内容
# Finance-Agent
一个面向 A 股分析场景的多智能体金融分析项目，基于 `LangGraph + MCP Tools + OpenAI Compatible API` 构建。
本仓库当前主流程位于 `Financial-MCP-Agent`，支持：
- 基本面分析
- 技术面分析
- 估值分析
- 新闻分析
- 报告汇总
- 结果评估与反思重规划（自动二次执行）
## 架构概览
当前主流程（已接入评估与反思闭环）：
`start -> [fundamental, technical, value, news] -> summarizer -> evaluator -> (end | reflector -> 再次分析 -> summarizer -> evaluator -> end)`
说明：
- `evaluator_agent`：检查结果是否满足任务目标、是否有逻辑问题或缺失。
- `reflection_agent`：在评估不通过时生成重规划指令，驱动分析智能体按新策略再执行。
## 目录说明
- `Financial-MCP-Agent/`：主 Agent 框架与运行入口
- `a-share-mcp-is-just-i-need/`：A 股数据工具与 MCP 服务实现
- `self_write/`：自定义实验代码
- `train_qwen_*.py` / `test_*.py`：训练与测试脚本
## 环境要求
- Python 3.10+（建议 3.11/3.12）
- Windows / Linux / macOS
- 可访问的 OpenAI Compatible API
安装依赖：
```bash
pip install -r requirements.txt
```
## 配置
复制并填写环境变量：
```bash
cp Financial-MCP-Agent/.env.example Financial-MCP-Agent/.env
```
`.env` 关键项：
- `OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY`
- `OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL`
- `OPENAI_COMPATIBLE_MODEL`
- `USE_LOCAL_MODEL`（默认 `api`）
## 运行方式
### 1) 命令行直接分析
```bash
python Financial-MCP-Agent/src/main.py --command "分析贵州茅台(600519)"
```
### 2) Windows 编码兼容（推荐）
部分终端默认 `GBK`，建议先设置 UTF-8：
```powershell
$env:PYTHONIOENCODING='utf-8'
python Financial-MCP-Agent/src/main.py --command "分析贵州茅台(600519)"
```
## 输出产物
- 报告输出：`Financial-MCP-Agent/reports/`
- 运行日志：`logs/` 与 `Financial-MCP-Agent/logs/`
## 注意事项
- 本项目输出仅用于研究与学习，不构成投资建议。
- `.gitignore` 已排除大模型、日志、缓存与训练产物，避免仓库膨胀。
