股票推荐多代理系统

多代理股票推荐器

概述

该项目演示了使用LangGraph、Groq和Bright Data MCP的多代理股票分析工作流程。React前端发送查询和意图，后端返回两个股票推荐以及逐步的时间线可视化。

演示视频

建筑

后端

• 快速API 处理API请求。
• LangGraph主管 运行固定的4个代理序列：
  1. stock_finder_agent 选择纳斯达克/纽约证券交易所的两只股票。
  2. market_data_agent 获取最近的价格、交易量和趋势。
  3. news_analyst_agent 总结了短期情绪。
  4. price_recommender_agent 输出最终的结构化JSON。
• Groq Calma 3.1 8b 该模型为所有代理推理提供动力。
• 明亮数据MCP 提供数据和抓取工具。
• API响应包括：
  • stocks：UI的最终JSON输出
  • timeline：主管和代理人的每一条信息

前端

• React+TypeScript
• 用户输入：
  • 文本查询
  • 意图切换（买入或卖出）
• UI显示：
  • 两张股票卡，包含当前和目标价格、趋势、情绪和原因
  • 描述每个内部管道步骤的纯CSS垂直时间线

环境变量

• 亮度_数据_API_键=
• WEB_UNLOCKER_ZONE=解锁
• 浏览器_区域=剪贴_浏览器
• GROQ_API_KEY=您的密钥
• GROQ_MODEL=型号

已知打嗝

• 图递归：如果主管提示被更改或放宽，代理可能会循环。保持严格的秩序。

• 高令牌使用率：包含4个代理+MCP调用的完整图很昂贵。Groq提供了帮助，但仍然对每个请求使用多个补全。

• 将graph_app_dev图用于开发：它使用单个模型调用并返回股票和时间线。这使得令牌使用率保持较低水平。

开发者模式

• 切换后端导入以使用开发图：

从graph_app_dev导入构建图、提取最终文本、构建时间线和结果