普通用户可浏览相关界面，但执行操作时会被提示权限不足。

v3.0 版本说明 Copy Section

v3.0 是一次平台化升级，核心变化包括：

• 智能助手从"分析触发器"升级为"投资研究协同入口"，支持 20+ 操作工具、多主题会话。
• 新增 MCP Server 开放接口，可被 Claude Desktop、Cursor 等外部客户端调用。
• 新增 AI 工作流架构师，自然语言描述需求即可自动规划工作流。
• 新增 Skill 自动生成系统，AI 自主编写并验证新工具。
• 新增选股助手、统一通知系统（邮件/飞书/钉钉/企业微信多渠道推送）、QQ Bot 接入等能力。

v3.0 分析能力全景 Copy Chapter

v3.0 内置 80+ 个分析工具，覆盖 10 大类，把传统需要付费第三方工具才能完成的事，全部内置到平台里。下面这张表是您升级 v3.0 后能直接用的能力清单（数字为各类工具的概数，完整列表见 8.6 工具能力索引）。

一张表看懂 80+ 分析工具 Copy Section

5 个最值得立刻体验的能力 Copy Section

这 5 个能力很多是 v2.x 已有、v3.0 加强的实用工具，v3.0 的真正升级在治理能力（可追溯/可验证/可纠错），分析工具只是基础。

数据有出处，不是"AI 猜的" Copy Section

每个数据点都能查到来源：

• PE/PB/ROE → 来自 Tushare 财报数据
• 行情数据 → 来自 Tushare / QMT / AKShare 实时接口
• 新闻 → 来自 Tushare / AKShare 公开来源新闻接口
• 情绪 → 优先基于新闻内容和用户提交的社交媒体记录进行分析
• AI 推论 → 来自 LLM，系统会标记哪些是 AI 推论哪些是真实数据

报告里如果出现"AI 推论"标签，说明这个结论是 AI 推理的（不是直接拿到的数据），请结合其他信息判断。

完整工具索引 Copy Section

💡 提示：本节只是能力全景。具体怎么用，在第五章智能助手、第六章分析流、以及 11.4 最佳实践中按场景讲解。

如果您想了解某个具体工具的详细参数和计算方法：

• 估值类（DCF/WACC/PEG/Graham）→ 系统管理 → 工具能力索引（8.6 节）
• 技术类（MA/RSI/形态/支撑压力）→ 系统管理 → 工具能力索引（8.6 节）
• 风险类（Altman/Beneish/Piotroski）→ 系统管理 → 工具能力索引（8.6 节）

快速了解（30秒入门） Copy Chapter

TradingAgents-CN Pro 是什么？

一款 AI 驱动的投资研究平台，通过多个智能体（Agent）协同工作，帮您完成从数据收集、基本面分析、技术面分析到风险评估的全流程研究。

能帮我做什么？

我该怎么开始？

1. 按第一章安装部署系统
2. 按第二章完成首次配置（API密钥 + 数据源）
3. 跟随"使用指南"（左侧导航栏）完成引导配置
4. 在"单股研究"中输入股票代码，开始第一次分析

💡 提示：新手建议先使用"3级-标准分析"深度，选中"市场分析师"和"基本面分析师"两个角色，4-8分钟即可获得一份完整的研究报告。

学习路径（从入门到精通） Copy Chapter

本手册按5个阶段组织，每个阶段有明确的学习目标和完成标志。建议按顺序学习，循序渐进。

阶段 1：入门（第 1 天）— 跑通第一次分析 Copy Section

目标：完成系统安装和配置，生成第一份分析报告。

✅ 完成标志：成功生成一份完整的分析报告，能看到综合评级和各维度分析。

📋 推荐练习：选择一只熟悉的股票（如贵州茅台 600519），使用"标准分析"深度，选中全部分析师，观察报告结构。

阶段 2：基础（第 1 周）— 熟练使用核心功能 Copy Section

目标：理解报告内容，熟练使用核心研究功能。

✅ 完成标志：能独立完成"筛选股票 → 加入关注 → 单股研究 → 解读报告"全流程。

📋 推荐练习：用股票筛选找出 3 只不同行业的标的，分别分析后对比报告差异。

阶段 3：进阶（第 2-4 周）— 交易功能与高级分析 Copy Section

目标：使用模拟交易验证策略，掌握批量分析和定时分析。

✅ 完成标志：能使用模拟交易验证策略，配置定时分析自动跟踪股票关注列表。

📋 推荐练习：建立一个 5 只股票的关注分组，配置每日盘后定时分析，观察一周的报告变化。

阶段 4：高级（第 1-2 月）— 自定义工作流与 Agent Copy Section

目标：创建自定义工作流、Agent 和 Skill，实现个性化分析。

✅ 完成标志：能使用 AI 工作流架构师生成自定义流程，或手动创建一个包含自定义 Agent 的工作流。

📋 推荐练习：用自然语言描述"我需要一个重点关注 ESG 评分的分析流程"，让 AI 工作流架构师生成，然后在单股研究中使用该流程。

阶段 5：专家（持续）— 系统优化与最佳实践 Copy Section

目标：优化系统配置、控制成本、保障数据质量。

✅ 完成标志：能根据自身需求优化系统配置，建立稳定高效的研究工作流。

📋 推荐练习：配置飞书/钉钉渠道推送，让定时分析结果自动推送到工作群。

学习路径总结 Copy Section

💡 提示：不必严格按照阶段顺序学习。如果您有特定需求（如只想用定时分析），可以直接跳到对应章节。但建议至少完成阶段1和阶段2，确保理解基础概念。

系统能为您做什么 Copy Chapter

本系统是一个投资研究辅助工具，通过 AI 多智能体协同，帮您整理信息、提供多维度分析参考。以下客观说明各功能能提供的具体帮助。

功能与实际帮助对照 Copy Section

实际使用场景 Copy Section

场景1：准备研究一只股票前

1. 用"单股研究"生成一份标准分析报告，了解该股的基本面、技术面、风险点
2. 重点阅读"风险情景研究"部分，了解审慎情景，避免单边乐观
3. 用"模拟交易"记录假设仓位，观察一段时间以验证研究假设

场景2：跟踪已持有的股票

1. 将持仓股票加入"关注列表"分组
2. 配置"定时分析"，每周盘后自动分析一次
3. 开启"渠道推送"，分析完成后自动推送到手机
4. 定期查看"持仓研究"，跟踪基本面变化

场景3：从行业中发现标的

1. 用"股票筛选"按行业和财务指标（如 ROE>15%）缩小范围
2. 用"批量分析"对筛选结果做快速分析
3. 对有潜力的标的再用"单股研究"做深度分析

重要提醒 Copy Section

• 系统提供的是信息整理和多维度分析参考，不构成投资建议
• AI 模型可能存在数据偏差或逻辑错误，关键信息请以上市公司公告和监管披露为准
• 投资决策的风险由您自行承担，系统无法保证任何投资收益
• 建议将系统分析作为研究参考之一，结合多方信息独立判断

v3.0 治理能力（让 AI 不再是黑盒） Copy Section

v3.0 在"让 AI 跑得动"的基础上，重点解决了"让 AI 出错能查、能改"：

• 可追溯：报告里每个结论都能回溯到具体哪个 Agent 看了什么数据、用什么工具、返回了什么结果
• 可验证：Agent 输出不符合格式时系统会标记，而不是悄悄放过
• 可纠错：踩过的坑会被系统记住，下次自动拦截类似错误
• 可审计：所有 LLM 调用都被记录，方便复盘

具体怎么用，详见：

• 执行轨迹查看 → 3.6 任务中心
• 断言管理（高级） → 8.1 配置管理

第一章 安装部署 Copy Chapter

TradingAgents-CN Pro v3.0 提供两种主要部署方式：Windows 安装包（适合普通用户）和 Docker 部署（适合进阶用户与服务器环境）。

v3.0 环境端口约定 Copy Section

注意：v3.0 与 v2.1.0、v2.0.1 使用独立目录、独立端口、独立数据卷，可在同一台机器上共存互不干扰。

1.1 Windows 安装包部署 Copy Section

功能说明

Windows 安装包是面向普通用户的最简部署方式，无需手动安装 Python 环境和依赖，双击安装即可使用。安装包含嵌入式 Python 运行时，不污染系统环境。

操作步骤

1. 获取安装包

   • 主渠道：百度网盘 + QQ 群下载
   • 备用渠道：阿里云 OSS / 腾讯云 COS 加速下载
   • 归档渠道：GitHub Releases（历史版本）

2. 系统要求

   • 操作系统：Windows 10 64 位及以上（推荐 Windows 11）
   • 内存：8GB 及以上
   • 磁盘空间：至少 5GB 可用空间
   • 需安装 .NET Framework 4.7.2 及以上（系统通常已自带）

3. 安装过程

   • 双击 TradingAgentsCN-Pro-v3.0-setup.exe 启动安装向导
   • 选择安装目录（建议使用默认路径，避免中文和空格）
   • 勾选"创建桌面快捷方式"
   • 点击"安装"等待安装完成
   • 安装完成后可选择"立即启动"

4. 首次启动

   • 双击桌面快捷方式启动服务
   • 系统会自动启动后端服务（端口 8002）和前端服务（端口 8082）
   • 浏览器自动打开 http://localhost:8082 即可进入系统

5. 服务管理

   • 系统托盘有 TradingAgents 图标，右键可停止/重启服务
   • 也可通过"开始菜单 → TradingAgentsCN Pro → 服务管理"操作

注意事项

• 安装路径不要包含中文、空格或特殊字符，否则可能导致服务启动失败。
• 如果 8002 或 8082 端口被占用，安装程序会提示，请在防火墙或服务管理中释放端口。
• 首次启动需要初始化数据库，可能耗时 1-2 分钟，请耐心等待。
• 杀毒软件可能误报，请将安装目录加入白名单。

1.2 Docker 部署 Copy Section

功能说明

Docker 部署适合进阶用户和服务器环境，提供环境隔离、一键启停、便于升级维护等优势。v3.0 使用独立的 Docker 项目名 ta-v3，与 v2.x 完全隔离。

操作步骤

1. 前置要求

   组件	最低版本	推荐版本
   Docker	20.0+	最新版
   Docker Compose	2.0+	最新版
   内存	4GB	8GB+
   磁盘空间	10GB	20GB+

2. 安装 Docker

   • Windows：下载并安装 Docker Desktop，启动后确保状态为运行中。
   • Linux：参考 Docker 官方安装指南。

3. 获取项目文件

   bash Copy

   git clone https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN.git
   cd TradingAgents-CN

4. 配置环境变量

   bash Copy

   cp .env.example .env

   编辑 .env 文件，填入您的 API 密钥（详见 第二章 首次配置）。

5. 使用预构建镜像启动（推荐）

   bash Copy

   # 拉取 v3.0 镜像
   docker pull hsliuping/tradingagents-backend:3-latest
   docker pull hsliuping/tradingagents-frontend:3-latest
   
   # 启动服务（使用 ta-v3 项目名）
   docker-compose -p ta-v3 up -d

6. 本地构建镜像（可选）

   bash Copy

   # AMD64 架构（Intel/AMD）
   ./scripts/build-amd64.sh
   
   # ARM64 架构（Apple Silicon / ARM 服务器）
   ./scripts/build-arm64.sh

7. 访问应用

   • 浏览器打开：http://localhost:8082

8. 常用 Docker 命令

   bash Copy

   # 查看服务状态
   docker-compose -p ta-v3 ps
   
   # 查看日志
   docker-compose -p ta-v3 logs -f backend
   docker-compose -p ta-v3 logs -f frontend
   
   # 停止服务
   docker-compose -p ta-v3 down
   
   # 重启服务
   docker-compose -p ta-v3 restart
   
   # 升级镜像
   docker-compose -p ta-v3 pull
   docker-compose -p ta-v3 up -d

注意事项

• Docker 镜像标签使用 3-latest（滚动更新）或精确版本号（如 3.0.0，不可变）。生产环境建议使用精确版本号。
• 数据持久化通过 Docker Volume 实现，升级镜像不会丢失数据。
• v3.0 与 v2.x 的 Docker 项目名不同（ta-v3 vs ta-v210 vs ta-v201），互不影响。
• 在 Windows 上使用 Docker Desktop 时，请确保 WSL 2 后端已启用。
• 如遇 MongoDB 连接问题，请检查端口 27019 是否被其他服务占用。

1.3 部署验证 Copy Section

功能说明

部署完成后，通过以下步骤验证系统是否正常运行。

操作步骤

1. 检查服务端口

   • 打开浏览器访问 http://localhost:8082，应看到登录页面。
   • 访问 http://localhost:8002/docs，应看到后端 API 文档（Swagger）。

2. 检查数据库连接

   • 登录系统后进入"设置 → 系统管理 → 数据库"，查看连接状态是否为"已连接"。

3. 完成首次配置

   • 按照引导完成 API 密钥配置（详见下一章）。

4. 运行测试分析

   • 在"单股研究"中输入一只常见股票代码（如 600519），执行一次分析，确认全流程通畅。

注意事项

• 如果前端可访问但 API 报错，通常是后端服务未完全启动，请等待 30 秒后重试。
• 首次运行分析时需要下载数据依赖，耗时较长属正常现象。

1.4 京东云合作版部署（可选） Copy Section

功能说明

京东云合作版是 TradingAgents-CN Pro 与京东云模型服务合作的定制版本。与标准版相比，京东云版通过环境变量注入大模型和数据源配置，用户无需在界面手动配置，开箱即用。

京东云版与标准版的核心差异：

环境变量配置

京东云版通过以下环境变量驱动所有配置，部署时在 .env 文件中设置：

LLM 限速配置（可选，默认值已优化，通常无需修改）：

Docker 部署步骤

1. 准备配置文件

   • 复制 .env.jdyun.example 为 .env，填入京东云提供的凭据：
     text Copy

     JDYUN_MODE=true
     OPENAI_API_BASE=https://modelservice.jdcloud.com/v1
     OPENAI_API_KEY=your_jdyun_api_key
     OPENAI_MODEL=GLM-5
     EMBEDDING_MODEL=Qwen3-Embedding-8B
     TUSHARE_TOKEN=your_tushare_token

2. 启动服务

   bash Copy

   docker-compose -f docker-compose.jdyun.yml up -d

   • 服务端口：前端 8082，后端 8002，MongoDB 27019，Redis 6381

3. 访问系统

   • 浏览器打开 http://your-server:8082
   • 首次启动时系统自动从环境变量初始化数据库（写入京东云 Provider、模型配置、Tushare 数据源）
   • 无需手动配置 API 密钥，直接开始使用

便携版部署步骤

1. 打包京东云版

   powershell Copy

   .\scripts\deployment\build_pro_package.ps1 -Edition jdyun

   • 打包脚本会自动使用 --mode jdyun 构建前端，注入 VITE_JDYUN_MODE=true
   • 生成 .env.jdyun.example 配置模板

2. 部署到目标机器

   • 将打包好的便携版目录复制到目标机器
   • 编辑 .env 文件，填入京东云提供的凭据
   • 运行启动脚本

开发环境启动

开发环境下使用 start_dev.ps1 脚本启动京东云模式：

.\start_dev.ps1 docker 3.0      # 启动 MongoDB + Redis
.\start_dev.ps1 backend 3.0 -jdyun   # 以京东云模式启动后端
.\start_dev.ps1 frontend 3.0 -jdyun  # 以京东云模式启动前端

注意事项

• 京东云版隐藏了大模型和数据源的配置界面，用户无法在界面修改这些配置，只能通过环境变量调整。
• 京东云版禁用了 Provider 和数据源的增删改 API，防止误操作覆盖环境变量配置。
• 京东云版内置 LLM 限速应对机制：批量分析和定时分析的并发数自动降为 1，任务间间隔 10 秒，遇到 429 限速时指数退避重试最多 8 次。
• 可用模型仅限京东云提供的 4 个：GLM-5、GLM-5.1、GLM-5.2、DeepSeek-V4-Flash，用户可在分析时切换。
• 如遇 LLM 限速频繁，可适当调大 JDYUN_STOCK_INTERVAL_SECONDS（如 20 或 30 秒）。

第二章 首次配置 Copy Chapter

2.1 API 密钥配置 Copy Section

功能说明

TradingAgents-CN Pro 需要配置大语言模型（LLM）API 密钥来驱动智能分析。系统支持多家模型提供商，您可以选择其中一家或多家组合使用。

京东云合作版用户：无需执行本节操作。京东云版通过环境变量自动配置大模型和数据源，首次启动时自动初始化，可直接跳到 2.2 系统初始化。

操作步骤

1. 进入配置页面

   • 登录系统后，点击左侧导航栏"设置 → 系统配置"，或按引导提示进入。

2. 选择 LLM 提供商（推荐任选其一）

   DeepSeek（推荐，性价比最高）

   • 注册地址：https://platform.deepseek.com/
   • 费用：约 ¥1/万 tokens，新用户有免费额度
   • 配置项：DEEPSEEK_API_KEY

   通义千问 / DashScope（国产稳定）

   • 注册地址：https://dashscope.aliyun.com/
   • 费用：按量计费，有免费额度
   • 配置项：DASHSCOPE_API_KEY

   OpenAI（功能强大）

   • 注册地址：https://platform.openai.com/
   • 费用：按使用量计费，需美元支付
   • 配置项：OPENAI_API_KEY

   Google AI / Gemini

   • 注册地址：https://aistudio.google.com/
   • 配置项：GOOGLE_API_KEY

   SiliconFlow（聚合平台）

   • 注册地址：https://siliconflow.cn/
   • 配置项：SILICONFLOW_API_KEY

3. 配置数据源 API（可选但推荐）

   • Tushare（A 股数据推荐）：https://tushare.pro/ 注册获取 token，配置 TUSHARE_TOKEN

4. 在界面中配置

   • "设置 → 系统配置"中找到对应配置项，填入密钥。
   • 点击"测试连接"按钮验证密钥有效性。
   • 保存配置。

注意：直接修改 .env 文件仅为旧版兼容方式，v3.0 推荐通过“设置 → 系统配置”界面完成配置。

5. 设置模型优先级
   • 在"设置 → 系统配置"中可设置默认模型和分析偏好。
   • 支持为不同分析师（如基本面、新闻、风险）指定不同模型，以平衡成本与效果。

注意事项

• API 密钥以加密方式存储在数据库中，不会明文展示。
• 建议同时配置两个 LLM 提供商作为主备，当主模型不可用时自动切换。
• DeepSeek 和通义千问对中文金融语境支持较好，推荐作为主力模型。
• Tushare 根据积分等级有不同的接口权限，新用户积分较低可能部分数据无法获取。
• 密钥配置后请点击"测试连接"确认有效，否则分析任务会因模型调用失败而中断。

2.2 系统初始化 Copy Section

功能说明

首次部署后，系统已自动创建默认管理员账号并完成数据库初始化。用户只需使用默认账号登录，完成基础数据同步和数据源配置即可开始使用。

操作步骤

1. 使用默认账号登录

   • 系统已预置默认管理员账号。
   • 用户名：admin
   • 密码：admin123
   • 首次登录后请立即在"设置 → 个人中心"修改默认密码。

2. 初始化数据库

   • 系统会自动创建必要的集合和索引。
   • 可在"设置 → 系统管理 → 数据库"查看初始化状态。

3. 同步基础数据

   • 进入"设置 → 系统管理 → 数据同步"。
   • 点击"初始化股票基础数据"，同步 A 股的股票列表。
   • 该过程可能耗时 10-30 分钟，取决于网络状况。

4. 配置数据源

   • 在"设置 → 系统配置 → 数据源"中选择主力数据源。
   • A 股推荐 Tushare，可配置多数据源互为备份。

5. 检查系统状态

   • 进入"仪表板"，查看系统状态卡片是否全部为绿色。

注意事项

• 默认密码仅用于首次登录，请务必尽快修改。
• 基础数据同步是后续分析功能正常运作的前提，必须完成。
• 如果同步失败，可点击"重试"或检查网络与 API 配额。

2.4 使用指南（/guide） Copy Section

功能说明

使用指南是系统内置的引导式初始设置向导，位于左侧导航栏"使用指南"菜单。通过分步骤引导帮助新用户完成从 API 密钥配置到完成首次 AI 研究的全流程，适合首次使用的用户跟随操作。

引导步骤

使用指南采用步骤条形式，逐步引导完成初始配置：

1. 获取大模型 API 密钥

   • 说明如何获取 DeepSeek / 通义千问 / OpenAI 等 LLM 的 API 密钥。
   • 提供各平台注册链接和注意事项。
   • 点击"前往配置"跳转到系统配置页面。

2. 获取数据源 API 密钥

   • 说明如何注册 Tushare 账号并获取 Token。
   • 提示不同积分等级的权限差异。
   • 点击"前往配置"跳转到数据源配置。

3. 填写 Token 配置

   • 引导将获取的 API 密钥填入系统配置。
   • 配置完成后可点击"测试连接"验证。

4. 同步股票数据

   • 引导执行股票基础数据初始化同步。
   • 说明同步范围和预计耗时。
   • 点击"前往同步"跳转到数据同步页面。

5. 搜索并添加股票关注列表

   • 引导在关注列表中添加感兴趣的股票。
   • 提供搜索和分组操作指引。

6. 完成第一次研究

   • 引导进入单股研究，选择分析维度并启动分析。
   • 完成后查看研究报告。

操作步骤

1. 登录系统后，点击左侧导航栏"使用指南"。
2. 按步骤条顺序依次操作，每步完成后自动标记为已完成。
3. 每个步骤提供"前往操作"按钮，直接跳转到对应功能页面。
4. 可随时返回使用指南查看进度，已完成的步骤会保留标记。

注意事项

• 使用指南仅为引导，不影响系统功能使用，可随时跳过。
• 已完成初始配置的老用户无需再跟随此指南。
• 步骤进度存储在本地浏览器中，清除浏览器数据后进度会重置。

第三章 基础功能 Copy Chapter

本章介绍日常使用频率最高的基础功能模块，包括仪表板、单股研究、研究报告、股票筛选、关注列表和任务中心。

3.1 仪表板（/dashboard） Copy Section

功能说明

仪表板是登录后的默认首页，提供系统就绪度引导、快捷功能入口、最近分析记录和股票关注列表概览，帮助用户快速了解系统配置状态并一键进入常用功能。

界面组成

• 系统就绪度引导卡片：以步骤形式展示系统配置进度（配置数据源 → 配置大模型 → 同步数据），未完成的步骤可点击"前往设置"跳转到对应配置页面。
• 快速操作区：单股研究、批量分析、股票筛选、任务中心、持仓研究、复盘分析、交易计划等常用功能的快速跳转入口。
• 最近分析区：以表格形式展示最近的分析任务，包含股票代码、名称、状态、创建时间，支持"查看"和"下载"操作。
• 股票关注列表概览：展示关注列表中的股票，支持"添加到研究列表"快速发起分析。

操作步骤

1. 登录系统后自动进入仪表板。
2. 首次使用时，根据"系统就绪度引导卡片"完成数据源配置、大模型配置和数据同步。
3. 点击"快速操作区"的功能卡片，可直接跳转到对应功能页面。
4. 在"最近分析"表格中点击"查看"按钮，可查看完整报告；点击"下载"可导出报告。
5. 在"股票关注列表概览"中点击"添加到研究列表"，可快速发起单股分析。

注意事项

• 系统就绪度引导卡片在所有配置步骤完成后会显示完成状态。
• 首次使用建议先按照引导卡片完成基础配置，再进行股票分析。

3.2 单股研究（/analysis/single） Copy Section

功能说明

单股研究是系统的核心功能，输入一只股票代码，选择需要的分析维度和分析深度，系统将调用多个 AI 分析师协同完成深度分析，生成结构化研究报告。

支持的市场

• A 股市场：沪深主板、创业板、科创板、北交所（6 位数字代码，如 000001）
• ETF 基金：如 510050、159919 等

注意：v3.0 暂不支持美股和港股市场分析，相关功能已暂停，后续版本将重新开放。

操作步骤

1. 进入单股研究

   • 左侧导航栏"单股研究"，或仪表板快捷入口。

2. 输入股票信息

   • 在"股票代码"输入框中直接输入股票代码（如 000001、512400）。
   • 在"市场类型"下拉框选择对应市场：A 股市场、ETF 基金。
   • 各市场代码格式提示：A 股（6 位数字）、ETF（510050、159919 等）。

3. 选择分析日期（可选）

   • 默认为当天，可手动选择历史日期作为分析基准日。
   • 点击"数据检验"按钮可预先验证该股票的数据完整性。

4. 选择分析深度

   • 系统提供 5 个分析深度级别：
     • 1 级 - 快速分析：基础数据概览，快速决策（2-5 分钟）
     • 2 级 - 基础分析：常规投资决策（3-6 分钟）
     • 3 级 - 标准分析：技术 + 基本面，推荐（4-8 分钟）
     • 4 级 - 深度分析：多轮辩论，深度研究（6-11 分钟）
     • 5 级 - 全面分析：最全面的分析报告（8-16 分钟）

5. 选择分析师团队

   • 系统提供多个分析师角色，以卡片形式展示，点击卡片切换选中/取消：
     • 市场分析师：分析个股价格走势与技术指标（均线/MACD/RSI/布林带）
     • 基本面分析师：分析公司财务状况、业务模式和竞争优势
     • 新闻分析师：分析相关新闻、公告和市场事件的影响
     • 社媒分析师：分析社交媒体情绪、投资者心理和舆论导向
     • 大盘分析师：分析大盘指数走势、市场环境和系统性风险（仅 A 股可选）
     • 板块分析师：分析行业趋势、板块轮动和同业对比（仅 A 股可选）
     • ETF 分析师：分析 ETF 净值、跟踪误差和持仓结构（仅 ETF 市场可选）
   • 默认选中"市场分析师"和"基本面分析师"。
   • 非对应市场的分析师会显示"仅 A 股"标签并不可选。

一份完整的报告覆盖哪些维度

下面这张表是每次分析实际会跑的分析维度，让您知道报告里的每个结论是怎么来的：

重点说明：

• 报告里所有数据点都能查到出处（详见 v3.0 分析能力全景章节）
• "AI 推论"标签说明是 LLM 推理的，不是直接拿到的数据
• 多情景研究是 v3.0 新能力，3 级标准分析会自动启用
• 4 级深度分析会增加多轮辩论环节

6. 启动分析

   • 点击"开始智能分析"按钮。
   • 系统进入分析进度页面，实时显示已用时间、预计剩余时间、进度条和当前任务描述。
   • 分析过程中按钮显示为"分析进行中..."（不可重复点击）。

7. 查看报告

   • 分析完成后按钮变为"查看结果"和"重新分析"。
   • 点击"查看结果"展开分析报告，包含：综合研究观察、各维度分析、风险提示、后续观察事项。
   • 可导出为 PDF、Word、Markdown 等格式。

注意事项

• 单次分析会消耗 LLM Token，深度分析消耗较大，请根据授权配额合理安排。
• 分析过程中请勿关闭浏览器标签页，否则可能中断任务（任务可在"任务中心"恢复查看）。
• 首次分析某只股票时，数据下载耗时较长；后续分析会使用缓存，速度更快。
• 分析结果仅供参考，不构成投资建议，请结合自身判断决策。
• 大盘分析师和板块分析师仅支持 A 股市场；ETF 市场仅显示 ETF 分析师、市场分析师和新闻分析师。

分析报告解读指南

分析完成后，报告按以下结构展示，帮助您快速获取关键信息：

💡 阅读建议：

• 时间紧张时：只看"综合评级"和"研究观察汇总"两节。
• 决策前：重点阅读"多情景研究"，了解不同视角的研究观察，避免确认偏误。
• 长期跟踪：关注"基本面分析"的趋势变化，判断公司经营是否改善。

3.3 研究报告（/reports） Copy Section

功能说明

研究报告模块管理所有历史分析报告，支持按条件搜索、查看详情、批量导出。

操作步骤

1. 查看报告列表

   • "研究报告"页面展示所有历史报告。
   • 每条报告显示：报告标题、类型、格式、状态、分析模型、分析深度、创建时间。
   • 支持按股票代码/名称搜索、按市场（A 股/ETF）筛选、按日期范围筛选。

2. 查看报告详情

   • 点击报告行中的"查看"按钮，进入报告详情页。
   • 详情页包含：综合研究观察、各分析师详细分析、数据图表、风险提示、后续观察事项。
   • 报告支持在线阅读，支持目录跳转。

3. 下载报告

   • 点击报告行中的"下载"按钮，可下载单个报告。
   • 也支持勾选多份报告后点击"批量导出"，选择格式：Markdown / Word / PDF。

4. 删除报告

   • 点击报告行中的"删除"按钮，可删除不需要的报告。

5. Token 消耗查看

   • 在"系统管理 → 使用统计"页面可查看各功能的 Token 消耗情况，包括单股研究、批量分析、Agent 工坊、Skill 生成、AI 对话助手、持仓分析、操作复盘等。
   • 也可在研究报告页面点击"Token 统计"按钮，进入 Token 使用统计页面，按时间范围（今天/7天/30天/90天/全部）和供应商筛选查看详细的 Token 使用情况和成本分析，支持导出统计数据。

注意事项

• 导出 PDF 时如遇中文字体问题，请确保系统已安装中文字体（Docker 镜像已内置）。
• Word 格式导出需要系统配置 pandoc（Docker 部署默认包含）。

3.4 股票筛选（/screening） Copy Section

功能说明

股票筛选模块支持多条件组合筛选股票，帮助用户从全市场中快速找到符合特定条件的标的。v3.0 新增"选股助手"模式，支持自然语言对话式筛选。

操作步骤

1. 传统条件筛选

   • 进入"股票筛选"页面。
   • 选择市场范围：A 股全市场 / 沪深 300 / 创业板 / 股票关注列表等。
   • 添加筛选条件：
     • 基本面：市盈率、市净率、ROE、营收增长率、净利润增长率
     • 技术面：涨跌幅、换手率、量比、均线位置
     • 规模：总市值、流通市值
     • 行业：按申万行业分类筛选
   • 设置条件逻辑（大于/小于/介于/等于）。
   • 点击"开始筛选"，查看结果列表。

2. 选股助手（对话式）

   • 点击"选股助手"标签页。
   • 用自然语言描述筛选需求，例如：
     • "帮我找 ROE 大于 15%、市盈率低于 20 的消费股"
     • "最近一周涨幅超过 10% 且换手率活跃的创业板股票"
   • 系统会经过三阶段处理：
     1. 需求确认：AI 与您确认筛选意图。
     2. 策略规划：AI 规划筛选工具调用方案。
     3. 执行筛选：调用工具执行筛选，返回结果。
   • 筛选结果支持一键加入股票关注列表。

3. 结果操作

   • 点击股票名称进入详情。
   • 勾选股票后可"加入股票关注列表"或"批量分析"。
   • 支持导出筛选结果为 Excel。

注意事项

• 选股助手为高级功能，需要高级版授权。
• 筛选结果数据依赖基础数据同步，如果同步未完成，结果可能不完整。
• 选股助手在超时或无结果时，会自动 fallback 到历史成功结果或数据库快速粗筛，确保总有候选输出。

3.5 股票关注列表（/favorites） Copy Section

功能说明

关注列表（股票关注列表）用于管理您关注的股票，支持分组管理、实时行情、快速分析。

操作步骤

1. 创建分组

   • "股票关注列表"页面，点击"新建分组"。
   • 输入分组名称（如"白酒板块"、"长期观察"、"止损线"）。
   • 可设置分组颜色标识。

2. 添加股票

   • 方式一：在分组内点击"添加股票"，搜索股票后加入。
   • 方式二：在筛选结果、报告详情页点击"加入股票关注列表"。
   • 方式三：在智能助手中说"把 600519 加入我的白酒板块"。

3. 管理关注股

   • 拖拽股票调整顺序。
   • 支持跨分组移动。
   • 点击股票代码进入股票详情页（详见 3.7 股票详情页），查看实时行情、K线图、核心指标、单股分析、持仓与复盘，并可使用智能助手全景解读。
   • 股票详情页支持的操作：发起 AI 研究、持仓分析、同步最新数据、清除缓存、跳转模拟交易、加入/移出关注列表。

4. 批量操作

   • 勾选多只股票，可"批量分析"（跳转到批量分析）。
   • 可"批量导出"为 Excel。

注意事项

• 每个分组建议不超过 50 只股票，过多会影响页面加载速度。
• 关注列表的行情数据为延迟行情，不作为交易依据。
• 股票详情页的行情数据可能延迟，如需最新数据可点击"同步"按钮手动拉取。

3.6 任务中心（/tasks/unified） Copy Section

功能说明

任务中心统一展示所有类型的分析任务状态，包括单股分析、批量分析、定时分析等，方便追踪任务进度。

操作步骤

1. 查看任务列表

   • "任务中心"页面展示所有任务的统一视图。
   • 每条任务显示：任务类型、目标股票/分析目标、状态、创建时间、耗时。
   • 状态包括：排队中、运行中、已完成、已失败、已取消。
   • 通用研究类型的任务目标显示为分析目标文本（而非股票代码）。

2. 筛选任务

   • 按任务类型筛选。
   • 按状态筛选。
   • 按时间范围筛选。

3. 任务操作

   • 运行中任务：可查看实时进度、取消任务。
   • 已完成任务：可查看报告、重新分析、导出报告。
   • 已失败任务：可查看错误日志、重试任务。

4. 任务详情

   • 点击任务进入详情页，查看每个分析师的执行步骤和耗时。

执行轨迹（v3.0 核心能力 — 让 AI 跑哪里都能查到）

这是 v3.0 最重要的可追溯能力。 任务详情页的"执行轨迹"标签页会把这次分析每一步都记录下来，AI 不是黑盒了。

怎么开（两种方式）：

• 方式 1（推荐）— 全局开关："系统设置 → 高级设置 → 执行轨迹" → 启用。开启后所有新分析任务都会记录。
• 方式 2（单次）— 任务级开关：在任务详情页右上角点击"开启记录"按钮，只针对当前任务。

💡 默认关闭（避免给数据库造成压力）。建议在排查问题时开启，正常分析时关闭。

开启后能看到什么：

一个真实的排查场景：

问：为什么这次新闻分析说"该公司近期无重大事件"？

答：打开执行轨迹 → 找到"新闻分析师" → 看它的"工具调用" → 发现它只调了"标题"工具，没调"明细"工具 → 知道是工具选错了

怎么用最划算：

• ✅ 排查问题时开（分析结果不对、Token 异常、报告格式奇怪）
• ✅ 学习时开（看 AI 是怎么工作的）
• ❌ 日常分析时关（增加数据库存储）
• ❌ 批量分析时关（除非排查某只具体股票）

💡 Token 影响：开启执行轨迹几乎不影响 Token 消耗（只记录不增加新调用），但会增加数据库存储。默认 7 天后归档。

注意事项

• 任务并发数受授权等级限制，标准版同时运行 1 个任务，高级版支持并发。
• 排队中的任务可以随时取消。
• 失败任务重试时，会重新消耗 Token。
• 开启执行轨迹对 Token 消耗几乎无影响（只记录不增加新 LLM 调用），但会增加数据库存储。

3.7 股票详情页（/stocks/:code） Copy Section

功能说明

股票详情页是 v3.0 重新设计的个股研究工作台，将行情、研究、持仓、复盘、智能助手整合到一个页面，提供"全景解读"体验。页面采用模块化布局，从上到下分为 8 个区域，并配有 sticky 研究路径导航，帮助用户快速定位所需信息。

页面布局

页面整体适配宽屏布局，模块 4、6、8 采用双栏网格排列；屏幕宽度小于 1024px 时自动切换为单栏。

智能助手主入口

页面顶部紧接股票概览的位置，有一个紫色渐变的醒目卡片，这是智能助手的主入口区域。卡片左侧显示：

• 助手头像和"智能研究助手"标题
• 当前正在解读的股票代码、名称
• 已加载的模块状态（动态显示，如"已加载 K线·单股分析·持仓·复盘·基本面"）
• 说明文字："我已整合该股票的单股分析、持仓分析、交易复盘、基本面和 K线走势，可以为你全景解读"

卡片右侧提供 4 个快捷问题按钮（2×2 网格），点击后会自动填入下方对话区并发送：

快捷按钮会根据已加载的模块动态展示状态。如果某模块数据未加载，助手会在回答中说明数据缺失情况。

智能助手全景解读（核心功能）

详情页内的智能助手与独立的智能助手模块（5.1 AI 对话助手）打通，但做了主题限定，提供"全景解读"体验：

1. 一个股票一个主题

进入详情页时，系统会自动创建或获取该股票的研究主题（标题为"股票研究 · {代码} {名称}"）。同一只股票反复进入页面会复用同一主题，历史对话自动加载回来，不会丢失上下文。

2. 聚合解读三份报告

智能助手同时拿到单股分析报告、持仓分析报告、复盘报告的摘要一起解读，无需用户手动切换。例如用户问"结合分析和持仓，我下一步应该重点跟踪什么？"，助手会综合三份报告给出判断，而不是只看其中一份。

3. 主题边界限定

对话限定在当前股票范围内。聊天区头部会显示"当前主题限定于：XX 股票"提示条。如果用户询问其他股票，助手会回复：

当前在 XX 股票详情页，无法切换到其他股票。如需咨询其他标的，请前往「智能助手」主页面创建新主题。

4. 过期报告主动提醒

如果关联的报告超过 24 小时未更新，助手会：

• 进入页面时主动推送一条提醒消息，列出哪些报告已过期
• 拒绝基于旧报告给出结论，并询问是否需要重新发起分析
• 用户确认后，可点击对应模块（单股分析、持仓、复盘）的"重新分析"按钮生成新报告

研究路径导航

页面顶部有一条 sticky 导航条，展示研究路径的 5 个步骤及完成状态：

点击任一步骤可快速滚动到对应区域；滚动时当前所在区域会自动高亮，导航条阴影随滚动增强。

K线图

• 支持日K/周K/月K切换
• MA5（5 日均线，橙色）和 MA20（20 日均线，紫色）叠加显示
• 底部显示成交量柱状图，配有图例
• 支持数据缩放（鼠标滚轮）和拖动查看历史区间
• 数据来源：stock_daily_quotes 集合的 volume 字段

核心指标

核心指标区域以 4 张分类卡片（2×2 网格）展示财务全貌，每张卡片配有状态标签和进度条，便于快速判断：

1. 估值卡片

• 指标：PE(TTM)、PB、PS
• 状态标签：低估（PE < 15）/ 中性（PE 15~30）/ 偏高（PE > 30）/ 亏损 / 无数据
• PE 为实时数据时显示"实时"小标签
• 进度条颜色：蓝色（低估）/ 橙色（中性）/ 红色（偏高）

2. 盈利能力卡片

• 指标：ROE、毛利率、净利率
• 状态标签：优秀（ROE ≥ 15%）/ 良好（ROE 8~15%）/ 偏弱（ROE < 8%）/ 亏损 / 无数据

3. 财务健康卡片

• 指标：负债率、流动比率、股息率
• 状态标签：健康（负债率 < 40%）/ 中性（40~60%）/ 偏高（> 60%）/ 无数据

4. 经营规模卡片

• 指标：总市值、营收、净利润
• 底部显示财报公告日期

因子提示信息

卡片下方可能显示因子警告和因子诊断标签（hover 查看详情）：

• 因子警告标签：显示该股票触发的风险条件（如"高估值风险"），hover 查看具体触发条件
• 因子诊断标签：显示因子状态、原因、缺失输入（如某因子因数据不足无法计算）

数据来源优先级：财务指标（ROE、负债率等）优先从 stock_financial_data 集合获取，降级使用 stock_basic_info；估值数据（PE/PB/PS）来自 stock_basic_info。字段缺失时显示为 -。

单股分析结果

展示最近一次单股分析报告，标题旁标注"深度研究"徽章。根据分析状态显示不同内容：

运行中状态

• 分析任务进行中时显示进度条（百分比）和提示信息（如"正在生成分析报告…"）

空状态

• 无分析记录时显示"暂无单股分析结果"，提供"发起单股分析"按钮

有结果时展示

• 研究结论：紫色渐变背景卡片，展示一句话结论（基于研究整合员研究简报提炼）
• 分析元信息：分析时间（完整时间 + 相对时间标签，如"3 小时前""2 天前""1 个月前"）、报告数量
• 数据过期提醒：报告超过 1 天时显示橙色"🔄 数据已过期，重新分析"按钮
• 报告标签预览：各子报告以可点击标签形式排列（如"市场分析""基本面分析""风险测评"），点击直接跳转对应报告；另有"查看完整报告"按钮打开多标签页对话框
• 详细报告内容（可折叠）：点击"展开详情"后，以双栏网格展示 6 类子报告：
  • 📈 市场分析、💰 基本面分析、📰 新闻分析、⚠️ 风险测评（红色边框）、💬 社会情绪、🎯 研究整合员研究简报
• 历史记录：右上角"📜 历史记录"按钮（带计数徽章），点击跳转任务中心查看该股票的所有历史分析
• 合规免责声明：底部标注"本分析由 AI 多智能体系统基于公开信息生成，仅供研究参考，不构成任何交易建议"

合规说明：本区域不展示信心度和操作建议标签，仅保留研究性元数据。

持仓与复盘

通过标签页切换两个模块，标签上显示状态徽章：

持仓分析标签页（徽章显示"浮盈 X%"/"浮亏 X%"/"已分析"）

• 持仓快照摘要：成本价、现价、浮动盈亏（金额 + 百分比）、持有天数、仓位占比
• 研究观察：紫色背景卡片，展示 AI 持仓研究观察（最多 3 条，仅供参考）
• 实盘/模拟持仓信息：分别展示持仓数量、成本价、现价、市值、浮动盈亏（实盘红色标签、模拟橙色标签）
• 过期提醒：分析超过 1 天时显示"🔄 数据已过期，重新分析"按钮
• 操作按钮：重新分析、查看详情（跳转任务详情页）
• 持仓历史：右上角"📜 持仓历史"按钮（带计数徽章）

交易复盘标签页（徽章显示"X 次"/"已复盘"）

• 复盘摘要：交易次数、风险等级、完成时间（含相对时间）
• 过期横幅：复盘超过 1 天时显示橙色横幅"⚠ 本次复盘距今较久，市场环境可能已变化"+ 重新复盘按钮
• 复盘结论：Markdown 渲染的结论正文
• 研究观察：原"操作建议"改为研究性表述（合规调整）
• 操作按钮：重新复盘、查看详情（跳转复盘详情对话框）
• 复盘历史切换：多条复盘记录时，右上角下拉框可切换查看不同历史复盘；另有"📜 复盘历史"按钮（带计数徽章）

合规说明：持仓分析不展示操作建议和信心度，交易复盘的"操作建议"已改为"研究观察"表述。两个标签页底部均有免责声明。

操作入口

右上角提供 6 个快捷操作按钮（3×2 网格布局）：

基本面数据与新闻

页面底部的第 8 区域包含三张卡片（双栏网格排列），根据股票/ETF 类型自动切换显示内容：

1. 基本面数据卡片（股票模式）

展示基础估值与财务指标：

ETF 基础数据卡片（ETF 模式）

当查看 ETF 时，自动切换为 ETF 专属字段：基金类型、跟踪指数、基金规模、基金份额、单位净值、累计净值、折溢价率、净值增长率、管理人、托管人。

2. 财务明细快照卡片（仅股票）

展示最新一期财报的明细数据：

• 卡片头部显示报告期（如 20250630）
• 底部显示 raw_data 分组标签，列出可下钻的原始数据分组及条数（如"利润表 12 条"），这些分组已通过主股票接口暴露，后续可下钻调用

3. 近期新闻与公告卡片

新闻数据来源（如 tushare / akshare）显示在每条新闻的来源行。

操作步骤

1. 进入详情页

   • 从股票关注列表点击股票代码
   • 从研究报告点击股票代码
   • 从智能助手对话中点击股票链接
   • 直接访问 /stocks/{股票代码}

2. 快速研究流程

   • 查看行情走势和核心指标，了解基本面
   • 点击"发起研究"启动 AI 多智能体分析（数分钟后完成）
   • 分析完成后，在智能助手对话区问"结合分析和持仓给我解读"
   • 助手会聚合单股分析、持仓、复盘给出综合判断

3. 数据同步

   • 点击"同步数据"按钮
   • 勾选同步内容（实时行情 / 历史行情 / 财务数据 / 基础数据）
   • 选择数据源（Tushare / AKShare / QMT）
   • 可指定历史数据天数（最多 3650 天，约 10 年）
   • 同步完成后刷新页面查看最新数据

注意事项

• 详情页内的智能助手对话限定在当前股票主题内，无法切换到其他股票；如需咨询其他标的，请前往独立的智能助手页面（/assistant）
• 报告超过 24 小时会被标记为过期，智能助手不会基于过期报告给出结论，需重新发起分析
• K线图和核心指标依赖已同步的数据，如数据为空请先点击"同步数据"
• 行情数据为延迟行情，不作为交易依据
• 智能助手回答基于已加载的研究数据生成，仅供研究参考，不构成投资建议

第四章 学习研究与模拟功能 Copy Chapter

本章介绍用于学习研究和策略验证的功能模块，包括模拟交易、持仓研究、操作复盘和交易计划。这些功能帮助您在虚拟环境中验证研究假设、复盘操作行为、制定系统化跟踪计划，不构成任何投资建议。

4.1 模拟交易（/paper） Copy Section

功能说明

模拟交易系统提供虚拟资金环境，支持模拟买入、模拟卖出、模拟持仓管理，帮助您在不投入真实资金的情况下学习市场操作流程、验证研究假设。v3.0 支持 A 股和 ETF 模拟交易。模拟交易仅用于学习研究，不构成任何投资建议。

操作步骤

1. 初始化模拟账户

   • 首次进入"模拟交易"，系统会提示创建模拟账户。
   • 设置初始资金（默认 100 万人民币）。
   • 选择账户类型：A股账户。

2. 模拟买入（虚拟建仓）

   • 点击"买入"按钮。
   • 输入股票代码、模拟买入价格、数量。
   • 可选择"市价"（以最新价成交）或"限价"（按指定价格挂单）。
   • 系统自动计算手续费、印花税等成本。
   • 确认后提交，成交后更新持仓和可用资金。

3. 模拟卖出（虚拟平仓）

   • 在持仓列表中选择要卖出的股票。
   • 点击"卖出"，输入模拟卖出价格和数量。
   • 系统自动计算盈亏。

4. 持仓查看

   • "持仓"页签显示当前所有持仓。
   • 每只股票显示：持仓数量、成本价、现价、浮动盈亏、盈亏比例。
   • 支持按盈亏排序。

5. 交易记录

   • "记录"页签显示所有历史交易明细。
   • 支持按时间、股票筛选。

6. 账户统计

   • "统计"页签显示账户总览：总资产、总市值、可用资金、总盈亏、收益率。
   • 提供收益曲线图。

注意事项

• 模拟交易数据不影响真实账户，仅用于学习研究和策略验证，不构成投资建议。
• 模拟交易不模拟涨跌停限制和停牌，与真实交易存在差异。
• 手续费按真实费率计算（A股约万分之 2.5 + 印花税千分之 1），便于真实评估策略。
• 模拟账户资金可重置，重置后清空所有持仓和记录。

4.2 持仓研究（/portfolio） Copy Section

功能说明

持仓研究模块对您当前的模拟持仓进行深度分析，评估组合的风险暴露、行业集中度、相关性和优化建议。

操作步骤

1. 进入持仓研究

   • "持仓研究"页面自动读取模拟交易中的持仓数据。
   • 也可手动导入持仓（支持 Excel 模板上传）。

2. 组合概览

   • 显示组合总市值、行业分布、仓位分布。
   • 饼图展示各行业占比、各股票占比。

3. 风险评估

   • 行业集中度：分析是否过度集中于某行业。
   • 个股集中度：分析单只股票占比是否过高。
   • 相关性分析：计算持仓间相关系数，评估分散度。
   • Beta 暴露：计算组合相对大盘的 Beta 值。

4. 优化建议

   • 系统基于现代投资组合理论给出配置参考。
   • 标注过度集中的持仓，提示仓位集中风险。
   • 推荐可补充的行业或标的以提升分散度。

5. 一键分析

   • 可对单只持仓发起"单股研究"，快速获取深度分析报告。

注意事项

• 持仓研究依赖模拟交易数据，请先在模拟交易中建立持仓。
• 相关性分析需要历史数据，新股或数据不足的股票可能无法计算。
• 优化观察仅供参考，不构成投资建议。

4.3 操作复盘（/review） Copy Section

功能说明

操作复盘模块帮助您回顾历史交易行为，分析盈亏原因，总结交易经验，持续改进交易策略。v3.0 引入 5 个专项复盘 Agent，把复盘从"凭感觉写总结"升级为"结构化归因分析"。

5 类复盘 Agent

每次创建复盘时，5 个 Agent 会各管一摊，从不同角度帮您分析这笔交易：

操作步骤

1. 创建复盘记录

   • "操作复盘"页面，点击"新建复盘"。
   • 选择要复盘的交易（从模拟交易记录中选取）。
   • 或手动录入一笔交易进行复盘。

2. 5 类复盘自动触发

   • 选择交易后，系统自动调用 5 个 Agent 并行分析
   • 每个 Agent 独立生成报告（3-5 分钟）
   • 复盘经理综合 4 个角度给出最终结论

3. 复盘内容

   • 交易背景：当时为什么做这笔交易？（可从对应日期的分析报告中自动带入）
   • 决策依据：基于什么信息或信号？
   • 实际结果：盈亏情况、持有时间。
   • 5 类 Agent 报告：时机、仓位、情绪、归因、综合
   • 经验总结：做对了什么？做错了什么？
   • 改进点：下次类似情况如何操作？

4. 复盘分类

   • 可为复盘打标签：顺势交易、逆势抄底、止损、止盈、错误操作等。
   • 支持按标签统计胜率和盈亏。

5. 复盘统计

   • 统计页面展示：总交易次数、胜率、平均盈亏、盈亏比。
   • 按标签维度分析哪些类型的交易表现更好。
   • 按 Agent 维度看：您的"时机判断"准确率 vs "仓位控制"准确率

6. 关联分析报告

   • 复盘时可关联当时的研究报告，对比"分析结论"与"实际走势"的偏差。

反思自动沉淀

每次复盘完成后，复盘反思（trade_lesson）会被自动写入 AI 记忆。Agent 在下次分析时会引用您之前的教训：

• 之前复盘发现"我经常在涨停次日追高" → 下次分析时，Agent 会主动提醒
• 之前复盘发现"白酒股我总拿不住" → 下次分析白酒股时，Agent 会提到您这个习惯

注意事项

• 复盘是提升交易能力的关键环节，建议对每笔重要交易都进行复盘。
• 复盘记录会自动关联到 AI 记忆系统，智能助手可在后续分析中参考您的交易偏好。
• 5 类复盘 Agent 每次都会跑（不可单独关闭），但您可以只看"复盘经理"的综合结论。

4.4 交易计划（/trading-system） Copy Section

功能说明

交易计划模块帮助您制定系统化的交易计划，包括入场条件、仓位管理、止盈止损规则，并可关联分析报告自动生成计划。

操作步骤

1. 创建交易计划

   • "交易计划"页面，点击"新建计划"。
   • 选择目标股票。
   • 可选择"从分析报告生成"（系统根据最新报告自动填充建议参数）。

2. 设置计划要素

   • 入场条件：价格触发条件、技术指标条件、基本面条件。
   • 计划仓位：初始仓位、追加观察规则、最大仓位。
   • 收益关注规则：收益关注价位、分批跟踪、移动跟踪。
   • 风险关注规则：风险关注价位、风险比例、时间观察。
   • 跟踪周期：短线（数日）/ 波段（数周）/ 中线（数月）/ 长线（数年）。

3. 计划模板

   • 系统内置多种研究跟踪计划模板（趋势跟踪、价值投资、事件驱动等）。
   • 可基于模板快速创建，再根据实际情况调整。
   • 支持保存自定义模板。

4. 计划执行跟踪

   • 计划创建后进入"待执行"状态。
   • 当市场价格触发入场条件时，系统会发出通知。
   • 可手动标记"已入场"、"已触及收益关注位"、"已触及风险关注位"。
   • 系统自动计算计划执行情况与计划目标的偏差。

5. 计划与复盘联动

   • 计划完成后可一键生成"操作复盘"记录，形成闭环。

注意事项

• 交易计划不会自动下单，仅作为学习研究和纪律约束工具，不构成投资建议。
• 收益/风险价格条件触发时系统会推送通知，但不会自动执行交易。
• 建议在模拟交易中验证计划假设后再作为个人决策参考。

第五章 智能助手 Copy Chapter

5.1 AI 对话助手（/assistant） Copy Section

功能说明

智能助手是 v3.0 的核心升级模块，从"分析触发器"进化为"投资研究协同入口"。支持自然语言对话，可调用 20+ 操作工具，跨模块完成任务，支持多主题会话。

核心能力

• 分析触发：自然语言发起单股/批量分析。
• 报告查询：搜索、查看、解读历史报告。
• 任务管理：查询任务状态、管理定时任务。
• 股票关注列表管理：添加、删除、查询关注股。
• 持仓分析：查询持仓、分析组合。
• 交易复盘：查询历史交易、辅助复盘。
• 投资计划：创建、查询交易计划。
• 价格下限提醒：设置价格下限提醒。
• 复杂任务拆解：自动将复杂需求拆解为多步骤执行。
• RAG 金融知识检索：内置金融知识库，减少幻觉。

操作步骤

1. 进入智能助手

   • 左侧导航栏"智能助手"，或按 Ctrl+/ 快捷键。

2. 创建会话

   • 点击"新建会话"，可选择会话主题（如"贵州茅台研究"、"消费板块跟踪"）。
   • 每个主题独立维护消息历史与上下文。

3. 对话交互

   • 直接输入问题或指令，例如：
     • "帮我分析一下贵州茅台最近的基本面"
     • "我最近关注的股票表现怎么样？"
     • "帮我把 ROE 大于 20% 的股票筛出来"
     • "查一下我上个月买的宁德时代现在赚了多少"
     • "解释一下什么是 PEG 估值"
   • 助手会理解意图、调用工具、返回结构化结果。

4. 多轮对话

   • 助手会记住最近 10 条对话上下文，支持追问。
   • 例如先问"分析贵州茅台"，再问"它的风险点有哪些"，助手能理解"它"指代贵州茅台。

5. 会话管理

   • 可创建多个会话主题，切换时上下文独立。
   • 支持手动"总结会话"生成结构化摘要。
   • 可重命名、删除、归档会话。

6. IM 格式适配

   • 当通过 QQ 等即时通讯渠道使用助手时，输出会自动转为精简纯文本格式。

注意事项

• 助手调用工具时会消耗 Token，复杂任务消耗较大。
• 滑动窗口记忆保留最近 10 条对话，更早的对话不会进入上下文。如需长期记忆，请使用"总结会话"功能或依赖 AI 记忆系统。
• 助手会自动注入用户画像信息（近期分析、关注领域），以提供更精准的回答。
• 助手回答仅供参考，重要决策请结合研究报告独立判断。
• 股票详情页内的智能助手：在股票详情页（3.7 股票详情页）中使用助手时，对话会自动限定在该股票的主题内，并聚合解读单股分析、持仓、复盘三份报告。超出该股票的问题会被引导前往独立的智能助手主页面继续。

5.2 AI 记忆（/memory） Copy Section

功能说明

AI 记忆是 v3.0 的股票对象记忆系统，系统会自动记忆每次分析的关键结论、用户的交易偏好和关注重点，在后续分析中作为上下文注入，实现"越用越懂你"。

记忆类型

v3.0 提供 7 种记忆类型，覆盖对话、用户、Agent 经验、Skill 教训、交易模式等所有层面：

对您来说最重要的 3 种记忆：

1. 用户偏好（USER_PREFERENCE）：告诉系统"我关心什么"。比如"我偏好低估值、高分红"，下次分析时智能助手会主动找这类股票。
2. 分析洞见（ANALYSIS_INSIGHT）：每只股票的历史分析会自动积累。下次分析同一只股票时，系统会引用之前的结论。
3. 交易模式（TRADE_PATTERN）：基于您的历史交易，归类出"您是左侧还是右侧交易者""经常止损在哪"。复盘时智能助手会引用。

其他 4 种是给"系统自己"用的，普通用户不需要关注。

操作步骤

1. 查看记忆

   • "AI 记忆"页面分三个标签页：股票记忆、用户画像、交易行为。
   • 股票记忆按股票代码组织，点击可查看该股票的所有历史记忆条目。

2. 记忆详情

   • 每条记忆显示：内容摘要、来源（哪次分析/对话产生）、创建时间、优先级。
   • 支持编辑记忆内容（修正错误信息）。

3. 记忆管理

   • 删除记忆：过期或错误的记忆可删除。
   • 调整优先级：高优先级记忆会优先注入到分析上下文。
   • 手动添加：可手动录入一条记忆（如"该股有大股东减持计划"）。

4. 记忆注入

   • 系统在执行分析时，会自动检索相关记忆并注入到分析师的上下文中。
   • 在智能助手对话中，用户画像记忆会自动注入，使助手更懂您。

注意事项

• 记忆系统是 AI 能力的"放大器"，但记忆条目过多可能增加 Token 消耗。
• 建议定期清理过期记忆（如半年以上未更新的股票记忆）。
• 记忆内容会被加密存储，不会泄露给第三方。
• 记忆系统为高级功能，记忆条目数量上限受授权等级影响。

第六章 高级功能 Copy Chapter

本章功能均为高级功能，需要高级版权限。 标准版用户可浏览界面，但执行操作时会提示权限不足。

6.1 分析流（/workflow） Copy Section

功能说明

分析流是 v3.0 的核心高级功能，提供可视化的工作流编辑器，支持拖拽式编排分析流程。v3.0 采用 v2.0 分析引擎，在 v1.0 基础上新增条件分支、多轮辩论、并行/合并、后处理器等控制节点，支持 6 种流程类型和 AI 智能创建。包含五大子模块：流程管理、工具配置、Agent 工坊、Skill 中心、MCP 服务器。

6.1.1 流程管理

功能说明

流程管理支持创建自定义分析工作流，通过拖拽节点和连线编排分析流程，每个节点可绑定不同的 Agent 和工具集。v3.0 默认使用 v2.0 引擎，提供更丰富的节点类型和更灵活的流程编排能力。

v2.0 分析引擎

v3.0 的分析流全面升级为 v2.0 引擎，相比 v1.0 的改进：

提示：打开 v1.0 遗留流程时，编辑器会显示"当前工作流属于 v1.0 遗留流程，已停止维护"的警告，建议迁移到 v2.0 工作流。

流程类型

创建工作流时需要选择流程类型，不同类型对应不同的分析场景：

操作步骤

1. 创建工作流

   • "分析流 → 流程管理"，点击"新建分析流程"。
   • 选择流程类型（必选）和模板（可选）。
   • 输入名称和描述。
   • 点击"创建并进入编辑"。

2. 从模板创建

   • 页面展示系统预置的 v2.0 模板，每个模板显示流程预览图和节点数量。
   • 点击"预览"查看模板的详细节点结构和流程说明。
   • 点击"使用此模板"，命名后创建副本，可在此基础上修改。

3. 可用模板

   模板名称	说明	节点数
   v2.0 完整分析流	6 个分析师并行 → 多情景研究 → 研究整合员 → 风险多情景研究 → 风险评估师 → 研究整合员	16
   v2.0 ETF 分析流	ETF 分析师 + 市场分析师 + 新闻分析师，无多情景研究	8
   持仓研究流程 v2.0	技术面 + 基本面并行 → 风险复核 → 研究整合	7
   交易复盘流程 v2.0	时机/仓位/情绪/归因并行复盘 → 复盘总结	7
   空白流程	仅含开始和结束节点，从零构建	2

4. 编辑工作流

   • 从左侧节点面板拖拽节点到画布。
   • 连接节点：点击节点的输出端口，再点击目标节点的输入端口。
   • 配置节点：点击节点，在右侧面板设置参数。

5. 节点类型

   工作流编辑器提供两类节点：

   智能体节点（按类别分组）：

   • 分析师（analyst）：大盘分析师、板块分析师、市场分析师、基本面分析师、新闻分析师、社媒分析师
   • 研究员（researcher）：乐观情景研究员、审慎情景研究员
   • 风险分析（risk）：高弹性情景分析师、防御情景分析师、基准情景分析师
   • 经理（manager）：研究整合员、风险评估师
   • 研究整合员（trader）：研究整合员
   • 后处理器（post_processor）：报告生成器等

   控制节点：

   • 开始（start）：工作流入口
   • 结束（end）：工作流出口
   • 条件分支（condition）：根据条件表达式选择不同执行路径
   • 并行开始（parallel）：多个分支同时执行
   • 并行合并（merge）：等待所有并行分支完成后继续
   • 辩论节点（debate）：多轮对抗式辩论

6. 条件分支

   • 条件分支节点支持根据条件表达式动态选择执行路径。
   • 从条件分支节点出发的边可以设置条件标签（如"true"/"false"）。
   • 适用于根据分析深度、市场类型等条件动态调整流程的场景。

7. 辩论节点

   • 辩论节点是 v2.0 的核心创新，支持多轮对抗式辩论。
   • 配置辩论参与者（如乐观研究员 vs 审慎研究员，或三方风险分析师）。
   • 辩论轮次根据分析深度自动调整：
     • 1 级快速：多情景 1 轮 + 风险 1 轮
     • 2 级基础：多情景 1 轮 + 风险 1 轮
     • 3 级标准：多情景 1 轮 + 风险 2 轮
     • 4 级深度：多情景 2 轮 + 风险 2 轮
     • 5 级全面：多情景 3 轮 + 风险 3 轮

8. 三层配置优先级

   • Node 级：单个节点的配置，优先级最高。
   • Workflow 级：工作流全局配置，作为节点默认值。
   • Agent 级：Agent 自身的默认配置，优先级最低。

9. 工具栏操作

   • 编辑/预览：切换编辑模式和预览模式。
   • 验证：检查工作流的结构完整性（节点连接、必填配置等）。
   • 保存：保存当前工作流配置。
   • 设为默认：将当前工作流设为默认分析流程，后续分析任务自动使用。
   • 执行：仅单股研究流程和 ETF 分析流程支持直接执行。

10. 管理已有工作流

    • 在"我的分析流"区域查看已创建的工作流，按流程类型分组展示。
    • 支持操作：编辑、执行、复制、设为默认、删除。
    • 可修改流程类型：在编辑器工具栏点击"修改"切换流程类型。

注意事项

• 工作流编辑器支持撤销/重做（Ctrl+Z / Ctrl+Y）。
• 复杂工作流建议先在小范围股票上试运行验证。
• v1.0 遗留流程已停止维护，建议迁移到 v2.0 工作流。
• Agent 工坊中创建的自定义 Agent 可在编辑器的智能体节点面板中使用。
• 设为默认的工作流会被单股研究、批量分析、定时分析自动选用。
• 持仓分析和操作复盘流程暂不支持从编辑器直接执行，需通过对应功能入口触发。

6.1.2 AI 工作流架构师

功能说明

AI 工作流架构师是 v3.0 的智能建流功能，通过自然语言对话自动规划和生成自定义工作流。系统会自动识别缺失的 Skill 并创建，最终生成可发布的工作流。

操作步骤

1. 进入 AI 建流

   • "分析流 → 流程管理"，点击"AI 智能创建"。
   • 或在分析流列表页点击"AI 智能创建"按钮。

2. 选择流程类型（步骤一）

   • 选择要创建的分析流程类型（单股研究 / ETF 分析 / 持仓分析 / 操作复盘 / 通用研究）。

3. 需求沟通（步骤二）

   • 用自然语言描述需求，例如："我需要一个专门分析白酒行业景气度的流程，关注批价、库存和动销数据"。
   • AI 会与您多轮对话，澄清需求细节。

4. 方案确认（步骤三）

   • AI 生成工作流规划方案，包含节点拓扑和 Agent 配置。
   • 确认方案后进入下一步。

5. 自动补全（步骤四）

   • 系统自动创建缺失的 Skill 和 Agent。
   • 补全节点配置、绑定工具集。
   • 可查看自动创建的 Skill 详情。

6. 完成发布（步骤五）

   • 检查生成的工作流，确认后发布。
   • AI 建流生成的 Skill 会自动注册到 ToolRegistry，可在 Skill 中心查看。

注意事项

• AI 建流过程消耗 LLM Token，建议需求描述清晰以减少迭代次数。
• 生成的 Skill 代码建议人工 review 后再使用。
• 如果对话中断，可返回列表页保存草稿。

6.1.3 工具配置

功能说明

工具配置用于管理分析工具的参数，包括数据源、缓存策略、调用频率等。

操作步骤

1. "分析流 → 工具配置"查看所有已注册工具。
2. 点击工具进入参数配置页面。
3. 可调整：超时时间、重试次数、缓存时长、并发限制。
4. 配置保存后立即生效。

6.1.4 Agent 工坊

功能说明

Agent 工坊支持创建自定义 Agent，通过下拉选择 Agent 类型（如基本面分析师、新闻分析师）和名称，配置其使用的工具集和系统提示词。

你能用什么工具

在创建自定义 Agent 时，可以从 78 个内置工具中选择绑定。常见分类：

💡 提示：完整的 78 个工具列表在 v3.0 分析能力全景章节有详细说明，绑定时可以按关键词搜索。

操作步骤

1. 创建 Agent

   • "分析流 → Agent 工坊"，点击"新建 Agent"。
   • 下拉选择 Agent 类型：从系统预设类型中选择（分析师、数据处理、决策、通用等）。
   • 下拉选择 Agent 名称：命名 Agent（如"白酒行业专家"、"风险预警专员"）。
   • 配置系统提示词（定义 Agent 的行为和角色）。
   • 选择绑定的工具集。

2. 配置 Agent

   • 设置默认 LLM 模型。
   • 设置温度（Temperature）、最大 Token 等参数。
   • 配置工具白名单（限制 Agent 只能调用指定工具）。

3. 测试 Agent

   • 在工坊中可直接测试 Agent，输入消息查看响应。
   • 工坊严格暴露 LLM 错误，不做规则兜底，便于定位问题。

4. 发布 Agent

   • 测试通过后发布，Agent 可在工作流中被引用。

注意事项

• Agent 类型决定其可用的工具范围，选择时请参考说明。
• UniversalAgent 作为兜底：未注册的 Agent 会从 agent_configs 自动创建 UniversalAgent 实例。
• 修改已发布的 Agent 会影响所有引用它的工作流，请谨慎操作。
• 一个 Agent 建议绑定 3-7 个工具，工具太多会让 LLM 选择困难、Token 消耗高。

6.1.5 Skill 中心

功能说明

Skill 中心支持通过对话式交互生成和管理 Skill（分析工具）。v3.0 的 Skill 自动生成系统采用 6 阶段管线，AI 自主编写并验证新工具。

操作步骤

1. 对话式生成 Skill

   • "分析流 → Skill 中心"，点击"生成新 Skill"。
   • 通过对话描述需求，例如："我需要一个能获取北向资金流入流出的工具"。
   • AI 会多轮对话澄清：输入输出、边界条件、异常处理。

2. 6 阶段管线（工程师视角）

   • 需求分析（RequirementAnalyzer）：明确 Skill 功能规格。
   • 代码生成（CodeGenerator）：AI 编写 Skill 代码。
   • 静态验证（StaticValidator）：语法检查、安全检查。
   • 沙箱运行（SandboxRunner）：在隔离环境中运行测试。
   • 输出评估（OutputEvaluator）：评估输出质量。
   • 迭代优化（IterationController）：根据评估结果迭代改进。

3. 查看生成过程

   • 每个阶段的结果都可查看，包括 AI 生成的代码、测试输出、评估报告。
   • 失败阶段会标注原因，可手动干预修正。

4. 注册入库

   • 生成的 Skill 自动保存到 external_skills 集合。
   • 自动注册到 ToolRegistry，可在 Agent 工坊中被引用。

5. 管理 Skill

   • 查看所有已生成的 Skill。
   • 可禁用、编辑、删除 Skill。
   • 支持版本管理，保留历史版本。

您看到的 4 步流程

对普通用户来说，生成一个 Skill 只要 4 步：

什么时候需要看 6 阶段管线？

• Skill 没跑通时，定位"是需求没说明白、还是代码有问题、还是测试数据有问题"
• 想优化 Skill 时，看哪个阶段可以改
• 普通用户不需要懂 6 阶段，只需要按 4 步走

注意事项

• Skill 生成会消耗较多 Token，建议需求描述清晰以减少迭代次数。
• 沙箱运行有超时限制，复杂 Skill 可能需要多次迭代。
• 生成的 Skill 在正式使用前建议人工 review 代码。
• 已绑定的旧版 Skill 不会被新版本覆盖，升级不破坏已有 Agent。

6.1.6 MCP 服务器

功能说明

MCP（Model Context Protocol）服务器将系统的 6 个标准工具通过 MCP 协议暴露，支持被 Claude Desktop、Cursor 等外部客户端直接调用。

暴露的工具

• analyze_stock：触发股票分析（支持阻塞/非阻塞模式）
• get_report：获取分析报告
• chat_with_assistant：与智能助手对话
• list_workflows：列出可用工作流
• screen_stocks：股票筛选
• get_market_overview：获取市场概览

操作步骤

1. 配置 MCP API Key

   • "分析流 → MCP 服务器"，点击"生成 API Key"。
   • 系统在 system_configs 中管理 MCP API Key，支持多 Key 分发。

2. 设置每日配额

   • 为每个 API Key 设置每日调用配额。
   • 系统按"用户 + 日期"统计调用量，超额自动拒绝。

3. 在 Claude Desktop 中接入

   • 在 Claude Desktop 配置文件中添加 MCP 服务器地址和 API Key。
   • 即可在 Claude Desktop 中直接调用 TradingAgents 的分析能力。

4. 查看调用统计

   • MCP 服务器页面展示各 API Key 的调用量、成功率、错误日志。

注意事项

• MCP 功能基于 FastMCP 框架实现，符合 Anthropic MCP 规范。
• API Key 请妥善保管，泄露后请立即重置。
• 每日配额按北京时间 0 点重置。

6.2 Agent 工坊（独立入口） Copy Section

本节为导航说明。Agent 工坊的完整使用指南详见 6.1.4 Agent 工坊。

Agent 工坊是创建和管理自定义 Agent 的可视化工具。当系统内置的分析师、研究员无法满足您的研究需求时，可在工坊中创建专属 Agent。

快速入口："分析流 → Agent 工坊"，详细操作请参考 6.1.4 节。

6.3 Skill 中心（独立入口） Copy Section

本节为导航说明。Skill 中心的完整使用指南详见 6.1.5 Skill 中心。

Skill 中心管理分析流中可调用的 Skill（技能），包括系统内置 Skill 和自定义 Skill。当需要为 Agent 添加新的数据查询或分析能力时，可在 Skill 中心创建。

快速入口："分析流 → Skill 中心"，详细操作请参考 6.1.5 节。

6.4 批量分析（/analysis/batch） Copy Section

功能说明

批量分析支持同时分析多只股票，适合需要横向比较或大范围筛选后深度分析的场景。

操作步骤

1. 进入批量分析

   • "批量分析"页面。

2. 添加股票

   • 方式一：逐个输入股票代码添加。
   • 方式二：从关注列表导入（选择一个分组）。
   • 方式三：从筛选结果导入。
   • 方式四：批量粘贴股票代码（每行一个或逗号分隔）。

3. 设置分析参数

   • 选择分析维度（与单股研究一致）。
   • 选择分析深度（建议批量分析使用"快速"或"标准"深度）。
   • 设置并发数（高级版支持并发，标准版串行执行）。

4. 启动批量分析

   • 点击"开始批量分析"。
   • 系统显示总体进度和每只股票的子任务状态。
   • 可在任务中心查看完整进度。

5. 查看批量结果

   • 完成后生成批量分析报告汇总表。
   • 表格展示每只股票的综合评级、关键指标、风险等级。
   • 支持按指标排序，快速找出最优标的。
   • 可导出为 Excel。

注意事项

• 批量分析消耗 Token 较大，建议每次不超过 20 只股票。
• 并发数受授权等级和 API 速率限制双重约束。
• 批量分析中途可取消，已完成的子任务报告会保留。
• 建议先用股票筛选缩小范围，再对候选股批量分析，效率更高。

6.5 定时分析 Copy Section

功能说明

定时分析支持按 CRON 表达式定时执行分析任务，适合需要持续跟踪某些股票的场景。分为"定时分析分组"和"定时分析配置"两个子模块，均位于"设置 → 个人设置"下。

6.5.1 定时分析分组（/settings/watchlist-groups）

功能说明

定时分析分组用于为定时分析任务准备股票集合，支持创建/编辑分组并配置分组的名称、描述、颜色标识、图标、默认分析深度，可从股票列表或标签导入股票。

操作步骤

1. 创建分组

   • "设置 → 个人设置 → 定时分析分组"，点击"新建分组"。
   • 填写分组名称（如"每日早报"、"每周复盘"、"白酒板块跟踪"）。
   • 填写分组描述（可选）。
   • 选择颜色标识（便于在列表中快速识别）。
   • 选择图标。
   • 设置默认分析深度（快速 / 标准 / 深度）。

2. 导入股票

   • 方式一：从股票列表中逐个添加。
   • 方式二：从已有标签批量导入。
   • 方式三：从关注列表分组导入。

3. 管理分组

   • 编辑分组信息或调整股票列表。
   • 删除分组（分组下的定时任务需先迁移或删除）。

注意事项

• 分组是定时分析配置的基础，创建定时任务前需先准备好分组。
• 每个分组建议不超过 20 只股票，避免单次定时执行耗时过长。

6.5.2 定时分析配置（/settings/scheduled-analysis）

功能说明

定时分析配置用于创建和管理定时执行的分析任务，支持简单模式和高级模式（Cron 表达式），可配置执行时间段、默认分组、分析深度、邮件通知等。

操作步骤

1. 创建定时分析配置

   • "设置 → 个人设置 → 定时分析配置"，点击"新建配置"。
   • 选择默认分析分组（从 6.5.1 创建的分组中选择）。
   • 选择分析深度（快速 / 标准 / 深度）。
   • 配置邮件通知（可选，需先在通知设置中配置 SMTP）。

2. 设置执行时间

   • 简单模式：选择每日/每周/每月 + 执行时间，系统自动生成 CRON 表达式。
   • 高级模式：直接输入 CRON 表达式，适合复杂调度需求。
   • 快速 Preset：系统预设常用时间模板（如"每个交易日盘后"、"每周一早报"），一键应用。

3. 执行测试

   • 配置完成后可点击"执行测试"立即运行一次，验证配置是否正确。
   • 测试结果会显示在执行历史中。

4. 查看执行历史

   • 每次定时执行后自动记录到历史列表。
   • 可查看每次执行的状态、耗时、报告链接、错误信息。

5. 管理定时任务

   • 列表页可启用/禁用、编辑、删除定时配置。
   • 支持批量操作。

注意事项

• CRON 表达式使用 5 段格式（分 时 日 月 周），时区为 Asia/Shanghai。
• 定时分析在非交易日也会执行，如需仅交易日执行，请在工作流中配置过滤逻辑。
• 定时任务执行失败会自动重试 3 次，仍失败则发送通知。
• 定时分析消耗的 Token 计入账户配额，请注意成本控制。
• 建议将定时分析安排在盘后（如 16:00 之后），确保当日数据已同步。

6.5.3 通过智能助手管理

可对智能助手说：

• "帮我创建一个每天早上 9 点分析贵州茅台的定时任务"
• "查看我所有的定时分析任务"
• "禁用每日早报定时任务"

6.6 通用研究（/analysis/general） Copy Section

功能说明

通用研究是一个基于通用流程的灵活研究工作台，与单股研究不同，它不限定分析目标为股票代码，而是支持任意自定义分析目标（如行业趋势、宏观事件、主题概念等），配合通用类型的工作流完成自由探索式研究。

与单股研究的核心差异：

操作步骤

1. 进入通用研究

   • 左侧导航栏"通用研究"，进入通用研究页面。
   • 页面分为"新分析"和"历史结果"两个标签页。

2. 选择分析流程

   • 在"新分析"标签页的"流程选择"下拉框中，选择一个通用研究流程。
   • 下拉框仅显示通用类型（general）的工作流，带"默认"标签的为系统默认流程。
   • 选中后下方会显示流程描述。

3. 配置执行参数

   • 选中流程后，页面动态展示该流程配置的参数表单。
   • 参数表单根据流程的 input_config 自动生成，不同流程的参数可能不同。
   • 常见参数类型：
     • 文本输入：单行或多行文本（如分析目标、研究方向）
     • 数字输入：数值型参数（如回看天数）
     • 下拉选择：单选或多选（如模型选择、分析师选择）
     • 日期选择：日期型参数
     • 开关：布尔型参数（如是否启用记忆）
   • 必填项会有红色 * 标识。

4. 启动分析

   • 点击"开始分析"按钮。
   • 系统创建分析任务并进入执行状态，页面展示：
     • 任务 ID（可复制）
     • 分析目标
     • 开始时间和已用时间
     • 实时进度条和当前执行步骤
   • 分析过程中按钮显示为加载状态，不可重复点击。

5. 查看结果

   • 分析完成后，页面显示成功提示。
   • 点击"查看结果"按钮跳转到任务中心查看完整分析报告。
   • 通用研究的结果不会出现在研究报告页面，仅在任务中心可查。
   • 点击"重新分析"可回到表单重新提交。

6. 查看历史结果

   • 切换到"历史结果"标签页。
   • 支持按以下条件筛选：
     • 流程：选择特定通用研究流程
     • 时间范围：按日期范围筛选
     • 关键字：搜索分析目标或摘要
     • 状态：全部 / 成功 / 失败
   • 点击历史记录可查看详情，包含：基本信息、错误信息、分析摘要、完整工作流输出、决策信息、原始数据。

注意事项

• 通用研究必须选择一个通用类型的工作流，若没有可用流程，请联系管理员在"分析流 → 流程管理"中创建。
• 通用研究的分析目标由流程定义决定，部分流程可能要求输入股票代码作为分析目标，请参考流程描述。
• 通用研究结果仅在任务中心查看，不会出现在研究报告页面。
• 定时分析也支持通用研究流程，可在"定时分析配置"中选择通用流程并配置参数。
• 单次分析会消耗 LLM Token，请根据授权配额合理安排。

第七章 学习中心（/learning） Copy Chapter

功能说明 Copy Section

学习中心提供丰富的学习资料，包括 AI 基础知识、提示词工程、模型选择指南、分析原理、风险提示、论文资源和高级课程。帮助用户从零开始理解 AI 投资分析的原理和方法。

内容分类 Copy Section

1. AI 基础知识：什么是大语言模型（LLM）、LLM 的工作原理、能力与局限。
2. 提示词工程：Prompt 基础、最佳实践、如何写出有效的分析指令。
3. 模型选择：不同 LLM 的特点对比、适用场景、成本考量。
4. 分析原理：多智能体系统原理、TradingAgents 框架设计思路。
5. 风险与局限：AI 分析的局限性、投资风险提示、如何理性使用 AI 建议。
6. 资源：TradingAgents 论文解读、相关学术资源。
7. 高级课程：（高级功能）系统化投资课程，涵盖策略构建、风控体系、组合管理等。

操作步骤 Copy Section

1. 浏览学习资料

   • "学习中心"页面按分类展示所有资料。
   • 点击文章标题进入阅读。
   • 支持搜索功能。

2. 高级课程（高级功能）

   • 高级课程为付费内容，需要高级版授权。
   • 课程以章节形式组织，支持学习进度跟踪。
   • 每章配有练习和案例。

3. 使用指南

   • "使用指南"（/guide）是内置的快速上手教程。
   • 适合首次使用时浏览。

注意事项 Copy Section

• 学习中心内容会持续更新，建议定期浏览。
• 高级课程内容仅供学习，不构成投资建议。

第八章 系统管理 Copy Chapter

本章介绍系统管理相关的功能，位于"设置 → 系统管理"下。这些功能主要由管理员使用。

8.1 配置管理 Copy Section

功能说明

配置管理是系统的核心配置入口，统一管理所有配置项，包括 LLM 密钥、数据源、分析参数、通知设置等。

操作步骤

1. 进入配置管理

   • "设置 → 系统配置 → 配置管理"。

2. 配置分类

   • LLM 配置：API 密钥、模型选择、模型优先级、温度等参数。
   • 数据源配置：Tushare、FinnHub、通联数据等数据源密钥和优先级。
   • 分析配置：默认分析深度、缓存策略、并发数。
   • 通知配置：邮件 SMTP、Webhook 地址、QQ Bot 配置。
   • 系统配置：时区、语言、日志级别。

3. QQ Bot 配置

   • QQ Bot 接入允许通过 QQ 即时通讯与智能助手交互。
   • 配置项：QQ Bot 账号、密码、 WebSocket 连接地址。
   • 配置后可在 QQ 中直接与智能助手对话，输出会自动转为精简纯文本格式（适配 IM 场景）。
   • 详见 5.1 AI 对话助手 中的"IM 格式适配"。

4. 配置导入导出

   • 支持导出当前配置为 JSON 文件（密钥会脱敏）。
   • 支持从 JSON 文件导入配置（便于迁移或备份）。

5. 配置验证

   • 修改配置后点击"验证"检查配置项有效性。
   • 系统内置配置校验器，会提示不合理的配置组合。

注意事项

• 配置修改后部分项需要重启服务生效，系统会提示。
• 切勿在生产环境随意修改数据库连接等核心配置。
• 配置导出文件不含明文密钥，可安全分享。

8.2 数据库管理 Copy Section

功能说明

数据库管理提供 MongoDB 数据库的状态查看、备份恢复、集合管理功能。

操作步骤

1. 查看数据库状态

   • "设置 → 系统管理 → 数据库"。
   • 显示连接状态、数据库大小、各集合大小、索引状态。

2. 数据备份

   • 点击"备份数据库"，选择导出范围（全部集合或指定集合）。
   • 系统生成备份文件（.archive 格式），可下载保存。

3. 数据恢复

   • 上传备份文件，点击"恢复"。
   • 恢复前系统会提示确认，避免误操作。

4. 集合管理

   • 查看所有集合（如 analysis_reports、paper_trades、favorites、external_skills 等）。
   • 可查看集合的文档数量、占用空间。
   • 支持清空指定集合（危险操作，需二次确认）。

5. 索引管理

   • 查看各集合的索引。
   • 可创建、删除索引。

注意事项

• 数据库备份建议定期执行，可配合定时任务自动化。
• 恢复操作会覆盖现有数据，请谨慎。
• 清空集合不可恢复，操作前务必备份。
• v3.0 使用 MongoDB 端口 27019，与 v2.x 隔离。

8.3 多数据源同步 Copy Section

功能说明

多数据源同步负责从外部数据源同步股票基础数据、行情数据、财务数据等，是分析功能正常运作的基础。支持多数据源状态查看、使用建议和同步控制。

操作步骤

1. 查看数据源状态

   • "设置 → 系统管理 → 多数据源同步"。
   • 页面展示各数据源（Tushare、AKShare 等）的连接状态和可用性。

2. 同步控制

   • 可手动触发数据同步。
   • 查看同步历史记录，了解同步进度和失败原因。

3. 数据源使用建议

   • 页面提供各数据源的使用建议，帮助选择合适的数据源。

注意事项

• 数据同步依赖数据源 API 配额，Tushare 不同积分等级有不同调用限制。
• 首次同步耗时较长（30 分钟以上），建议在非高峰期执行。
• 同步失败时可查看日志定位原因，常见原因包括 API 配额耗尽、网络超时。

8.4 定时任务 Copy Section

功能说明

定时任务管理系统的所有后台调度任务，包括数据同步、报告清理、缓存刷新等系统级任务，以及用户创建的定时分析任务。

操作步骤

1. 查看定时任务列表

   • "设置 → 系统管理 → 定时任务"。
   • 显示任务名称、CRON 表达式、上次执行时间、下次执行时间、状态。

2. 系统内置任务

   • 数据同步任务（每日盘后）
   • 通知清理任务（90 天过期清理）
   • 缓存刷新任务

3. 任务操作

   • 启用/禁用任务。
   • 手动触发执行。
   • 查看执行历史和日志。

注意事项

• 系统内置任务请勿随意禁用，否则可能影响系统正常运行。
• 定时分析任务的配置入口在"设置 → 定时分析配置"，不在此处。
• 定时任务基于 APScheduler 实现，服务重启后任务会自动恢复。

8.5 操作日志与系统日志 Copy Section

功能说明

系统提供两个独立的日志查看页面："操作日志"记录用户业务操作，"系统日志"记录系统运行事件，便于排障和审计。

操作步骤

1. 查看操作日志

   • "设置 → 系统管理 → 操作日志"。
   • 记录用户的业务操作（分析任务、交易操作、配置变更等）。
   • 支持按时间范围、操作类型筛选。

2. 查看系统日志

   • "设置 → 系统管理 → 系统日志"。
   • 记录系统运行事件（服务启动、配置加载、定时任务、错误信息等）。
   • 支持按级别筛选（DEBUG / INFO / WARNING / ERROR）。
   • 支持按关键字搜索。

3. 下载日志

   • 可按日期下载日志文件。
   • Docker 部署可通过 docker-compose -p ta-v3 logs 查看实时日志。

注意事项

• 日志默认保存 30 天，可在配置中调整。
• DEBUG 级别日志量大，生产环境建议使用 INFO 级别。
• 日志中不含 API 密钥等敏感信息（已脱敏处理）。

8.6 工具能力索引 Copy Section

功能说明

工具能力索引为系统中所有 Agent、Tool、Skill 建立统一的索引，支持语义搜索，便于在工作流编排和智能助手中快速定位可用能力。

操作步骤

1. 查看能力索引

   • "设置 → 系统管理 → 工具能力索引"。
   • 展示所有已注册的 Agent、Tool、Skill 清单。

2. 语义搜索

   • 输入自然语言描述需要的能力，例如"获取北向资金数据"。
   • 系统返回匹配的 Tool/Skill 列表。

3. 索引管理

   • 可手动重建索引（新增 Tool/Skill 后建议重建）。
   • 查看索引状态和统计信息。

注意事项

• 能力索引是 AI 工作流架构师和智能助手调用工具的基础，保持索引最新很重要。
• 新增 Tool 或 Skill 后，系统会自动更新索引，但建议定期手动重建以确保一致性。

8.7 缓存管理 Copy Section

功能说明

缓存管理用于查看和管理 Redis 缓存，包括行情数据缓存、分析结果缓存、会话缓存等。

操作步骤

1. 查看缓存状态

   • "设置 → 系统配置 → 缓存管理"。
   • 显示 Redis 连接状态、内存使用、各缓存类别命中率。

2. 缓存操作

   • 清空指定类别缓存（行情、分析结果、会话）。
   • 清空全部缓存（需二次确认）。

3. 缓存策略配置

   • 行情数据缓存时长（默认 1 小时）。
   • 分析结果缓存时长（默认 24 小时）。

注意事项

• 清空缓存会导致后续请求重新获取数据，短暂变慢。
• v3.0 使用 Redis 端口 6381，与 v2.x 隔离。

8.8 数据导入管理（/settings/data-import） Copy Section

功能说明

数据导入管理提供股票数据和社媒消息的批量导入入口，支持通过 API 接口将外部数据导入系统数据库。此功能为高级功能，需要高级版授权。

操作步骤

1. 进入数据导入管理

   • "设置 → 系统管理 → 数据导入管理"。

2. 股票数据导入

   • 点击"股票数据导入"，查看支持的导入数据类型和 API 文档。
   • 支持导入：行情数据、财务数据、自定义指标等。
   • 提供 JSON/CSV 模板下载，按模板格式准备数据后通过 API 上传。

3. 社媒消息导入

   • 点击"社媒消息导入"，查看社媒消息导入 API 指南。
   • 支持 JSON 和 CSV 格式批量上传。
   • 导入的社媒消息可在"社媒消息管理"中查看和使用。

4. 查看 API 指南

   • 页面提供详细的 API 接入文档链接。
   • 包含认证方式、请求格式、字段说明、示例代码。

注意事项

• 数据导入需高级版授权，标准版用户仅可查看文档不可执行导入。
• 导入前请确认数据格式正确，错误格式会导致导入失败。
• 大批量导入建议分批执行，避免单次请求过大超时。

8.9 社媒消息管理（/settings/social-media） Copy Section

功能说明

社媒消息管理用于查看和管理导入的社交媒体舆情数据，支持按股票代码、市场、平台、情绪等多维度筛选，为新闻分析师提供额外的舆情信息源。

操作步骤

1. 查看社媒消息

   • "设置 → 系统管理 → 社媒消息管理"。
   • 列表展示所有已导入的社媒消息，包含来源平台、发布时间、内容摘要、情绪标签。

2. 筛选消息

   • 按股票代码筛选：查看与特定股票相关的舆情。
   • 按市场筛选：A 股 / ETF。
   • 按平台筛选：东方财富股吧、雪球、微博等。
   • 按情绪筛选：利好 / 利空 / 中性。

3. 查看消息详情

   • 点击消息查看完整内容、原始链接、关联股票。
   • 可查看该消息被哪些分析报告引用。

4. 上传社媒数据

   • 点击"上传数据"按钮。
   • 选择文件格式（JSON / CSV）。
   • 必填字段：股票代码、平台、内容、发布时间。
   • 选择编码（UTF-8 / GBK）。

5. 查看 API 指南

   • 点击"API 接入指南"查看详细的 API 文档。
   • 包含认证方式、请求格式、字段说明。

注意事项

• 社媒数据由用户自行导入，系统不主动采集。
• 情绪标签由导入时指定或系统自动判断。
• 社媒消息保留 90 天，过期自动清理。

8.10 系统更新（/settings/update） Copy Section

功能说明

系统更新用于检查和安装系统版本更新，根据部署方式（Docker / Windows 便携版 / Windows 安装版）提供不同的更新方式。

操作步骤

1. 查看当前版本

   • "设置 → 系统管理 → 系统更新"。
   • 显示当前版本号、构建号、发布日期。

2. 检查更新

   • 点击"检查更新"，系统连接更新服务器查询最新版本。
   • 如有新版本，显示版本号、更新内容摘要、更新包大小。

3. Docker 部署更新

   • Docker 部署不通过此页面更新。
   • 使用命令行拉取新镜像并重启：
     bash Copy

     docker-compose -p ta-v3 pull
     docker-compose -p ta-v3 up -d

4. Windows 便携版/安装版更新

   • 点击"下载更新包"，下载最新版本安装包。
   • 下载完成后点击"应用更新"，系统自动停止服务、替换文件、重启。
   • 更新过程中请勿关闭程序或断电。

5. 查看更新历史

   • 页面展示已安装的版本历史记录。

注意事项

• 更新前建议备份配置和数据。
• Docker 部署请通过拉取新镜像方式更新，不使用此页面。
• 更新失败可查看日志定位原因，通常为网络问题或文件占用。
• 大版本升级（如 v2.x → v3.0）不支持在线更新，需全新安装。

8.11 提示词模板（/settings/templates） Copy Section

功能说明

提示词模板管理用于管理各 Agent 的系统提示词模板，支持按 Agent 类型、Agent 名称、模板名称、偏好、来源、状态筛选，提供查看、克隆、编辑、删除、设为当前、调试等操作。此功能为高级功能。

操作步骤

1. 查看模板列表

   • "设置 → 分析配置 → 提示词模板"。
   • 支持多维度筛选：Agent 类型、Agent 名称、模板名称、偏好标签、来源（系统内置/自定义）、状态（启用/禁用）。

2. 编辑模板

   • 点击模板进入编辑页面。
   • 编辑区展示可用变量（如 {stock_name}、{industry}、{financial_data} 等）。
   • 提示词字段说明帮助理解每个字段的用途。
   • 保存时系统会进行基本语法检查。

3. 克隆模板

   • 克隆现有模板作为基础，修改后另存为新模板。
   • 适合基于系统内置模板进行定制化。

4. 设为当前模板

   • 每个 Agent 可设置一个"当前模板"，分析时使用该模板。
   • 切换当前模板会立即生效。

5. 调试模板

   • 在编辑页面可点击"调试"，用测试数据渲染模板。
   • 查看实际注入给 LLM 的完整提示词，便于优化。

6. Prompt 实时预览（/settings/prompt-preview）

   • 在"设置 → 分析配置"中点击"Prompt 预览"，进入 Prompt 实时预览页面。
   • 选择 Agent 类型和 Agent 名称，预览分层组装后的最终 Prompt。
   • 查看各段来源（系统模板、自定义模板、注入策略等）和能力缺口分析。
   • 便于理解 Prompt 组装流程和排查提示词问题。

注意事项

• 系统内置模板不可删除，但可克隆后修改。
• 修改模板会影响使用该模板的所有分析任务，请先调试验证。
• 模板中使用的变量必须与 Agent 上下文匹配，否则渲染时会留空。
• Prompt 预览为只读查看，修改 Prompt 请到提示词模板或注入策略管理。

8.12 注入策略管理（/settings/prompt-policies） Copy Section

功能说明

注入策略管理用于按 Agent + 场景控制上下文注入规则，精细化管理每个 Agent 在不同场景下接收的上下文信息。此功能为高级功能。

配置项说明

1. 注入模式：控制上下文注入的整体策略。
2. 行业/个股画像继承：是否将行业和个股的画像信息注入到 Agent 上下文。
3. 能力块注入：是否注入可用工具/能力的描述，让 Agent 知道可以调用哪些工具。
4. 外部缺口提醒：当数据缺失时是否提醒 Agent 注意数据局限性。
5. 可比公司注入：是否注入同行业可比公司信息供 Agent 参考。
6. 注入位置：控制注入内容在提示词中的位置（前置/后置/内联）。

操作步骤

1. 创建注入策略

   • "设置 → 分析配置 → 注入策略管理"，点击"新建策略"。
   • 选择目标 Agent 和场景。
   • 配置各项注入规则。
   • 保存并启用。

2. 管理策略

   • 支持启用/禁用、编辑、删除策略。
   • 每个 Agent + 场景组合可配置独立策略。

注意事项

• 注入策略影响 Agent 的分析质量和 Token 消耗，配置越详细 Token 消耗越大。
• 建议先使用默认策略，仅在分析效果不理想时调整。
• 策略变更后需重新执行分析才能生效。

8.13 Prompt 设计助手（/settings/prompt-design） Copy Section

功能说明

Prompt 设计助手是一个引导式工具，通过四步流程帮助用户设计高质量的分析提示词，适合不熟悉提示词工程的用户快速上手。此功能为高级功能。

设计流程（四步）

1. 选择分析目标

   • 选择本次分析的核心目标（如估值分析、风险评估、行业对比等）。

2. 选择股票与行业

   • 指定目标股票和所属行业。
   • 系统会据此推荐相关变量和数据。

3. 行业配置

   • 查询行业是否已有配置。
   • 如已有配置可直接使用，如无则可创建新的行业配置。
   • 行业配置包含行业特征、关键指标、可比公司等。

4. 流程与节点

   • 选择分析流程（对应工作流）。
   • 优化各节点的提示词。
   • 系统根据行业配置自动推荐优化建议。

操作步骤

1. "设置 → 分析配置 → Prompt 设计助手"。
2. 按四步流程依次配置。
3. 完成后可预览生成的提示词。
4. 一键保存为提示词模板，或直接应用到指定 Agent。

注意事项

• Prompt 设计助手生成的提示词建议人工 review 后再应用。
• 行业配置是 Prompt 设计的基础，建议先完善行业配置。
• 不同分析目标适合不同的提示词结构，不要一概而论。

8.14 行业/个股配置（/settings/analysis-profiles） Copy Section

功能说明

行业/个股配置通过聊天式协作生成行业分析草案，帮助系统理解特定行业和个股的特征，从而提升分析质量。配置内容包括行业特征、分析维度、关键指标、可比公司等。此功能为智能配置功能。

操作步骤

1. 进入配置页面

   • "设置 → 分析配置 → 行业/个股配置"。

2. 选择行业

   • 从预设行业列表中选择目标行业，或输入自定义行业名称。

3. 生成行业草案

   • 点击"生成草案"，AI 会根据行业信息生成首版配置草案。
   • 草案包含：行业特征描述、推荐分析维度、关键指标、可比公司列表。

4. 手动精修

   • 在右侧面板查看当前草案。
   • 可手动编辑各字段，补充或修正 AI 生成的内容。
   • 数据覆盖评估显示配置的数据完整度。

5. 保存配置

   • 精修完成后保存配置。
   • 配置生效后，分析该行业的股票时会自动应用。

6. 下一步建议

   • 系统根据当前配置给出下一步优化建议（如补充可比公司、增加关键指标等）。

注意事项

• 行业配置越完善，分析质量越高，但配置时间也越长。
• 可比公司建议选择同行业、相近市值的 3-5 只股票。
• 配置可随时修改，修改后新执行的分析会使用最新配置。
• 系统预设了部分常见行业的配置模板，可直接使用或在此基础上修改。

8.15 使用统计（/settings/usage） Copy Section

功能说明

使用统计页面展示系统各功能模块的 LLM 调用记录和 Token 消耗情况，帮助用户了解资源使用趋势和成本估算。

统计范围说明

使用统计覆盖以下功能的 LLM 调用：

• 单股研究（analysis_type: stock_analysis）
• 批量分析（analysis_type: stock_analysis）
• 定时分析（走分析服务链路）
• Agent 工坊（analysis_type: agent_workshop）
• Skill 生成（analysis_type: skill_generation）
• Skill 参数提取/测试（analysis_type: skill_test）
• AI 对话助手（analysis_type: assistant）
• Prompt 设计助手（analysis_type: prompt_design）
• 持仓分析（analysis_type: portfolio）
• 操作复盘（analysis_type: trade_review）

统计概览

页面顶部展示四个核心指标：

关于成本估算

• 成本是按系统配置中各模型的 Token 单价估算得出，并非实际账单金额。
• 各 LLM 供应商的计费规则不同（如订阅制、Coding Plan、包月套餐等），估算成本与实际账单可能存在较大偏差。
• 建议将此成本数据作为相对趋势参考（观察消耗增减趋势），而非绝对费用依据。
• 实际费用请以 LLM 供应商官方账单为准。

图表区域

1. 按供应商统计：饼图展示各 LLM 供应商（DeepSeek、通义千问、OpenAI 等）的 Token 占比。
2. 按模型统计：饼图展示各模型（如 deepseek-chat、deepseek-reasoner、qwen-plus 等）的 Token 占比。
3. 每日成本趋势：折线图展示统计周期内每日的估算成本变化趋势。

使用记录

底部表格展示详细的使用记录，包含：

• 时间：请求时间。
• 供应商：LLM 供应商名称。
• 模型：使用的模型名称。
• 输入/输出 Token：本次请求的 Token 消耗。
• 成本：本次请求的估算费用。
• 功能：调用的功能模块（如单股分析、批量分析等）。

操作步骤

1. "设置 → 系统管理 → 使用统计"。
2. 选择统计周期（最近 7 天 / 30 天 / 90 天）。
3. 查看统计概览和图表。
4. 如需最新数据，点击"刷新"按钮。
5. 可清理旧记录释放存储空间。

注意事项

• 使用统计覆盖系统主要功能的 LLM 调用，包括股票分析、Agent 工坊、Skill 生成、AI 对话助手、持仓分析、操作复盘等。
• 估算成本仅供参考，实际费用以 LLM 供应商账单为准。
• 建议关注 Token 消耗的相对趋势，而非绝对金额。
• 如发现 Token 消耗异常突增，可排查是否有异常的分析任务或密钥泄露。

第九章 个人设置（/settings） Copy Chapter

个人设置模块管理当前用户的个人偏好和账户安全配置，位于"设置 → 个人设置"下。包含以下子模块：通用设置、外观设置、分析偏好、通知设置、安全设置、助理设置、邮件通知（高级功能）、渠道推送（高级功能）、定时分析分组、定时分析配置、授权管理。其中定时分析分组和定时分析配置详见 6.5 定时分析。

9.1 通用设置 Copy Section

功能说明

配置用户的基本信息偏好。

操作步骤

• 用户名：显示当前登录用户名（只读，不可修改）。
• 邮箱：设置或修改个人邮箱地址。
• 语言：简体中文 / English。
• 时区：北京时间 (UTC+8) / 纽约时间 (UTC-5) / 伦敦时间 (UTC+0)。
• 点击"保存设置"按钮生效。

9.2 外观设置 Copy Section

功能说明

配置界面显示偏好。

操作步骤

• 主题模式：浅色主题 / 深色主题 / 跟随系统。
• 侧边栏宽度：通过滑块调整侧边栏宽度（200-400px，步进 20px）。
• 点击"保存设置"按钮生效。

9.3 分析偏好 Copy Section

功能说明

配置单股分析时的默认行为，减少每次分析时的重复设置。

操作步骤

• 默认市场：A 股 / ETF，影响进入单股研究时的默认市场选择。
• 默认分析深度：1 级 - 快速分析 / 2 级 - 基础分析 / 3 级 - 标准分析（推荐）/ 4 级 - 深度分析 / 5 级 - 全面分析。
• 默认分析师：勾选每次分析默认选中的分析师（大盘分析师、板块分析师、市场分析师、基本面分析师、新闻分析师、社媒分析师）。
• 风险偏好：防御 / 中性 / 高弹性（仅影响情景研究视角的呈现风格，不构成投资建议）。
• 自动刷新：开启后自动刷新分析结果。
• 刷新间隔：设置自动刷新间隔（10-300 秒）。
• 点击"保存设置"按钮生效。

9.4 通知设置 Copy Section

功能说明

配置系统通知的接收方式。

操作步骤

• 桌面通知：开启/关闭浏览器桌面通知。
• 研究完成通知：开启/关闭分析任务完成时的通知。
• 系统维护通知：开启/关闭系统维护相关通知。
• 点击"保存设置"按钮生效。

9.5 安全设置 Copy Section

功能说明

账户安全相关配置。

操作步骤

• 修改密码：点击"修改密码"按钮，在弹出的对话框中设置新密码。

9.6 助理设置 Copy Section

功能说明

配置智能助手的行为偏好和回复风格。

操作步骤

• 助理名字：设置智能助手的名称（如"小财"、"投研助手"），可在对话中直接称呼。
• 语气风格：专业严谨 / 轻松友好 / 简洁高效。
• 自定义指令：输入自定义指令（如"回答尽量简短、多用表格、回复时带上数据来源"），助理会参考这些指令调整回答风格。
• 点击"保存设置"按钮生效。

9.7 邮件通知（/settings/email，高级功能） Copy Section

功能说明

邮件通知是一个独立的高级功能页面，用于配置 SMTP 邮件服务器并管理各类分析任务的邮件通知规则。与 9.4 通知设置中的桌面通知不同，邮件通知支持将分析报告和执行结果通过邮件推送到指定邮箱。

操作步骤

1. 配置 SMTP 服务器

   • "设置 → 个人设置 → 邮件通知"。
   • 填写 SMTP 服务器地址、端口、发送方邮箱、SMTP 用户名和密码。
   • 选择加密方式（SSL / TLS / 无加密）。
   • 点击"发送测试邮件"验证配置是否正确。

2. 配置通知规则

   • 选择需要邮件通知的事件类型：
     • 单股研究完成：单股分析任务完成后发送报告摘要。
     • 批量分析完成：批量分析全部完成后发送汇总结果。
     • 定时分析完成：定时分析任务完成后发送报告。
     • 分析失败通知：任务失败时发送错误通知。
   • 设置收件人邮箱（支持多个，逗号分隔）。

3. 查看发送历史

   • 页面下方展示邮件发送历史记录。
   • 可查看每封邮件的发送状态、发送时间、收件人、主题。
   • 发送失败的邮件可点击"重发"。

注意事项

• 邮件通知为高级功能，需要高级版授权。
• SMTP 密码以加密方式存储，不会明文展示。
• 建议使用专用邮箱发送通知，避免主邮箱被限流。
• 定时分析的邮件通知建议配合 6.5 定时分析配置使用。

9.8 渠道推送（/settings/channel-configs，高级功能） Copy Section

功能说明

渠道推送是一个独立的高级功能页面，支持将系统事件推送到多种即时通讯渠道（飞书、钉钉、企业微信、邮件），实现多渠道消息触达。与 9.7 邮件通知不同，渠道推送支持多种 IM 平台和更灵活的事件订阅。

支持的推送渠道

支持的事件订阅

操作步骤

1. 进入渠道推送页面

   • "设置 → 个人设置 → 渠道推送"。

2. 添加推送渠道

   • 点击"新增渠道"。
   • 选择渠道类型（飞书 / 钉钉 / 企业微信 / 邮件）。
   • 填写渠道配置（Webhook URL、密钥等）。
   • 点击"测试连接"验证渠道可用性。

3. 配置事件订阅

   • 在渠道详情中选择要订阅的事件类型。
   • 可为不同渠道订阅不同的事件组合。

4. 管理渠道

   • 支持启用/禁用、编辑、删除渠道。
   • 可查看每个渠道的推送历史和成功率。

注意事项

• 渠道推送为高级功能，需要高级版授权。
• Webhook URL 和密钥以加密方式存储。
• 各 IM 平台对消息频率有限制，建议只订阅重要事件。
• 飞书和钉钉的加签密钥请妥善保管，泄露后请立即重置。

第十章 常见问题（FAQ） Copy Chapter

Q1：安装时提示端口被占用怎么办？ Copy Section

A： v3.0 默认使用端口 8002（后端）和 8082（前端）。如果端口被占用：

1. Windows 安装包：安装程序会提示，可选择其他端口或释放占用端口。
2. Docker 部署：修改 docker-compose.yml 中的端口映射。
3. 查看端口占用：Windows 使用 netstat -ano | findstr :8002，Linux 使用 lsof -i:8002。

Q2：API 密钥配置后分析任务报错？ Copy Section

A： 请按以下步骤排查：

1. 在"设置 → 系统配置"中点击"测试连接"验证密钥有效性。
2. 检查密钥是否有足够余额/配额。
3. 检查网络是否能访问对应的 API 端点（特别是 OpenAI 需要代理）。
4. 查看"日志管理"中的错误日志获取详细信息。
5. 如果使用代理，请在配置中设置 HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY。

Q3：分析任务一直排队中无法执行？ Copy Section

A： 可能原因：

1. 授权等级限制并发数，标准版同时只能运行 1 个任务，请等待当前任务完成。
2. 检查是否有"僵尸"任务占用并发槽，可在任务中心取消。
3. 系统资源不足（CPU/内存），请检查服务资源占用。

Q4：分析报告显示数据不完整或为空？ Copy Section

A： 可能原因：

1. 数据源 API 配额耗尽，请在数据同步页面检查同步状态。
2. 该股票为新股或次新股，历史数据不足。
3. 股票代码输入有误，请核对代码格式。
4. 基础数据未同步完成，请先执行"初始化股票基础数据"。

Q5：如何降低 Token 消耗？ Copy Section

A： 建议：

1. 日常分析使用低深度（1-2 级），重要标的再用高深度（3-4 级）。
2. 选择性价比高的模型（如 DeepSeek）作为主力。
3. 按需选择分析师，不需要的分析维度不要勾选。
4. 善用缓存，对相同股票的重复分析会命中缓存。
5. 在"系统管理 → 使用统计"中查看各功能的 Token 消耗趋势，及时调整策略（注意估算成本仅供参考，实际费用以供应商账单为准）。

Q6：Docker 部署后如何升级版本？ Copy Section

A： 升级步骤：

# 1. 拉取新版本镜像
docker-compose -p ta-v3 pull

# 2. 重启服务（数据不会丢失）
docker-compose -p ta-v3 up -d

# 3. 查看日志确认启动正常
docker-compose -p ta-v3 logs -f backend

如需回退，将镜像标签改为之前的精确版本号即可。

Q7：智能助手总是不理解我的问题怎么办？ Copy Section

A： 建议：

1. 尽量明确股票代码或名称，避免使用代词（如"那只股票"）。
2. 一次只问一个问题，复杂需求可分步描述。
3. 利用多主题会话，每个主题聚焦一个研究目标。
4. 如果助手调用了错误的工具，可反馈"不对，我想要的是..."进行纠正。
5. 定期清理不相关的会话历史，避免上下文干扰。

Q9：v3.0 能否与 v2.x 同时使用？ Copy Section

A： 可以。v3.0 与 v2.1.0、v2.0.1 使用完全独立的端口和数据卷：

三者可在同一台机器上共存，互不干扰。

Q10：生成的 Skill 代码有安全问题吗？ Copy Section

A： Skill 自动生成系统采取以下安全措施：

1. 静态验证阶段会进行安全检查，识别危险代码模式。
2. 沙箱运行在隔离环境中，限制文件系统和网络访问。
3. 生成的 Skill 建议在正式使用前人工 review 代码。
4. Skill 的权限受工具白名单约束，仅能调用授权的工具。

Q11：MCP 服务器如何被 Claude Desktop 调用？ Copy Section

A： 配置步骤：

1. 在"分析流 → MCP 服务器"生成 API Key。
2. 在 Claude Desktop 配置文件（claude_desktop_config.json）中添加：
   json Copy

   {
     "mcpServers": {
       "tradingagents": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "fastmcp-client"],
         "env": {
           "MCP_SERVER_URL": "http://localhost:8002/mcp",
           "MCP_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }

3. 重启 Claude Desktop，即可在对话中调用 TradingAgents 的分析能力。

Q12：如何备份和迁移数据？ Copy Section

A：

1. 备份：在"设置 → 系统管理 → 数据库"点击"备份数据库"，下载备份文件。
2. 迁移：在新环境部署系统后，通过"恢复"功能上传备份文件。
3. Docker 数据卷备份：
   bash Copy

   # 备份 MongoDB 数据卷
   docker run --rm -v ta-v3_mongodb_data:/data -v $(pwd):/backup ubuntu tar czf /backup/mongodb-backup.tar.gz /data

4. 建议定期自动备份，可配合定时任务实现。

Q13：京东云合作版与标准版有什么区别？ Copy Section

A： 京东云合作版是专为京东云用户定制的版本，主要区别：

1. 配置方式：京东云版通过环境变量注入大模型和数据源配置，无需在界面手动配置；标准版需在界面配置。
2. 可用模型：京东云版仅支持京东云提供的 4 个模型（GLM-5 / GLM-5.1 / GLM-5.2 / DeepSeek-V4-Flash）；标准版支持多家供应商。
3. 数据源：京东云版仅支持 Tushare；标准版支持 Tushare / AKShare / BaoStock。
4. 界面差异：京东云版隐藏了大模型和数据源配置界面，禁用了相关 API。
5. LLM 限速：京东云版内置 429 重试 + 降并发机制，确保在京东云 API 限速下稳定运行。

详见 1.4 京东云合作版部署。

Q14：京东云版分析任务报 429 限速错误怎么办？ Copy Section

A： 京东云版已内置限速应对机制，通常无需干预。如仍频繁报错：

1. 调大任务间隔：在 .env 中设置 JDYUN_STOCK_INTERVAL_SECONDS=30（默认 10 秒）。
2. 避免高峰时段：将定时分析安排在非高峰时段（如凌晨）。
3. 降低分析深度：使用较低的分析深度减少 LLM 调用次数。
4. 检查并发数：确保 JDYUN_BATCH_MAX_CONCURRENT=1 和 JDYUN_WORKER_MAX_CONCURRENT=1。
5. 查看重试日志：系统会自动指数退避重试最多 8 次，检查日志确认重试是否生效。

第十一章 最佳实践 Copy Chapter

本章基于一个典型个人投资者的实际使用场景，串联系统各功能模块，帮助您高效使用系统。

典型场景：您是一位个人投资者，希望通过 AI 辅助分析提升研究效率。以下是从零开始到日常使用的完整路径。

11.1 从安装到首次分析 Copy Section

第一步：安装与基础配置

1. 安装系统：Windows 用户运行安装包，按向导完成安装；进阶用户使用 Docker 部署。
2. 登录系统：使用默认账号 admin / admin123 登录，首次登录后到"个人设置 → 安全设置"修改密码。
3. 跟随使用指南：点击左侧"使用指南"，按引导依次完成配置：
   • 配置 LLM 密钥和数据源密钥，填写 Token 配置
   • 同步股票基础数据
   • 搜索并添加股票关注列表
   • 完成第一次研究
4. 关键配置建议：
   • LLM 密钥：推荐 DeepSeek（性价比高），配置后到"个人设置 → 分析偏好"设置默认分析深度和分析师。
   • 数据源密钥：推荐 Tushare，积分建议 2000+ 以解锁完整接口。
   • 修改默认密码：到"个人设置 → 安全设置"修改。

第二步：首次分析验证

1. 进入"单股研究"，输入一只熟悉的股票代码（如 000001 平安银行）。
2. 选择"3 级 - 标准分析"深度（推荐入门使用，4-8 分钟）。
3. 默认选中"市场分析师"和"基本面分析师"，可按需添加"新闻分析师"。
4. 点击"开始智能分析"，等待分析完成。
5. 查看报告，确认各分析师的输出是否符合预期。

避免的坑：

• 不要在基础数据同步未完成时就开始分析，会导致数据不完整。
• 不要首次分析就使用 5 级全面分析，先用 3 级标准分析验证配置正确。

11.2 日常研究工作流 Copy Section

建立关注列表

1. 添加股票关注列表：在"股票关注列表"中添加关注的股票，按板块或策略分组管理。
2. 分组管理：可创建多个分组（如"长线持仓"、"短线观察"、"打新标的"），每个分组可设置颜色和图标便于区分。
3. 快速分析：在关注列表中可直接选择股票发起单股研究，无需重复输入代码。

定时分析配置

对于需要定期跟踪的股票，使用定时分析功能自动化：

1. 创建分析分组：到"个人设置 → 定时分析分组"创建分组（如"每日早报组"），添加需要定期分析的股票。
2. 创建定时配置：到"个人设置 → 定时分析配置"创建配置：
   • 选择默认分析分组和分析深度（建议 3 级标准分析）。
   • 设置执行时间段（建议 16:30 盘后，确保当日数据已同步）。
   • 开启邮件通知，执行完成后自动接收报告摘要。
3. 查看执行历史：在配置列表中点击"历史"查看每次执行的结果和报告。

批量分析

需要一次性分析多只股票时使用批量分析：

1. 进入"批量分析"，添加多只股票代码。
2. 建议使用 2 级基础分析深度，平衡耗时和 Token 消耗。
3. 分析完成后可在"研究报告"中对比查看。

11.3 成本控制实践 Copy Section

Token 消耗管理

1. 查看 Token 统计：到"系统管理 → 使用统计"查看各功能的 Token 消耗趋势，包括单股研究、Agent 工坊、Skill 生成、AI 对话助手、持仓分析等。注意：估算成本仅供参考，实际费用以 LLM 供应商账单为准。
2. 按需选择分析师：每次分析只勾选必要的分析师，每个分析师独立消耗 Token。
3. 善用缓存：相同股票的重复分析会命中缓存，24 小时内不重复消耗 Token。可到"系统配置 → 缓存管理"查看缓存状态。
4. 深度选择策略：
   • 日常快速筛选：1 级快速分析（2-5 分钟，Token 消耗低）
   • 常规研究：3 级标准分析（4-8 分钟，推荐）
   • 重要标的决策：4 级深度分析（6-11 分钟，多轮辩论）
   • 批量分析：2 级基础分析（3-6 分钟，平衡成本）

关于估算成本

使用统计中的"总成本"是按系统配置的 Token 单价估算的，仅供参考。各 LLM 供应商的计费规则不同（如订阅制、Coding Plan、包月套餐等），估算成本与实际账单可能存在较大偏差。建议关注 Token 消耗的相对趋势，而非绝对金额。

缓存管理

1. 到"系统配置 → 缓存管理"定期查看缓存占用。
2. 可清理过期缓存释放空间，或清空所有缓存强制重新分析。

11.4 深度使用：自定义工作流、Agent 和 Skill Copy Section

当默认分析师无法满足特定需求时，可通过自定义工作流、Agent 工坊和 Skill 中心扩展能力。

自定义工作流

1. 选择创建方式：

   • 从模板创建（推荐）：在"分析流"页面选择一个系统模板（如 v2.0 完整分析流），创建副本后修改。
   • AI 智能创建：点击"AI 智能创建"，通过自然语言对话让 AI 自动规划工作流。
   • 空白流程：选择"空白流程"模板，从零构建自定义流程。

2. 编排流程：

   • 使用并行节点让多个分析师同时工作，提升效率。
   • 使用辩论节点实现多情景对抗，获得更全面的分析视角。
   • 使用条件分支根据分析深度或市场类型动态调整流程。
   • 自定义 Agent 需先在"Agent 工坊"中创建并发布，才能在编辑器中使用。

3. 验证与发布：

   • 使用编辑器的"验证"功能检查工作流结构完整性。
   • 发布前在 2-3 只股票上试运行验证输出质量。
   • 使用"设为默认"让后续分析任务自动使用该工作流。

Agent 工坊：创建自定义分析师

Agent 工坊通过对话式流程创建自定义 Agent，不支持克隆系统 Agent。

1. 进入 Agent 工坊：到"分析流 → Agent 工坊"，点击"新建 Agent"。
2. 描述需求：用自然语言描述你想要的 Agent（如"我需要一个专门分析白酒行业景气度的分析师，关注批价、库存、动销数据"）。可使用"快速填充示例"参考格式。
3. 讨论需求：系统会与你对话确认需求细节，可补充说明分析维度、输出格式等。
4. 确认规格：讨论完成后，系统生成 Agent 规格说明，确认无误后点击"生成可测试版本"。
5. 测试验证：在测试页面验证 Agent 输出是否符合预期。
6. 迭代优化：如不满意，可提意见继续讨论，系统会迭代生成新版本（每次迭代生成独立版本，不影响已绑定的 Agent）。
7. 发布使用：测试通过后发布，可在工作流编排中引用该 Agent。

Skill 中心：创建自定义工具

当 Agent 需要调用系统未提供的工具时，通过 Skill 中心生成：

1. 进入 Skill 中心：到"分析流 → Skill 中心"。
2. 描述需求：描述需要的工具功能（如"获取港股实时分笔数据"）。
3. 生成与验证：系统生成 Skill 代码，经过静态检查、沙箱执行、质量评估和边缘测试后可用。
4. 迭代优化：如不满意可迭代，每次迭代生成独立版本（如 original_v2、original_v3），不影响已绑定的 Agent。
5. 人工审查：AI 生成的代码务必人工审查，确认无安全风险后使用。

工作流编排最佳实践

1. 善用并行节点：分析师之间通常互不依赖，并行执行可显著缩短分析耗时。
2. 辩论轮次与深度匹配：日常分析使用 1 轮辩论即可，重要标的决策使用 2-3 轮。
3. 条件分支用例：可根据 analysis_depth 或 market_type 条件，让同一工作流适配不同场景。
4. 工作流和节点使用清晰的中文命名，便于维护。
5. 提示词模板支持绑定 workflow_id，可为不同工作流定制专属提示词（详见"系统管理 → 提示词模板"）。