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Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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from langchain_core.messages import AIMessage
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import time
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import json
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def create_bull_researcher(llm, memory):
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"""
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建立一個看漲研究員節點。
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這個節點在辯論中扮演看漲分析師的角色，主張投資某支股票。
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它會利用市場研究、情緒分析、新聞和基本面報告，並結合過去的經驗（記憶），
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來構建一個有說服力的論點，並反駁看跌方的觀點。
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Args:
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llm: 用於生成回應的語言模型。
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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: 一個代表看漲研究員節點的函式，可在 langgraph 中使用。
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"""
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def bull_node(state) -> dict:
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"""
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看漲研究員節點的執行函式。
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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，包含新的投資辯論狀態。
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"""
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# 從狀態中獲取投資辯論的相關資訊
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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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bull_history = investment_debate_state.get("bull_history", "")
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current_response = investment_debate_state.get("current_response", "")
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# 從狀態中獲取各類分析報告
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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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# 整合當前情況並智能截斷以避免超過 token 限制
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# 估算：1 個中文字符 ≈ 2.5 tokens，1 個英文字符 ≈ 0.25 tokens
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# 目標：將每個報告限制在合理的字符數內，總共不超過約 15000 字符（約 20000-30000 tokens）
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def truncate_text(text, max_chars):
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"""智能截斷文本到指定字符數，在句子邊界處截斷"""
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if len(text) <= max_chars:
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return text
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# 在max_chars附近尋找句子結束標記
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truncated = text[:max_chars]
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# 尋找最後一個句號、換行或逗號
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for delimiter in ['。', '\n', '，', '、', ' ']:
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last_pos = truncated.rfind(delimiter)
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if last_pos > max_chars * 0.8: # 至少保留80%的內容
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return text[:last_pos + 1] + "\n\n...(為控制長度已精簡)"
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# 如果找不到合適的分隔符，直接在字符處截斷
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return truncated + "...(為控制長度已精簡)"
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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-4.1-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 < 3000 字符 (約 4500-6000 tokens，留 2000+ 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, 800) # 新聞通常較長但也需要控制
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fundamentals_report = truncate_text(fundamentals_report, 600)
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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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# 建立提示 (prompt) - 限制歷史長度以控制總 token 數
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history = truncate_text(history, 300)
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current_response = truncate_text(current_response, 200)
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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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您是看漲研究員，負責提出買入該股票的論點。
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【分析重點】
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1. **成長潛力**：營收/盈利成長機會
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2. **競爭優勢**：核心優勢與護城河
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3. **催化劑**：推升股價的因素
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4. **估值**：為何當前價格被低估
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【可用資料】
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- 市場分析：{market_research_report}
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- 社群情緒：{sentiment_report}
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- 新聞：{news_report}
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- 基本面：{fundamentals_report}
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- 辯論歷史：{history}
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- 看跌論點：{current_response}
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- 過往經驗：{past_memory_str}
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【輸出要求】
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**長度**：300-500字
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**結構**：
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1. 核心看漲論點（80字）
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2. 成長動能分析（150字）
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3. 反駁看跌觀點（100字）
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4. 投資建議（70字）
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**注意**：
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- 用數據支撐論點
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- 直接回應對方觀點
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- 承認風險但論證機會更大
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請提供有說服力的看漲論證！
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"""
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# 呼叫 LLM 生成回應
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response = llm.invoke(prompt)
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# 格式化論點
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argument = f"看漲分析師：{response.content}"
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# 更新投資辯論狀態
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new_investment_debate_state = {
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"history": history + "\n" + argument,
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"bull_history": bull_history + "\n" + argument,
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"bear_history": investment_debate_state.get("bear_history", ""),
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"current_response": argument,
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"count": investment_debate_state["count"] + 1,
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}
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return {"investment_debate_state": new_investment_debate_state}
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return bull_node |