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Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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import time
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import json
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def create_research_manager(llm, memory):
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"""
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建立一個研究管理員（裁判）節點。
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這個節點扮演投資組合經理和辯論主持人的角色。
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其任務是評估看漲和看跌分析師之間的辯論，並做出最終的投資決策
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（與看跌方一致、與看漲方一致，或在有充分理由時選擇持有）。
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它還需要制定一個詳細的投資計畫給交易員。
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Args:
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llm: 用於生成決策和計畫的語言模型。
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memory: 儲存過去情況和反思的記憶體物件。
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Returns:
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function: 一個代表研究管理員節點的函式，可在 langgraph 中使用。
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"""
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def research_manager_node(state) -> dict:
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"""
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研究管理員節點的執行函式。
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Args:
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state (dict): 當前的圖狀態。
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Returns:
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dict: 更新後的狀態，包含裁判的決策和投資計畫。
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"""
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# 從狀態中獲取所需資訊
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investment_debate_state = state["investment_debate_state"]
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history = investment_debate_state.get("history", "")
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market_research_report = state["market_report"]
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sentiment_report = state["sentiment_report"]
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news_report = state["news_report"]
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fundamentals_report = state["fundamentals_report"]
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# 定義文本截斷函數以避免超過 token 限制
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def truncate_text(text, max_chars):
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"""截斷文本到指定字符數"""
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if len(text) <= max_chars:
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return text
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return text[:max_chars] + "\n...(內容已截斷)"
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# 為每個報告設置合理的字符限制
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# 模型 gpt-5-mini 的限制是 8192 tokens
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# 混合中英文估算: 1 字符 ≈ 1.5-2 tokens (取保守值)
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# 目標: 總字符數 < 3500 字符 (約 5250-7000 tokens，留足夠 tokens 給 completion)
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market_research_report = truncate_text(market_research_report, 500)
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sentiment_report = truncate_text(sentiment_report, 500)
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news_report = truncate_text(news_report, 600)
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fundamentals_report = truncate_text(fundamentals_report, 600)
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# 整合當前情況
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curr_situation = f"{market_research_report}\n\n{sentiment_report}\n\n{news_report}\n\n{fundamentals_report}"
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# 從記憶體中獲取過去相似情況的經驗
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past_memories = memory.get_memories(curr_situation, n_matches=2)
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# 將過去的經驗格式化為字串（限制長度）
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past_memory_str = ""
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for i, rec in enumerate(past_memories, 1):
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recommendation = rec["recommendation"]
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# 限制每條記憶的長度
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if len(recommendation) > 200:
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recommendation = recommendation[:200] + "...(已截斷)"
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past_memory_str += recommendation + "\n\n"
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# 截斷辯論歷史 - 這是最容易超過限制的部分
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# 限制辯論歷史在 1200 字符以內
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history = truncate_text(history, 1200)
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# 建立提示 (prompt)
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prompt = f"""**重要：您必須使用繁體中文（Traditional Chinese）回覆所有內容。**
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【專業身份】
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您是投資決策主筆，負責彙整多方觀點，拍板定案。
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【職責】
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1. **聽取辯論**：誰說得比較有道理？
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2. **做出裁決**：現在到底是該買還是該賣？
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3. **擬定戰略**：給交易員一個明確的方向。
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【可用資訊】
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- 過去反思："{past_memory_str}"
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- 辯論歷史：{history}
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【輸出要求】
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**長度**：300-450字（決策明確）
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**結構**：
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1. 決策摘要（50字）：買入、賣出還是持有？
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2. 觀點評析（100-150字）：為什麼採納某方的意見？
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3. 核心理由（100字）：支持決策的關鍵證據。
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4. 給交易員的指令（50-100字）：目標價、停損點、倉位控制。
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**注意**：
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- 不要模稜兩可。
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- 必須給出具體數字。
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- 決策要有邏輯支撐。
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請提供一份明確且可執行的投資決策！"""
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# 呼叫 LLM 生成回應
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response = llm.invoke(prompt)
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# 更新投資辯論狀態
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new_investment_debate_state = {
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"judge_decision": response.content,
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"history": investment_debate_state.get("history", ""),
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"bear_history": investment_debate_state.get("bear_history", ""),
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"bull_history": investment_debate_state.get("bull_history", ""),
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"current_response": response.content,
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"count": investment_debate_state["count"],
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}
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# 返回更新後的狀態，包括裁判的決策和投資計畫
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return {
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"investment_debate_state": new_investment_debate_state,
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"investment_plan": response.content,
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}
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return research_manager_node |