ValueCell 是一个社区驱动的多智能体金融应用产品,我们的计划是打造全球最大的去中心化金融智能体社区
它将为您提供顶级的投资智能体团队,帮助您完成选股,调研,跟踪和交易
欢迎大家加入Discord社区反馈使用中遇到的问题,以及更多开发者参与共建🔥🔥🔥
注意:ValueCell团队人员不会主动私信社区参与者,项目仅为技术交流使用,投资有风险。
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- DeepResearch Agent: 获取并分析股票的基本面文件,输出准确的数据、可解释性的总结
- Auto Trading Agent: 支持多种加密资产和AI自动交易策略,依据技术指标创建自动化交易
- News Retrieval Agent: 支持个性化定时任务的新闻推送,及时跟踪关键信息
- Trading Agents:专门负责市场分析、情绪分析、新闻分析和基本面分析的智能体协同工作
- AI-Hedge-Fund:智能体协作提供全面的金融洞察
- 其他智能体:更多智能体正在规划中...
- 多种大语言模型提供商:支持 OpenRouter、SiliconFlow、Google 和 OpenAI
- 热门市场数据:覆盖美国市场、加密货币市场、香港市场、中国市场等
- 多智能体框架兼容:通过 A2A 协议,支持 Langchain、Agno 等主流Agent框架,进行研发集成
ValueCell 是一个基于Python的应用程序,且有完备的前端操作页面。可以参考下面配置快速运行。
为了获得最佳性能和简化开发,我们建议安装以下工具:
uv - 用Rust构建的超快速Python包和项目管理器
bun - 高性能JavaScript/TypeScript工具包,集成运行时、打包器、测试运行器和包管理器
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克隆仓库
git clone https://github.com/ValueCell-ai/valuecell.git cd valuecell -
配置环境变量
cp .env.example .env
使用您的API密钥和偏好设置编辑
.env文件。此配置文件在所有智能体之间共享。详见 配置指南
更多系统配置详情说明可以参考CONFIGURATION_GUIDE
通过编辑.env文件配置您首选的模型提供商:
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简易配置:仅需配置模型厂商API Key即可
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其他配置:对于调研类型的Agent来说,需要配置更多环境变量,可以仔细阅读
.env.example中的说明 -
官方推荐:配置OpenRouter + 任意提供嵌入模型的供应商。原因:可以快速实现多厂商模型切换,以及RAG+Memory的AI能力
启动完整的应用程序(前端、后端和智能体):
bash start.sh.\start.ps1- Web UI:在浏览器中导航到 http://localhost:1420
- 日志:在
logs/{timestamp}/*.log监控应用程序日志,获取后端服务和各个智能体的详细运行时信息
运行应用程序前,请确保所有前提条件已安装且环境变量已正确配置
如长时间没有更新可以删除项目中数据库文件lancedb/,valuecell.db, .knowledgebase/再进行启动
诚挚邀请每位开发者加入Discord讨论组,我们会定期交流社区RoadMap以及未来社区贡献者权益规划
开发流程及标准详见:CONTRIBUTING.md
- 加密货币:支持更多交易所
- 证券:逐步支持AI证券交易
- 欧洲市场:增加对富时指数、DAX、CAC 40和其他欧洲交易所的支持
- 亚洲市场:扩展对日经指数和新兴亚洲市场的覆盖
- 大宗商品市场:石油、黄金、白银、农产品分析
- 外汇市场:主要货币对和交叉货币分析
- 固定收益:政府债券、企业债券和收益率分析智能体
- 衍生品:期权、期货和复杂金融工具
- 另类投资:私募股权、对冲基金和风险投资分析
- 实时警报:价格变动、成交量激增和技术突破
- 定期报告:每日/每周/每月投资组合摘要
- 事件驱动通知:财报发布、股息公告、监管变化
- 自定义触发器:用户定义的条件和阈值
- 多渠道推送:Discord和webhook集成
-- 客户端支持:逐步支持桌面端、客户端能力 -- 数据库热更新:逐步支持兼容性升级
- 多语言支持:英语、中文(简体/繁体)、日语、韩语、西班牙语、法语
- 本地化市场数据:特定地区的金融术语和格式
- 文化适应:时区、日期格式和货币偏好
- 智能体个性本地化:文化适宜的沟通风格
- API密钥管理:第三方API密钥的安全存储和轮换
- OAuth集成:支持主要金融数据提供商
- 投资档案:风险承受能力、投资期限和策略偏好
- UI/UX自定义:深色/浅色模式、仪表板布局和小部件偏好
- 智能体行为:沟通频率、分析深度和报告风格
- 投资组合管理:自定义基准、绩效指标和配置目标
- 对话历史:跨会话的持久聊天历史
- 用户学习:基于用户行为的自适应推荐
- 市场记忆:历史背景和模式识别
- 偏好演进:推荐的动态调整
- Python SDK:用于智能体集成和自定义的核心代码,衔接前后端
- WebSocket支持:实时数据流和双向通信
- 插件架构:轻松集成第三方智能体和工具
- 智能体注册表:社区贡献智能体的市场
- 交互式API浏览器:带有实时测试的Swagger/OpenAPI文档
- 代码示例:多种编程语言的示例实现
- 测试框架:单元测试、集成测试和模拟数据提供商






