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多智能体股票分析平台 15 分钟跑通：完整部署指南

【免费下载链接】TradingAgents-CN基于多智能体LLM的中文金融交易框架 - TradingAgents中文增强版项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/TradingAgents-CN

TradingAgents-CN 是一个多智能体 LLM 股票分析框架：市场、新闻、基本面多个 AI 分析师角色分工协作，替你完成股票分析、报告生成和风险评估。照着下面的命令走，20 分钟内把整套分析平台跑起来。

🎯 对号入座：你的场景走哪一段

• 如果你只是尝鲜看看效果，走到主流程第 5 步就够了。选一只股票跑一次 1 级分析，就能看到报告长什么样。
• 如果你只是日常盯盘、定期出报告，走到"三个旋钮"一节就够了。配好一个模型密钥和一个 A 股数据源，分析结果才稳定。
• 如果你想深度定制，比如调整分析师团队、接多数据源回退，先把主流程 5 步走完。.env和 Web 配置页是你要动手的两处。

📦 装备清单：开工前核对一遍

必须：

• Docker 20.10 及以上
• Docker Compose（把多个服务打包一键启动的工具）
• 大模型 API 密钥（DeepSeek 或 DashScope 任选其一）
• 8GB 及以上内存
• 50GB 以上磁盘可用空间
• 稳定的网络连接

可选（加分项）：

• Python 3.8+（仅本地源码版需要）
• Tushare Token（A 股专业数据源密钥）
• MongoDB（文档型数据库）/ Redis 独立服务（Docker 版已内置）

🚀 主流程：一条命令带起全套服务

1. 获取项目代码

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/TradingAgents-CN cd TradingAgents-CN

你会看到完整的项目目录，docker-compose.yml就躺在根目录，它就是启动入口。

2. 复制配置模板

cp .env.example .env

你会看到.env被生成出来，所有密钥和连接参数都集中在里面，默认值就能启动。

3. 启动全部服务

docker-compose up -d

首次运行要拉镜像、构建前后端容器，花几分钟很正常，别以为卡死就关终端。

4. 确认服务状态

docker-compose ps

你会看到 backend、frontend、mongodb、redis 四个服务全部处于 up 状态。完整命令序列见 docs/QUICK_START.md。

5. 探一下后端健康检查

curl http://localhost:8000/api/health

你会看到健康检查返回 JSON。再用浏览器打开http://localhost:3000，能看到"TradingAgents-CN 股票分析平台"首页，安装就算跑通了。

⚙️ 三个旋钮：对分析效果影响最大的配置

• 如果你要 AI 分析真正能用 → 改.env里的DEEPSEEK_API_KEY，填一个有效密钥（或用DASHSCOPE_API_KEY）→ 保存后执行docker-compose restart backend生效。没有密钥时页面能打开，发起分析必失败。
• 如果你要更稳的 A 股数据 → 改.env里的DEFAULT_CHINA_DATA_SOURCE，从默认免费的 akshare 换成tushare，同时填上自己的TUSHARE_TOKEN→ 同样重启 backend 生效。
• 如果你要对外提供服务 → 改.env里的JWT_SECRET和CSRF_SECRET，把模板默认值换成随机字符串 → 重启 backend 后认证才真正起作用。

别漏一步：分析股票之前先把它的行情和财务数据同步一遍，数据都存在 MongoDB 里，没同步过的股票报告数字会失真，从 Web 的数据同步入口同步一次再发起分析。

🚨 报错急救卡：卡点对号入座

三关验收：确认环境立住了

第一关，服务存活：docker-compose ps里四个服务全部 up/healthy，再用浏览器打开http://localhost:8000/api/health，后端健康检查有 JSON 响应，说明后端真的活着。

第二关，核心功能：登录后输入股票代码000001，研究深度选 1 级（最快），发起分析，看进度条正常推进到 100%，状态变成"分析成功"。

第三关，结果质量：打开分析报告，确认投资建议、风险评分、目标价位、详细分析都显示出来了，再记下这一次分析用的总耗时，作为日后对比的基准。

跑通之后可以试试批量分析、报告导出 Word/PDF、模拟交易模块；进阶路线从配置页的分析师团队和研究深度参数改起。环境立住了，后面怎么用随你安排。

【免费下载链接】TradingAgents-CN基于多智能体LLM的中文金融交易框架 - TradingAgents中文增强版项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/TradingAgents-CN