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FinReportAgent - 金融研报智能体

基于 HelloAgents 框架的金融研报生成智能体，自动收集多源数据并生成投资分析报告

项目简介

FinReportAgent 是一个基于 HelloAgents 框架构建的金融研报生成智能体。它能够：

• 自动收集数据：通过 DuckDuckGo 搜索、Yahoo Finance API 获取实时行情和新闻
• 智能分析推理：基于 ReAct 范式进行多步推理，生成专业的投资分析
• 结构化报告：自动生成带情绪判断的 Markdown 格式研报

核心功能

• 📊 股票价格查询 - Yahoo Finance 实时行情
• 📰 金融新闻搜索 - DuckDuckGo 新闻抓取
• 🔍 多源信息检索 - DuckDuckGo 网络搜索
• 📄 Markdown 报告生成 - 自动生成结构化投资分析报告
• 📈 情绪判断 - 自动识别看涨/看跌/中性情绪

技术栈

组件	技术
智能体框架	HelloAgents
智能体范式	ReAct (Reasoning and Acting)
搜索工具	DuckDuckGo Search
金融数据	Yahoo Finance API (yfinance)
LLM	DeepSeek / OpenAI 兼容 API

快速开始

环境要求

• Python 3.10+
• Jupyter Notebook / JupyterLab

安装依赖

pip install -r requirements.txt

配置 API 密钥

方式一：使用 .env 文件（推荐）

# 复制配置模板
cp .env.example .env

# 编辑 .env 文件，填入你的 API 密钥

方式二：直接在 Notebook 中配置

打开 main.ipynb，在第一个代码 Cell 中修改：

os.environ["LLM_API_KEY"] = "your-api-key-here"  # 替换为你的 API Key

运行项目

# 启动 Jupyter
jupyter lab

# 打开 main.ipynb 并按顺序运行所有 Cell

项目结构

kkkano-FinReportAgent/
├── main.ipynb         # 主程序
├── README.md          # 项目说明
├── requirements.txt   # 依赖列表
└── .env.example       # 环境变量示例

HelloAgents 框架组件

本项目使用了 HelloAgents 框架的以下核心组件：

组件	用途
ReActAgent	ReAct 循环框架（推理-行动-观察）
HelloAgentsLLM	统一的 LLM 调用接口
ToolRegistry	工具注册和管理
Tool / ToolParameter	工具定义基类

许可证

MIT License

作者

• 姓名: kkkano
• GitHub: @kkkano
• 日期: 2026-01-25

致谢

• 感谢 Datawhale 社区
• 感谢 HelloAgents 框架 提供的智能体开发基础设施