▌🎯 核心亮点
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• 股票分析智能体:深度融合基本面与技术面指标,全方位解析股票价值 -
• 报告撰写智能体:将复杂数据转化为清晰易懂的专业级投资报告 -
• 实时市场数据流接入 | 动态可视化分析 | 一键生成Markdown格式报告
▌项目核心架构
项目采用了一个由两个专业AI智能体组成的系统:
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1. 股票分析智能体:负责收集和分析股票数据 -
2. 报告撰写智能体:将分析转化为专业报告
两个智能体通过 CrewAI 框架进行协作,按顺序执行任务,形成一个完整的工作流程。
▌技术组成
项目主要由以下几个部分组成:
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1. 核心文件
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• financial_analyst.py
:主程序,包含Streamlit界面和智能体配置 -
• financial_tools.py
:包含用于获取股票数据的工具
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2. 主要技术栈
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• @streamlit:用于构建Web界面 -
• @crewAIInc:用于配置和管理多智能体工作流 -
• @SambaNovaAI LLM :使用Llama-4-Maverick-17B大型语言模型 -
• YFinance:用于获取实时股票数据
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3. 数据流程
数据流向为:yfinance API → 股票分析智能体 → 报告撰写智能体 → Streamlit界面
▌工作原理详解
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1. 用户输入:通过Streamlit界面输入股票代码(如AAPL) -
2. 数据获取: YFinanceStockTool
从yfinance API获取实时股票数据 -
3. 数据分析:股票分析智能体使用获取的数据进行全面分析 -
4. 报告生成:报告撰写智能体将分析结果转化为结构化的markdown报告 -
5. 展示和下载:用户可以在界面上查看报告并下载
▌⚡ 快速启动指南
1️⃣ 克隆仓库
git clone https://github.com/Sumanth077/awesome-ai-apps-and-agents.git
cd awesome-ai-apps-and-agents/multi_agent_financial_analyst
2️⃣ 安装依赖
pip install -r requirements.txt
3️⃣ 配置环境密钥
在根目录创建.env
文件并填入:
SAMBANOVA_API_KEY=你的API密钥
▌🌐 交互体验
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• 运行命令 streamlit run financial_analyst.py
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• 输入股票代码(如AAPL) -
• 点击「智能分析」触发多智能体协作 -
• 30秒内获得含买卖建议的完整报告
▌🤖 技术内幕
双智能体协同作战
🔍 分析引擎
• 财务健康度扫描
• 新闻情绪雷达监测
• MACD/RSI多指标融合诊断
✍️ 报告大师
• 自动生成华尔街级分析框架
• 关键数据高亮标记
• 风险提示智能标注
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(文:GitHubStore)