QuantAgent - 智能金融数据分析助手

基于 FastAPI + LangChain 的 AI Agent 应用，通过自然语言对话查询中国 A 股市场数据（行情、K 线、新闻等），并返回专业的金融分析结果。

核心特性

• AI Agent 架构 — 基于 LangGraph 构建的金融分析 Agent，自动编排 6 个专业工具
• 股票数据查询 — K 线数据、历史行情、股票代码信息查询
• RAG 新闻检索 — Qdrant 向量检索 + 百度 Reranker 二阶段精排，提供关联新闻分析
• 流式对话 — SSE 实时流式输出，支持多轮上下文对话
• 会话管理 — PostgreSQL 持久化 + Redis 缓存双层架构，基于 Token 预算的滑动窗口
• 全面懒加载 — 所有外部依赖（LLM、向量库、数据库）延迟初始化，优雅降级

技术栈

层级	技术
Web 框架	FastAPI + Uvicorn
AI 框架	LangChain 0.3 + LangGraph
LLM	百度千帆（OpenAI 兼容接口）
Embedding	智谱 AI embedding-3
Reranker	百度千帆 qwen3-reranker-8b
关系数据库	PostgreSQL（asyncpg + SQLAlchemy）
缓存	Redis
向量数据库	Qdrant
Token 计数	tiktoken

快速开始

环境要求

• Python >= 3.13
• PostgreSQL
• Redis >= 7.3.0
• Qdrant（可选，用于新闻检索）

安装

# 推荐：使用 uv
uv sync

# 或使用 pip
pip install -r requirements.txt

配置

cp .env.example .env

编辑 .env，填写必要配置：

变量	说明	必填
QIANFAN_API_KEY	百度千帆 API Key	是
ZHIPU_API_KEY	智谱 AI API Key	是
DB_PASSWORD	PostgreSQL 密码	是
REDIS_HOST / REDIS_PORT	Redis 连接信息	是
QDRANT_HOST / QDRANT_PORT	Qdrant 连接信息	否
BAIDU_RERANKER_API_KEY	百度 Reranker API Key	否

数据库初始化

psql -U postgres -d quantagent -f migrations/001_create_chat_tables.sql

启动

# 直接运行
python -m app.main

# 或使用 uvicorn（开发模式，热重载）
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8001 --reload

启动后访问：

• API 文档：http://localhost:8001/docs
• 健康检查：http://localhost:8001/api/chat/health

API 接口

所有接口挂载在 /api/chat 路径下，支持 GET/POST 两种方式。

方法	路径	说明
POST	/api/chat/chat	普通对话
GET	/api/chat/chat-stream	流式对话（SSE）
POST	/api/chat/clear-session	清空会话历史
GET	/api/chat/health	健康检查

会话管理：通过 X-Session-Id 请求头传递会话 ID，不传则自动创建新会话。

示例

# 普通对话
curl -X POST http://localhost:8001/api/chat/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "查询贵州茅台最近的股价走势"}'

# 流式对话
curl -N -X GET "http://localhost:8001/api/chat/chat-stream?message=分析最近的股市行情"

# 带会话的多轮对话
curl -X POST http://localhost:8001/api/chat/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Session-Id: my-session-123" \
  -d '{"message": "那它的基本面怎么样？"}'

完整 API 文档参见 docs/API_CURL_COMMANDS.md

Agent 工具

Agent 自动决策调用以下工具：

工具	功能	示例
get_kline_bao	获取 K 线数据（支持日/周/月/分钟线）	"查询sh.600519最近30天的日K线"
query_recent_days_bao	快捷查询最近 N 天数据	"查询贵州茅台近期的行情"
get_all_stocks_bao	获取所有股票列表	"列出所有股票"
get_stocks_by_date_bao	获取特定日期股票列表	"2026-03-06有哪些股票"
query_code_info	查询股票代码基本信息	"查询600519的股票信息"
search_news	RAG 新闻检索	"贵州茅台最近有什么新闻"

项目结构

app/
├── main.py                 # 应用入口（生命周期、路由注册）
├── config.py               # Pydantic Settings 配置管理
├── agents/
│   └── finance_agent.py    # LangGraph 金融分析 Agent
├── api/
│   └── chat.py             # 聊天 API 路由
├── models/                 # Pydantic/SQLAlchemy 数据模型
├── services/
│   ├── llm_service.py      # LLM 服务（百度千帆）
│   ├── stock_service.py    # 股票数据服务
│   ├── database_service.py # 数据库服务（双连接池）
│   ├── redis_client.py     # Redis 客户端
│   ├── session_service.py  # 会话管理（PG + Redis 滑动窗口）
│   ├── rag_service.py      # RAG 检索服务
│   └── reranker_service.py # Reranker 重排序服务
├── tools/                  # LangChain 工具
│   ├── stock_tools.py      # 股票查询工具（4 个）
│   ├── code_query.py       # 股票代码查询工具
│   └── rag_tools.py        # 新闻搜索工具
└── tests/                  # 测试
migrations/                 # 数据库迁移脚本
docs/                       # 详细文档

开发

添加新工具

1. 在 app/tools/ 下创建工具文件，使用 @tool 装饰器
2. 在 app/agents/finance_agent.py 中注册工具

环境变量

完整环境变量说明参见 .env.example。

许可证

MIT License