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AgentAdvisor - AI多智能体投顾系统

一个基于多智能体协作的智能投顾系统，通过AI对话采集用户画像，结合实时市场估值数据，动态生成个性化的场内ETF资产配置方案。

核心特点

• 多智能体协作 — 用户画像Agent、数据采集Agent、资产配置Agent、报告生成Agent、监控预警Agent 五大智能体流水线协作
• 估值驱动配置 — 基于标的实时估值水平（PE/PB分位数等）动态调整仓位，拒绝让用户在最高点接盘
• 全场内ETF — 仅配置场内被动ETF基金（宽基指数、行业主题、QDII跨境、债券、黄金、货币），流动性好、费率低
• AI对话画像 — 通过自然对话+情景问答深度了解用户风险偏好，而非传统机械选择题
• 兼容多模型 — 支持 OpenAI GPT、Claude、DeepSeek 等主流大模型，一键切换
• 实时监控预警 — 每日自动检测市场恐慌指数和异常波动，智能推送邮件预警
• PDF报告导出 — 支持导出格式精美的中文PDF投资建议报告

系统架构

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│                  前端 (黑金风格)                    │
│  ┌─────────────────┐  ┌────────────────────────┐ │
│  │  AI 对话面板     │  │  报告展示面板           │ │
│  │  · 用户画像问答  │  │  · 资产配比环形图       │ │
│  │  · 快捷选项     │  │  · 时序走势图           │ │
│  │  · 流式对话     │  │  · 配置明细表           │ │
│  └─────────────────┘  │  · 买入节奏建议         │ │
│                       └────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────┘
                        │ WebSocket
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│                  后端 (FastAPI)                    │
│  ┌──────────────────────────────────────────────┐│
│  │              多智能体层                        ││
│  │  画像Agent → 数据Agent → 配置Agent → 报告Agent ││
│  │                     监控Agent (定时)          ││
│  ├──────────────────────────────────────────────┤│
│  │              核心服务层                        ││
│  │  LLM Gateway │ DataService │ EmailService    ││
│  └──────────────────────────────────────────────┘│
└──────────────────────────────────────────────────┘

快速开始

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

注意: 如果使用 conda 环境，请先激活环境：

conda activate agent_advisor
pip install -r requirements.txt

2. 配置大模型

编辑 config.yaml，选择你要使用的大模型 provider（默认 openai）：

llm:
  default_provider: "openai"  # 可选: openai / deepseek / claude

设置对应的 API Key 环境变量：

# 选择你使用的模型，设置对应的 Key（至少设置一个）
export OPENAI_API_KEY="your-openai-key"
# export DEEPSEEK_API_KEY="your-deepseek-key"
# export ANTHROPIC_API_KEY="your-claude-key"

3. 启动

python main.py

浏览器访问 http://localhost:8000

配置说明

config.yaml 中包含：

• llm — 大模型配置（provider切换、API地址、模型名称）
• email — 邮件推送配置（SMTP信息）
• scheduler — 定时监控任务配置
• etf_pool — ETF标的池（宽基、行业、QDII、债券、黄金、货币）
• data — 数据缓存路径与过期策略

技术栈

模块	技术
后端框架	Python FastAPI
前端	原生HTML/CSS/JS，黑金扁平风格
数据源	akshare（免费）
数据缓存	本地CSV
大模型	GPT / Claude / DeepSeek
定时任务	APScheduler
邮件	smtplib

项目结构

agent-Advisor/
├── main.py              # FastAPI 入口
├── config.yaml          # 全局配置
├── requirements.txt     # 依赖
├── core/
│   ├── llm_gateway.py   # 统一大模型网关
│   ├── data_service.py  # 数据采集与缓存
│   └── email_service.py # 邮件推送
├── agents/
│   ├── base_agent.py    # Agent基类
│   ├── profile_agent.py # 用户画像Agent
│   ├── allocation_agent.py  # 资产配置Agent
│   ├── report_agent.py  # 报告生成Agent
│   └── monitor_agent.py # 监控预警Agent
├── static/
│   └── index.html       # 前端页面
└── data/
    ├── cross_section/   # 横截面数据
    └── time_series/     # 时序数据