策略公开了:年化494%,夏普比率5.86,最大回撤7% | 大模型查询akshare,附代码
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AGI星球——开发智能投研系统
import gradio as gr
from agno.agent import Agent
from utils import get_model
from tools.tools_akshare import get_stock_basic_info
# 初始化模型映射
MODEL_MAP = {
"Qwen2.5": "Qwen2.5",
"Qwen3": "Qwen3"
}
def create_agent(model_name):
"""创建Agent实例"""
model = get_model(name=model_name)
return Agent(
model=model,
tools=[get_stock_basic_info],
instructions=["请用简体中文回答用户问题"],
debug_mode=True
)
def process_message(message, chat_history, model_choice, chat_state):
"""处理用户消息"""
# 初始化新会话
if chat_state.get("agent") is None or model_choice != chat_state.get("current_model"):
agent = create_agent(MODEL_MAP[model_choice])
chat_state["agent"] = agent
chat_state["history"] = []
chat_state["current_model"] = model_choice
agent = chat_state["agent"]
# 添加上下文信息
context = ""
for idx, (user_msg, bot_msg) in enumerate(chat_history):
context += f"第{idx + 1}轮用户提问: {user_msg}\n"
context += f"第{idx + 1}轮回答: {bot_msg}\n\n"
full_prompt = f"{context}当前用户提问: {message} /no_think"
# 处理流式响应
response = agent.run(full_prompt, stream=True)
bot_message = ""
for chunk in response:
bot_message += chunk.content
yield bot_message
# 更新会话状态
chat_state["history"].append((message, bot_message))
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
# 会话状态
chat_state = gr.State({"history": []})
gr.Markdown("# 🌟 AGI-智能投研系统")
gr.Markdown("### 金融市场分析 | 股票数据查询 | 投资决策支持")
# 模型选择器
with gr.Row():
model_choice = gr.Dropdown(
choices=["Qwen2.5", "Qwen3"],
value="Qwen3",
label="选择模型版本",
interactive=True
)
clear_btn = gr.Button("🧹 清除对话")
# 聊天界面
chatbot = gr.ChatInterface(
fn=process_message,
additional_inputs=[model_choice, chat_state],
examples=[
["AAPL最近的市场表现如何?"],
["请对比一下GOOGL和MSFT的财务指标"],
["解释一下什么是量化投资"]
],
title="智能投研助手",
cache_examples=False
)
# 聊天记录下载
with gr.Row():
history_download = gr.File(label="对话记录下载", interactive=False)
download_btn = gr.Button("📥 导出对话")
def download_history(history):
"""生成对话记录文件"""
if not history:
return None
content = "🌟 AGI-智能投研系统对话记录\n\n"
for i, (user, bot) in enumerate(history):
content += f"【第{i + 1}轮】用户: {user}\n"
content += f"系统回复: {bot}\n\n"
return {history_download: gr.File(value=content.encode('utf-8'),
label="对话记录.txt")}
def reset_chat(model_choice):
"""重置对话状态"""
agent = create_agent(MODEL_MAP[model_choice])
return {
"agent": agent,
"history": [],
"current_model": model_choice
}
# 交互逻辑
clear_btn.click(
fn=reset_chat,
inputs=[model_choice],
outputs=[chat_state]
)
download_btn.click(
fn=download_history,
inputs=[chatbot.chatbot_state],
outputs=[history_download]
)
if __name__ == "__main__":
demo.launch(debug=True)
AGI星球(代码下载):
吾日三省吾身
后人对萨特悲观论有所修正:
-
爱作为救赎:当双方珍视关系本身,愿为对方妥协部分自由,可构建“共同主体性”。如李银河所言:“唯与挚友相处时,人才能真情流露,无拘无束”。
-
超越零和博弈:社会心理学指出,通过共情沟通(如“四C原则”:接触、合作、沟通、和解)可化解冲突,避免猜疑链固化。
-
自省与慈悲:如尼采警示:“凝视深渊时,深渊亦凝视你。”
-
双向努力——既坚守自我,亦容他人成为自己。
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