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7fbbff7bb5
672
README.md
672
README.md
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@ -1,247 +1,643 @@
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# TradingAgents - 多代理交易分析系統
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> 基於 LangGraph 的智能股票交易分析平台，結合多個 AI 代理進行協作決策
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<div align="center">
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- GitHub: [MarkLo127/TradingAgents](https://github.com/MarkLo127/TradingAgents)
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**基於 LangGraph 的智能股票交易分析平台，結合多個 AI 代理進行協作決策**
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## 系統架構
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[](https://github.com/MarkLo127/TradingAgents)
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[](https://www.python.org/)
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[](https://nextjs.org/)
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[](https://fastapi.tiangolo.com/)
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[](LICENSE)
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### 後端架構 (FastAPI)
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[簡介](#簡介) • [特色](#核心特色) • [架構](#系統架構) • [安裝](#快速開始) • [使用](#使用指南) • [部署](#部署方案) • [截圖](#應用截圖)
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</div>
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## 📖 簡介
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**TradingAgents** 是一個先進的多代理 AI 交易分析系統，模擬真實世界的交易公司運作模式。透過 LangGraph 編排多個專業化的 AI 代理（分析師、研究員、交易員、風險管理者），系統能夠從不同角度分析股票市場，並通過結構化的辯論與協作流程產生高質量的交易決策。
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> 💡 **致敬原作**: 本專案基於 [TauricResearch/TradingAgents](https://github.com/TauricResearch/TradingAgents) 進行改進和擴展，加入了完整的 Web 前端介面、RESTful API、Docker 部署支援等功能。感謝原作者的卓越工作和開源貢獻！
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### 🎯 核心特色
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- 🤖 **多代理協作架構** - 專業化的 AI 代理團隊協同工作
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- 📊 **全方位市場分析** - 整合技術面、基本面、情緒面、新聞面分析
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- 🔄 **結構化決策流程** - 透過看漲/看跌辯論機制減少偏見
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- 🧠 **長期記憶系統** - 使用 ChromaDB 向量數據庫儲存歷史決策
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- 🎨 **現代化 Web 介面** - 基於 Next.js 16 的響應式 UI
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- 🔌 **RESTful API** - 完整的後端 API 支援
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- 🐳 **一鍵部署** - 支援 Docker Compose 和 Railway 部署
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- 🔑 **BYOK (Bring Your Own Key)** - 使用者自帶 API 金鑰，保障隱私與成本控制
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## 🏗️ 系統架構
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TradingAgents 採用前後端分離架構，後端使用 FastAPI 提供 RESTful API，前端使用 Next.js 打造現代化的使用者介面。
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### 📂 專案結構概覽
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backend/
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├── __main__.py # 應用入口點
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├── requirements.txt # Python 依賴
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└── app/
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├── main.py # FastAPI 應用主程式
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├── api/ # API 路由層
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│ ├── routes.py # 分析、配置等 API 端點
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│ └── dependencies.py # 依賴注入
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├── core/ # 核心配置
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│ ├── config.py # 環境變數設定
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│ └── cors.py # CORS 配置
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├── models/ # 數據模型
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│ └── schemas.py # Pydantic 數據模式
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└── services/ # 業務邏輯
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├── trading_service.py # TradingAgents 整合
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└── price_service.py # 股價數據處理
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TradingAgents/
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├── backend/ # FastAPI 後端服務
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│ ├── __main__.py # 後端應用入口
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||||
│ ├── requirements.txt # Python 依賴列表
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||||
│ └── app/
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│ ├── main.py # FastAPI 應用主程式
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│ ├── api/ # API 路由層
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||||
│ │ ├── routes.py # API 端點定義
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||||
│ │ └── dependencies.py # 依賴注入
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||||
│ ├── core/ # 核心配置
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│ │ ├── config.py # 環境變數與設定
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│ │ └── cors.py # CORS 中間件配置
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│ ├── models/ # 資料模型
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│ │ └── schemas.py # Pydantic 資料結構
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│ └── services/ # 業務邏輯層
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│ ├── trading_service.py # TradingAgents 核心整合
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│ └── price_service.py # 股價資料處理服務
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│
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├── frontend/ # Next.js 前端應用
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│ ├── app/ # Next.js App Router
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│ │ ├── layout.tsx # 根佈局組件
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│ │ ├── page.tsx # 首頁
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│ │ └── analysis/ # 分析功能模組
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│ │ ├── page.tsx # 分析配置頁面
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│ │ └── results/ # 分析結果展示頁面
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│ ├── components/ # React 組件庫
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│ │ ├── analysis/ # 分析相關組件
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│ │ │ ├── AnalysisForm.tsx # 參數配置表單
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│ │ │ ├── TradingDecision.tsx # 交易決策卡片
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│ │ │ ├── AnalystReport.tsx # 分析師報告展示
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│ │ │ └── PriceChart.tsx # 股價圖表組件
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│ │ ├── layout/ # 佈局組件
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│ │ │ ├── Header.tsx # 頂部導航欄
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│ │ │ └── Footer.tsx # 頁腳
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│ │ ├── shared/ # 共用組件
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│ │ └── ui/ # shadcn/ui 基礎組件
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│ ├── context/ # React Context API
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│ │ └── AnalysisContext.tsx # 分析狀態管理
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│ ├── hooks/ # 自定義 React Hooks
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│ │ ├── useAnalysis.ts # 分析請求管理
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│ │ └── useConfig.ts # 配置資料獲取
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│ └── lib/ # 工具函式庫
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│ ├── api.ts # API 客戶端封裝
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│ ├── types.ts # TypeScript 型別定義
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│ └── utils.ts # 通用輔助函式
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│
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└── tradingagents/ # 核心 Python 套件
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├── agents/ # AI 代理定義
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├── dataflows/ # 資料流處理
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├── graph/ # LangGraph 工作流
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└── default_config.py # 預設配置
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**核心技術棧**：
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- **FastAPI**: 現代化異步 Web 框架
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- **Pydantic**: 數據驗證與序列化
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- **LangGraph**: 多代理工作流編排
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- **LangChain**: LLM 整合框架
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- **Chromadb**: 向量數據庫（記憶系統）
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- **yfinance**: 股票數據獲取
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### 🔧 後端技術棧
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### 前端架構 (Next.js)
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| 技術 | 用途 | 版本 |
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|------|------|------|
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| **FastAPI** | 現代化異步 Web 框架 | ≥0.104.0 |
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| **Pydantic** | 資料驗證與序列化 | ≥2.9.0 |
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| **LangGraph** | 多代理工作流編排引擎 | ≥0.4.8 |
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| **LangChain** | LLM 應用開發框架 | Latest |
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| **ChromaDB** | 向量資料庫（記憶系統） | ≥1.0.12 |
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| **yfinance** | 股票市場資料獲取 | ≥0.2.63 |
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| **Uvicorn** | ASGI 伺服器 | ≥0.24.0 |
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| **python-dotenv** | 環境變數管理 | 1.0.0 |
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```
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frontend/
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├── app/ # Next.js 應用路由
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│ ├── layout.tsx # 根佈局
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│ ├── page.tsx # 首頁
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│ └── analysis/ # 分析功能
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│ ├── page.tsx # 分析表單頁面
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│ └── results/ # 結果展示頁面
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├── components/ # React 組件
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│ ├── analysis/ # 分析相關組件
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│ │ ├── AnalysisForm.tsx # 分析參數表單
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│ │ ├── TradingDecision.tsx # 交易決策展示
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||||
│ │ ├── AnalystReport.tsx # 分析師報告
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||||
│ │ └── PriceChart.tsx # 股價圖表
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||||
│ ├── layout/ # 佈局組件
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||||
│ │ ├── Header.tsx # 導航欄
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│ │ └── Footer.tsx # 頁腳
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│ ├── shared/ # 共用組件
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│ └── ui/ # shadcn/ui 基礎組件
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├── context/ # React Context
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│ └── AnalysisContext.tsx # 分析結果共享
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├── hooks/ # 自定義 Hooks
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│ ├── useAnalysis.ts # 分析請求管理
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│ └── useConfig.ts # 配置獲取
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└── lib/ # 工具函數
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├── api.ts # API 客戶端
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├── types.ts # TypeScript 類型
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└── utils.ts # 輔助函數
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#### 其他整合
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- **stockstats**: 技術指標計算
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- **feedparser**: RSS 新聞抓取
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- **praw**: Reddit 社群情緒分析
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- **finnhub-python**: 金融資料 API
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- **beautifulsoup4**: 網頁內容解析
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**核心技術棧**：
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- **Next.js 16**: React 全棧框架
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- **TypeScript**: 靜態類型檢查
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- **Tailwind CSS**: 實用優先的 CSS 框架
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- **shadcn/ui**: 可定制的 UI 組件庫
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- **React Hook Form + Zod**: 表單驗證
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- **Recharts**: 數據可視化
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- **Axios**: HTTP 客戶端
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- **react-markdown**: Markdown 渲染
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### 🎨 前端技術棧
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## 安裝步驟
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| 技術 | 用途 | 版本 |
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|------|------|------|
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| **Next.js** | React 全端框架 | 16.x |
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| **TypeScript** | 靜態型別檢查 | Latest |
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| **Tailwind CSS** | 實用優先的 CSS 框架 | Latest |
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| **shadcn/ui** | 可高度客製化的 UI 組件庫 | Latest |
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| **React Hook Form** | 高效能表單管理 | Latest |
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| **Zod** | TypeScript 優先的結構驗證 | Latest |
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| **Recharts** | 資料視覺化圖表庫 | Latest |
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| **Axios** | Promise 基礎的 HTTP 客戶端 | Latest |
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| **react-markdown** | Markdown 內容渲染 | Latest |
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### 前置要求
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- **Python**: 3.10 或以上
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- **Node.js**: 18.x 或以上
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- **pnpm**: 最新版本
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- **Conda**: (推薦) 用於 Python 環境管理
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- **API 金鑰**:
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- OpenAI API Key (必需)
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- Alpha Vantage API Key (可選，用於更詳細數據)
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## 🚀 快速開始
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### 1. 克隆專案
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### 📋 前置要求
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在開始之前，請確保您的系統已安裝以下軟體：
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- **Python** 3.10 或更高版本
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- **Node.js** 18.x 或更高版本
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- **pnpm** 最新版本（推薦）或 npm
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- **Conda** (可選，但強烈推薦用於 Python 環境管理)
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- **Git** 用於克隆專案
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#### 必要的 API 金鑰
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- **OpenAI API Key** (必需) - 用於驅動 AI 代理
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- 申請網址: https://platform.openai.com/api-keys
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- **Alpha Vantage API Key** (可選) - 用於更詳細的股票資料
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- 申請網址: https://www.alphavantage.co/support/#api-key
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> 💡 **提示**: 本系統採用 BYOK (Bring Your Own Key) 模式，您可以在前端介面直接輸入 API 金鑰，無需設定環境變數（適合快速測試）。
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### 📥 安裝步驟
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#### 1️⃣ 克隆專案
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```bash
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git clone https://github.com/MarkLo127/TradingAgents.git
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cd TradingAgents
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```
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||||
### 2. 後端設置
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#### 2️⃣ 後端設置
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#### 2.1 創建 Python 環境
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##### 2.1 創建 Python 虛擬環境
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**使用 Conda (推薦)**
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```bash
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# 使用 Conda (推薦)
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conda create -n tradingagents python=3.13
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conda activate tradingagents
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```
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#### 2.2 安裝依賴
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**或使用 venv**
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```bash
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python3 -m venv tradingagents
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||||
source tradingagents/bin/activate # macOS/Linux
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# 或
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tradingagents\Scripts\activate # Windows
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```
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##### 2.2 安裝 Python 依賴
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```bash
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||||
# 安裝 TradingAgents 核心
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# 安裝 TradingAgents 核心套件
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pip install -e .
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# 安裝後端依賴
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# 安裝後端 API 依賴
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pip install -r backend/requirements.txt
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```
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#### 2.3 環境配置
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##### 2.3 配置環境變數
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在專案根目錄創建 `.env` 文件：
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複製範例環境變數檔案並編輯：
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```bash
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# API 金鑰
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||||
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key
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||||
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
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||||
ALPHA_VANTAGE_API_KEY=your-alpha-vantage-key # 可選
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||||
cp .env.example .env
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```
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# 後端配置
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編輯 `.env` 檔案，填入您的 API 金鑰：
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||||
```bash
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||||
# ============ API 金鑰配置 ============
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||||
# OpenAI API (必需)
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||||
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key-here
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||||
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
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# Alpha Vantage API (可選)
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||||
ALPHA_VANTAGE_API_KEY=your-alpha-vantage-key
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||||
# 其他 LLM 提供商 (可選)
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||||
CLAUDE_API_KEY=your-claude-api-key
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||||
GEMINI_API_KEY=your-gemini-api-key
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||||
OPENROUTER_API_KEY=your-openrouter-api-key
|
||||
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||||
# ============ 後端服務配置 ============
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||||
BACKEND_HOST=0.0.0.0
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||||
BACKEND_PORT=8000
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||||
# CORS 配置
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||||
# ============ CORS 配置 ============
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||||
CORS_ORIGINS=http://localhost:3000,http://127.0.0.1:3000
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||||
# ============ 資料儲存配置 ============
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||||
TRADINGAGENTS_RESULTS_DIR=./results
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||||
```
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||||
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||||
#### 2.4 啟動後端
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||||
##### 2.4 啟動後端服務
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||||
```bash
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||||
# 從專案根目錄運行
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||||
# 從專案根目錄執行
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||||
python -m backend
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```
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||||
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||||
後端將運行在 `http://localhost:8000`
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||||
✅ 後端服務成功啟動後，您可以訪問：
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- **應用根目錄**: http://localhost:8000
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||||
- **API 互動式文檔 (Swagger UI)**: http://localhost:8000/docs
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||||
- **API 文檔 (ReDoc)**: http://localhost:8000/redoc
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||||
- **健康檢查端點**: http://localhost:8000/api/health
|
||||
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||||
- API 文檔: http://localhost:8000/docs
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||||
- 健康檢查: http://localhost:8000/api/health
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||||
#### 3️⃣ 前端設置
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||||
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||||
### 3. 前端設置
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||||
#### 3.1 安裝依賴
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||||
##### 3.1 安裝前端依賴
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||||
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||||
```bash
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||||
pnpm -C frontend i
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||||
# 使用 pnpm (推薦)
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||||
pnpm -C frontend install
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||||
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||||
# 或使用 npm
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||||
npm --prefix frontend install
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||||
```
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||||
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||||
#### 3.2 啟動前端
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||||
##### 3.2 配置前端環境變數 (可選)
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||||
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||||
如果您需要自訂 API 端點，可以建立 `frontend/.env.local`：
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||||
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||||
```bash
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||||
NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8000
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||||
```
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||||
|
||||
> 💡 預設情況下，前端會自動連接到 `http://localhost:8000`
|
||||
|
||||
##### 3.3 啟動前端開發伺服器
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||||
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||||
```bash
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||||
# 使用 pnpm (推薦)
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||||
pnpm -C frontend dev
|
||||
|
||||
# 或使用 npm
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||||
npm --prefix frontend run dev
|
||||
```
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||||
|
||||
前端將運行在 `http://localhost:3000`
|
||||
✅ 前端應用成功啟動後，訪問：
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||||
- **應用首頁**: http://localhost:3000
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||||
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||||
### Docker 部署
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---
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||||
## 🐳 部署方案
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||||
### Docker Compose 本地部署
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||||
最簡單的部署方式，一鍵啟動前後端服務：
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||||
```bash
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||||
# 使用 Docker Compose 啟動
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||||
# 啟動所有服務（首次執行會自動構建映像）
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||||
docker compose up -d --build
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||||
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# 查看日誌
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||||
# 查看服務運行狀態
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||||
docker compose ps
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||||
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||||
# 查看即時日誌
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||||
docker compose logs -f
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||||
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||||
# 查看特定服務日誌
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||||
docker compose logs -f backend
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||||
docker compose logs -f frontend
|
||||
|
||||
# 停止服務
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||||
docker compose down
|
||||
|
||||
# 停止服務並清除資料卷
|
||||
docker compose down -v
|
||||
```
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||||
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||||
### 使用流程
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||||
**Docker Compose 配置說明**：
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||||
- 後端服務運行於: `http://localhost:8000`
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||||
- 前端服務運行於: `http://localhost:3000`
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||||
- 分析結果會持久化儲存在 `./results` 目錄
|
||||
- 服務會在容器異常退出時自動重啟
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||||
|
||||
1. **訪問首頁** - 查看功能介紹
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||||
2. **進入分析頁面** - 點擊"開始分析"
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||||
3. **配置參數**：
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||||
- 選擇分析師團隊（市場、情緒、新聞、基本面）
|
||||
- 輸入股票代碼（如 NVDA, AAPL, TSLA）
|
||||
- 選擇分析日期
|
||||
- 設定研究深度（淺層/中等/深層）
|
||||
- 選擇 LLM 模型
|
||||
- 輸入 API 金鑰
|
||||
4. **執行分析** - 點擊"執行分析"按鈕
|
||||
5. **查看結果** - 自動跳轉至結果頁面，查看：
|
||||
- 交易決策（買入/賣出/持有）
|
||||
- 股價走勢圖表
|
||||
- 各分析師詳細報告
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 核心功能
|
||||
## 📱 使用指南
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||||
|
||||
### 基本工作流程
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||||
|
||||
1. **訪問首頁**
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||||
- 開啟瀏覽器，訪問 http://localhost:3000
|
||||
- 查看系統介紹與功能說明
|
||||
|
||||
2. **進入分析頁面**
|
||||
- 點擊首頁的「開始分析」按鈕
|
||||
- 或直接訪問 http://localhost:3000/analysis
|
||||
|
||||
3. **配置分析參數**
|
||||
|
||||
- **選擇分析師團隊**: 勾選您需要的分析師類型
|
||||
- ✅ 市場分析師 (Market Analyst) - 技術分析與價格走勢
|
||||
- ✅ 情緒分析師 (Sentiment Analyst) - 社交媒體情緒評估
|
||||
- ✅ 新聞分析師 (News Analyst) - 新聞事件影響分析
|
||||
- ✅ 基本面分析師 (Fundamental Analyst) - 財務數據與估值分析
|
||||
|
||||
- **輸入股票代碼**: 例如 `NVDA`, `AAPL`, `TSLA`, `GOOGL`
|
||||
- 支援美股股票代號
|
||||
|
||||
- **選擇分析日期**: 選擇要分析的特定日期
|
||||
- 預設為當前日期
|
||||
|
||||
- **設定研究深度**:
|
||||
- 🟢 **淺層 (Shallow)**: 快速分析，適合即時決策
|
||||
- 🟡 **中等 (Medium)**: 平衡速度與深度
|
||||
- 🔴 **深層 (Deep)**: 全面深入分析，耗時較長
|
||||
|
||||
- **選擇 LLM 模型**:
|
||||
- `gpt-4o` (預設): 平衡性能與成本
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- `gpt-4-turbo`: 更快的回應速度
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- `o1-mini`: OpenAI 最新推理模型
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- **輸入 API 金鑰**:
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- 在表單中直接輸入您的 OpenAI API Key
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- 或使用環境變數預設值（如已配置）
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4. **執行分析**
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- 檢查所有參數無誤後，點擊「執行分析」按鈕
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- 系統會顯示載入動畫，處理時間依研究深度而定（1-5 分鐘）
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5. **查看分析結果**
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- 分析完成後自動跳轉至結果頁面
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- 結果包含以下內容：
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**📊 交易決策摘要**
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- 最終決策: BUY / SELL / HOLD
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- 建議倉位大小
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- 風險等級評估
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- 核心理由總結
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**📈 股價走勢圖表**
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- 互動式價格圖表（支援折線圖/K線圖切換）
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- 交易量變化
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- 關鍵技術指標
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**📄 各分析師詳細報告**
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- 市場分析師: 技術面分析與趨勢判斷
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- 情緒分析師: 社群媒體情緒指標
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- 新聞分析師: 最新新聞事件影響評估
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- 基本面分析師: 財務健康度與估值分析
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- 研究團隊辯論: 看漲與看跌觀點對比
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- 交易員建議: 具體執行計畫
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- 風險管理: 風險因子與對策
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### API 使用範例
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如果您想要透過 API 整合 TradingAgents，可以參考以下範例：
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#### 健康檢查
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```bash
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curl http://localhost:8000/api/health
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```
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#### 執行股票分析
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```bash
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||||
curl -X POST http://localhost:8000/api/analyze \
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||||
-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"ticker": "NVDA",
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||||
"analysis_date": "2024-01-15",
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||||
"research_depth": "medium",
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||||
"model": "gpt-4o",
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||||
"selected_analysts": ["market", "sentiment", "news", "fundamental"],
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||||
"api_key": "sk-your-openai-key"
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||||
}'
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||||
```
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||||
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||||
#### 獲取股價資料
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||||
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||||
```bash
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||||
curl "http://localhost:8000/api/price-data/NVDA?start_date=2024-01-01&end_date=2024-01-31"
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||||
```
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||||
完整的 API 文檔請訪問: http://localhost:8000/docs
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## 🧠 核心功能詳解
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### 多代理協作系統
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- **市場分析師**: 技術指標與價格走勢分析
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- **情緒分析師**: 社交媒體情緒分析
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- **新聞分析師**: 新聞事件影響評估
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- **基本面分析師**: 財務數據與估值分析
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- **研究團隊**: 看漲/看跌辯論機制
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- **交易員**: 投資計劃制定
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- **風險管理**: 風險評估與倉位管理
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TradingAgents 模擬真實交易公司的組織架構，每個代理都有其專業職責：
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| 代理角色 | 主要職責 | 輸出內容 |
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|---------|---------|---------|
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| **市場分析師** | 技術分析 | 技術指標（RSI, MACD, 布林通道）、價格走勢、支撐阻力位 |
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| **情緒分析師** | 情緒評估 | Reddit/Twitter 情緒指標、熱度趨勢、投資者信心指數 |
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||||
| **新聞分析師** | 新聞分析 | 最新新聞摘要、事件影響評估、市場反應預測 |
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| **基本面分析師** | 財務分析 | 財報數據、估值指標（P/E, P/B）、盈利能力評估 |
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| **看漲研究員** | 多頭論證 | 看漲理由、上漲催化劑、目標價位 |
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| **看跌研究員** | 空頭論證 | 看跌理由、下跌風險、防守策略 |
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| **交易員** | 決策整合 | 綜合所有報告，制定交易計劃 |
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| **風險管理** | 風險控制 | 風險評估、倉位建議、止損止盈設定 |
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| **投資組合經理** | 最終決策 | 最終交易決定（批准/拒絕），執行指令 |
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### 工作流程圖
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```
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┌─────────────────┐
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│ 使用者輸入參數 │
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└────────┬────────┘
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│
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▼
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┌─────────────────┐
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│ 資料收集階段 │ ◄── yfinance, Reddit, RSS
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└────────┬────────┘
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│
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▼
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┌──────────────────────────────┐
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│ 分析師團隊平行分析 │
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│ ┌────┬────┬────┬────────┐ │
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│ │市場│情緒│新聞│基本面│ │
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│ └────┴────┴────┴────────┘ │
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└────────┬─────────────────────┘
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│
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▼
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┌─────────────────┐
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│ 研究團隊辯論 │
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│ 看漲 vs 看跌 │
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└────────┬────────┘
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│
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▼
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┌─────────────────┐
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│ 交易員整合分析 │
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└────────┬────────┘
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│
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▼
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┌─────────────────┐
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│ 風險管理評估 │
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└────────┬────────┘
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│
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▼
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┌─────────────────┐
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│ 投資組合經理決策 │
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└────────┬────────┘
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│
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▼
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┌─────────────────┐
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│ 輸出最終報告 │
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└─────────────────┘
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```
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### 智能特性
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- **動態研究深度**: 可調節分析詳細程度
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- **多模型支持**: GPT-4o, GPT-5.1 等
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- **記憶系統**: ChromaDB 向量存儲歷史決策
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- **Markdown 報告**: 格式化的分析輸出
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- **實時數據**: yfinance 股票數據整合
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#### 1. 動態研究深度調整
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- **Shallow**: 每個代理進行 1 輪分析，適合快速決策
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- **Medium**: 每個代理進行 2-3 輪分析，平衡深度與速度
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||||
- **Deep**: 每個代理進行 5+ 輪分析，全面深入研究
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## 應用截圖
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#### 2. 多模型支持
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- 支援 OpenAI (GPT-4, GPT-4o, o1 系列)
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- 支援 Anthropic Claude
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- 支援 Google Gemini
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- 可透過 OpenRouter 存取更多模型
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### 首頁
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#### 3. 長期記憶系統
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- 使用 ChromaDB 向量資料庫儲存歷史決策
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- 代理可以參考過去類似情況的決策
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- 持續學習與改進分析品質
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#### 4. 結構化輸出
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- 所有報告均採用 Markdown 格式
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- 清晰的章節結構
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- 支援表格、列表、程式碼區塊等豐富格式
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#### 5. 實時資料整合
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- yfinance: 即時股價與歷史資料
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- Reddit API: 社群情緒分析
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- RSS Feeds: 財經新聞抓取
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- Alpha Vantage: 詳細財務資料（可選）
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## 📸 應用截圖
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### 首頁 - 功能介紹
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展示系統的核心功能與運作流程
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### 分析配置頁面
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直觀的表單介面，輕鬆配置所有分析參數
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### 股價走勢與交易量（折線圖）
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互動式圖表展示股價變化與交易量
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### 股價走勢與交易量（K線圖）
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專業的 K 線圖視覺化，適合技術分析
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### 市場分析師報告
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詳細的技術面分析與市場趨勢判斷
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### 社群分析師報告
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### 情緒分析師報告
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社群媒體情緒指標與投資者信心評估
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### 新聞分析師報告
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最新財經新聞摘要與事件影響分析
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### 基本面 分析師報告
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### 基本面分析師報告
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財務數據解析與價值評估
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## 🛠️ 開發指南
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### 專案開發
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#### 後端開發
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```bash
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# 啟用虛擬環境
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conda activate tradingagents
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# 以開發模式執行（自動重載）
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uvicorn backend.app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
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# 執行測試
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pytest backend/tests
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# 程式碼格式化
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black backend/
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ruff backend/
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```
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#### 前端開發
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```bash
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# 開發模式（支援熱重載）
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pnpm -C frontend dev
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# 型別檢查
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pnpm -C frontend type-check
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# Lint 檢查
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pnpm -C frontend lint
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# 建構生產版本
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pnpm -C frontend build
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# 預覽生產版本
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pnpm -C frontend start
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```
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### 新增 AI 代理
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若要擴充系統功能，可參考以下步驟新增自訂代理：
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1. 在 `tradingagents/agents/` 建立新的代理類別
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2. 定義代理的提示詞與任務邏輯
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3. 在 `tradingagents/graph/` 更新工作流程圖
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4. 更新後端 API 以支援新代理
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5. 更新前端 UI 提供選項
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詳細開發文檔請參考 `docs/` 目錄（開發中）。
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## 🙏 致謝
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### 特別感謝
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本專案基於 [TauricResearch/TradingAgents](https://github.com/TauricResearch/TradingAgents) 的原始專案進行改進和擴展。衷心感謝原作者創建了如此優秀的多代理交易分析框架，為我們提供了堅實的基礎。
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### 使用的開源專案
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本專案使用了以下優秀的開源專案：
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- [LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain) - LLM 應用開發框架
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- [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) - 多代理工作流編排
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||||
- [FastAPI](https://github.com/tiangolo/fastapi) - 現代化 Python Web 框架
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||||
- [Next.js](https://github.com/vercel/next.js) - React 全端框架
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||||
- [shadcn/ui](https://github.com/shadcn/ui) - 精美的 React 組件庫
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||||
- [ChromaDB](https://github.com/chroma-core/chroma) - AI 原生向量資料庫
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||||
- [yfinance](https://github.com/ranaroussi/yfinance) - Yahoo Finance 資料下載工具
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<div align="center">
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**⭐ 如果這個專案對您有幫助，請給我們一個 Star！**
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Made with ❤️ by [MarkLo127](https://github.com/MarkLo127)
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Reference in New Issue