feat(README): 添加 OpenBB 市场数据集成
- 在 README.md 中添加了 OpenBB 市场数据集成的说明 - 更新了 doppler_config.py 中 Google GenAI 配置逻辑 - 移除了与 ADK 和 Ollama 相关的示例代码文件
This commit is contained in:
ben
@@ -1,130 +0,0 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
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||||
# -*- coding: utf-8 -*-
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||||
"""
|
||||
稷下学宫 Google ADK 论道系统测试
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||||
基于 Google ADK 的八仙论道原型
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||||
"""
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||||
import os
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||||
import asyncio
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||||
from google.adk import Agent
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||||
from google.adk.tools import FunctionTool
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||||
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||||
# 八仙智能体定义
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||||
def create_baxian_agents():
|
||||
"""创建八仙智能体"""
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||||
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||||
# 铁拐李 - 逆向思维专家
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||||
tie_guai_li = Agent(
|
||||
name="铁拐李",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
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||||
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||||
# 汉钟离 - 平衡协调者
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||||
han_zhong_li = Agent(
|
||||
name="汉钟离",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 张果老 - 历史智慧者
|
||||
zhang_guo_lao = Agent(
|
||||
name="张果老",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
|
||||
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||||
# 蓝采和 - 创新思维者
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||||
lan_cai_he = Agent(
|
||||
name="蓝采和",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
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||||
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||||
# 何仙姑 - 直觉洞察者
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||||
he_xian_gu = Agent(
|
||||
name="何仙姑",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 吕洞宾 - 理性分析者
|
||||
lu_dong_bin = Agent(
|
||||
name="吕洞宾",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 韩湘子 - 艺术感知者
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||||
han_xiang_zi = Agent(
|
||||
name="韩湘子",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
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||||
|
||||
# 曹国舅 - 实务执行者
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||||
cao_guo_jiu = Agent(
|
||||
name="曹国舅",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
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||||
return {
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||||
"铁拐李": tie_guai_li,
|
||||
"汉钟离": han_zhong_li,
|
||||
"张果老": zhang_guo_lao,
|
||||
"蓝采和": lan_cai_he,
|
||||
"何仙姑": he_xian_gu,
|
||||
"吕洞宾": lu_dong_bin,
|
||||
"韩湘子": han_xiang_zi,
|
||||
"曹国舅": cao_guo_jiu
|
||||
}
|
||||
|
||||
def test_single_agent():
|
||||
"""测试单个智能体"""
|
||||
print("🧪 测试单个智能体...")
|
||||
|
||||
# 创建铁拐李智能体
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||||
tie_guai_li = Agent(
|
||||
name="铁拐李",
|
||||
model="gemini-2.5-flash"
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(f"✅ 智能体 '{tie_guai_li.name}' 创建成功")
|
||||
print(f"📱 使用模型: {tie_guai_li.model}")
|
||||
|
||||
return tie_guai_li
|
||||
|
||||
def test_baxian_creation():
|
||||
"""测试八仙智能体创建"""
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||||
print("\n🎭 创建八仙智能体...")
|
||||
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||||
baxian = create_baxian_agents()
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||||
|
||||
print(f"✅ 成功创建 {len(baxian)} 个智能体:")
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||||
for name, agent in baxian.items():
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||||
print(f" - {name}: {agent.model}")
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||||
|
||||
return baxian
|
||||
|
||||
def main():
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||||
"""主测试函数"""
|
||||
print("🚀 开始稷下学宫 ADK 论道系统测试...")
|
||||
|
||||
# 检查API密钥
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||||
api_key = os.getenv('GOOGLE_API_KEY')
|
||||
if not api_key:
|
||||
print("❌ 未找到 GOOGLE_API_KEY 环境变量")
|
||||
print("请使用: doppler run -- python src/jixia/debates/adk_debate_test.py")
|
||||
return
|
||||
|
||||
print(f"✅ API密钥已配置 (长度: {len(api_key)} 字符)")
|
||||
|
||||
# 测试单个智能体
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||||
single_agent = test_single_agent()
|
||||
|
||||
# 测试八仙智能体创建
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||||
baxian = test_baxian_creation()
|
||||
|
||||
print("\n🎉 ADK 论道系统基础测试完成！")
|
||||
print("\n📝 下一步:")
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||||
print(" 1. 实现智能体间的对话逻辑")
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||||
print(" 2. 集成 RapidAPI 数据源")
|
||||
print(" 3. 创建论道主题和流程")
|
||||
print(" 4. 连接 Streamlit 界面")
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -1,82 +0,0 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
"""
|
||||
稷下学宫 ADK 简单论道测试
|
||||
实现智能体间的基本对话功能
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
from google.adk import Agent
|
||||
|
||||
def create_debate_agents():
|
||||
"""创建论道智能体"""
|
||||
|
||||
# 铁拐李 - 逆向思维专家
|
||||
tie_guai_li = Agent(
|
||||
name="铁拐李",
|
||||
model="gemini-2.0-flash-exp"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 吕洞宾 - 理性分析者
|
||||
lu_dong_bin = Agent(
|
||||
name="吕洞宾",
|
||||
model="gemini-2.0-flash-exp"
|
||||
)
|
||||
|
||||
return tie_guai_li, lu_dong_bin
|
||||
|
||||
def simple_debate_test():
|
||||
"""简单论道测试"""
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||||
print("🎭 开始简单论道测试...")
|
||||
|
||||
# 创建智能体
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||||
tie_guai_li, lu_dong_bin = create_debate_agents()
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||||
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||||
print("\n📋 论道主题: 人工智能对未来社会的影响")
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||||
print("\n🎯 开始论道...")
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||||
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||||
try:
|
||||
# 测试智能体创建
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||||
print("\n✅ 智能体创建成功:")
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||||
print(f" - {tie_guai_li.name}: {tie_guai_li.model}")
|
||||
print(f" - {lu_dong_bin.name}: {lu_dong_bin.model}")
|
||||
|
||||
print("\n🎉 简单论道测试完成！")
|
||||
print("\n📝 智能体基础功能验证成功")
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"❌ 论道测试失败: {e}")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
return True
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
"""主函数"""
|
||||
print("🚀 稷下学宫 ADK 简单论道系统")
|
||||
|
||||
# 检查API密钥
|
||||
api_key = os.getenv('GOOGLE_API_KEY')
|
||||
if not api_key:
|
||||
print("❌ 未找到 GOOGLE_API_KEY 环境变量")
|
||||
print("请使用: doppler run -- python src/jixia/debates/adk_simple_debate.py")
|
||||
return
|
||||
|
||||
print(f"✅ API密钥已配置")
|
||||
|
||||
# 运行测试
|
||||
try:
|
||||
result = simple_debate_test()
|
||||
if result:
|
||||
print("\n📝 测试结果: 成功")
|
||||
print("\n🎯 下一步开发计划:")
|
||||
print(" 1. 学习ADK的正确调用方式")
|
||||
print(" 2. 实现智能体对话功能")
|
||||
print(" 3. 扩展到八仙全员论道")
|
||||
print(" 4. 集成实时数据源")
|
||||
else:
|
||||
print("\n❌ 测试失败")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"❌ 运行失败: {e}")
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -1,355 +0,0 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
"""
|
||||
稷下学宫本地版 - 基于Ollama的四仙辩论系统
|
||||
使用本地Ollama服务，无需API密钥
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import asyncio
|
||||
import json
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from swarm import Swarm, Agent
|
||||
from typing import Dict, List, Any, Optional
|
||||
import random
|
||||
|
||||
class JixiaOllamaSwarm:
|
||||
"""稷下学宫本地版 - 使用Ollama的四仙辩论系统"""
|
||||
|
||||
def __init__(self):
|
||||
# Ollama配置
|
||||
self.ollama_base_url = "http://100.99.183.38:11434"
|
||||
self.model_name = "gemma3n:e4b" # 使用你指定的模型
|
||||
|
||||
# 初始化Swarm客户端，使用Ollama
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||||
from openai import OpenAI
|
||||
openai_client = OpenAI(
|
||||
api_key="ollama", # Ollama不需要真实的API密钥
|
||||
base_url=f"{self.ollama_base_url}/v1"
|
||||
)
|
||||
self.client = Swarm(client=openai_client)
|
||||
|
||||
print(f"🦙 使用本地Ollama服务: {self.ollama_base_url}")
|
||||
print(f"🤖 使用模型: {self.model_name}")
|
||||
|
||||
# 四仙配置
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||||
self.immortals = {
|
||||
'吕洞宾': {
|
||||
'role': '技术分析专家',
|
||||
'stance': 'positive',
|
||||
'specialty': '技术分析和图表解读',
|
||||
'style': '犀利直接，一剑封喉'
|
||||
},
|
||||
'何仙姑': {
|
||||
'role': '风险控制专家',
|
||||
'stance': 'negative',
|
||||
'specialty': '风险评估和资金管理',
|
||||
'style': '温和坚定，关注风险'
|
||||
},
|
||||
'张果老': {
|
||||
'role': '历史数据分析师',
|
||||
'stance': 'positive',
|
||||
'specialty': '历史回测和趋势分析',
|
||||
'style': '博古通今，从历史找规律'
|
||||
},
|
||||
'铁拐李': {
|
||||
'role': '逆向投资大师',
|
||||
'stance': 'negative',
|
||||
'specialty': '逆向思维和危机发现',
|
||||
'style': '不拘一格，挑战共识'
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 创建智能体
|
||||
self.agents = self.create_agents()
|
||||
|
||||
def create_agents(self) -> Dict[str, Agent]:
|
||||
"""创建四仙智能体"""
|
||||
agents = {}
|
||||
|
||||
# 吕洞宾 - 技术分析专家
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||||
agents['吕洞宾'] = Agent(
|
||||
name="LuDongbin",
|
||||
instructions="""
|
||||
你是吕洞宾，八仙之首，技术分析专家。
|
||||
|
||||
你的特点：
|
||||
- 擅长技术分析和图表解读
|
||||
- 立场：看涨派，善于发现投资机会
|
||||
- 风格：犀利直接，一剑封喉
|
||||
|
||||
在辩论中：
|
||||
1. 从技术分析角度分析市场
|
||||
2. 使用具体的技术指标支撑观点（如RSI、MACD、均线等）
|
||||
3. 保持看涨的乐观态度
|
||||
4. 发言以"吕洞宾曰："开头
|
||||
5. 发言控制在100字以内，简洁有力
|
||||
6. 发言完毕后说"请何仙姑继续论道"
|
||||
|
||||
请用古雅但现代的语言风格，结合专业的技术分析。
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||||
""",
|
||||
functions=[self.to_hexiangu]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 何仙姑 - 风险控制专家
|
||||
agents['何仙姑'] = Agent(
|
||||
name="HeXiangu",
|
||||
instructions="""
|
||||
你是何仙姑，八仙中唯一的女仙，风险控制专家。
|
||||
|
||||
你的特点：
|
||||
- 擅长风险评估和资金管理
|
||||
- 立场：看跌派，关注投资风险
|
||||
- 风格：温和坚定，关注风险控制
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||||
|
||||
在辩论中：
|
||||
1. 从风险控制角度分析市场
|
||||
2. 指出潜在的投资风险和危险信号
|
||||
3. 保持谨慎的态度，强调风险管理
|
||||
4. 发言以"何仙姑曰："开头
|
||||
5. 发言控制在100字以内，温和但坚定
|
||||
6. 发言完毕后说"请张果老继续论道"
|
||||
|
||||
请用温和但专业的语调，体现女性的细致和关怀。
|
||||
""",
|
||||
functions=[self.to_zhangguolao]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 张果老 - 历史数据分析师
|
||||
agents['张果老'] = Agent(
|
||||
name="ZhangGuoLao",
|
||||
instructions="""
|
||||
你是张果老，历史数据分析师。
|
||||
|
||||
你的特点：
|
||||
- 擅长历史回测和趋势分析
|
||||
- 立场：看涨派，从历史中寻找机会
|
||||
- 风格：博古通今，从历史中找规律
|
||||
|
||||
在辩论中：
|
||||
1. 从历史数据角度分析市场
|
||||
2. 引用具体的历史案例和数据
|
||||
3. 保持乐观的投资态度
|
||||
4. 发言以"张果老曰："开头
|
||||
5. 发言控制在100字以内，引经据典
|
||||
6. 发言完毕后说"请铁拐李继续论道"
|
||||
|
||||
请用博学的语调，多引用历史数据和案例。
|
||||
""",
|
||||
functions=[self.to_tieguaili]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 铁拐李 - 逆向投资大师
|
||||
agents['铁拐李'] = Agent(
|
||||
name="TieGuaiLi",
|
||||
instructions="""
|
||||
你是铁拐李，逆向投资大师。
|
||||
|
||||
你的特点：
|
||||
- 擅长逆向思维和危机发现
|
||||
- 立场：看跌派，挑战主流观点
|
||||
- 风格：不拘一格，敢于质疑
|
||||
|
||||
在辩论中：
|
||||
1. 从逆向投资角度分析市场
|
||||
2. 挑战前面三位仙人的观点
|
||||
3. 寻找市场的潜在危机和泡沫
|
||||
4. 发言以"铁拐李曰："开头
|
||||
5. 作为最后发言者，要总结四仙观点并给出结论
|
||||
6. 发言控制在150字以内，包含总结
|
||||
|
||||
请用直率犀利的语言，体现逆向思维的独特视角。
|
||||
""",
|
||||
functions=[] # 最后一个，不需要转换
|
||||
)
|
||||
|
||||
return agents
|
||||
|
||||
def to_hexiangu(self):
|
||||
"""转到何仙姑"""
|
||||
return self.agents['何仙姑']
|
||||
|
||||
def to_zhangguolao(self):
|
||||
"""转到张果老"""
|
||||
return self.agents['张果老']
|
||||
|
||||
def to_tieguaili(self):
|
||||
"""转到铁拐李"""
|
||||
return self.agents['铁拐李']
|
||||
|
||||
async def conduct_debate(self, topic: str, context: Dict[str, Any] = None) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""进行四仙辩论"""
|
||||
print("🏛️ 稷下学宫四仙论道开始！")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print(f"🎯 论道主题: {topic}")
|
||||
print(f"⏰ 开始时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
|
||||
print(f"🦙 使用本地Ollama: {self.ollama_base_url}")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 构建初始提示
|
||||
prompt = self.build_prompt(topic, context)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
print("⚔️ 吕洞宾仙长请先发言...")
|
||||
print("-" * 40)
|
||||
|
||||
# 开始辩论
|
||||
response = self.client.run(
|
||||
agent=self.agents['吕洞宾'],
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
max_turns=8, # 四仙各发言一次，加上可能的交互
|
||||
model_override=self.model_name
|
||||
)
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 60)
|
||||
print("🎊 四仙论道圆满结束！")
|
||||
|
||||
# 处理结果
|
||||
result = self.process_result(response, topic, context)
|
||||
self.display_summary(result)
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"❌ 论道过程中出错: {e}")
|
||||
import traceback
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def build_prompt(self, topic: str, context: Dict[str, Any] = None) -> str:
|
||||
"""构建辩论提示"""
|
||||
context_str = ""
|
||||
if context:
|
||||
context_str = f"\n📊 市场背景:\n{json.dumps(context, indent=2, ensure_ascii=False)}\n"
|
||||
|
||||
prompt = f"""
|
||||
🏛️ 稷下学宫四仙论道正式开始！
|
||||
|
||||
📜 论道主题: {topic}
|
||||
{context_str}
|
||||
|
||||
🎭 论道规则:
|
||||
1. 四仙按序发言：吕洞宾 → 何仙姑 → 张果老 → 铁拐李
|
||||
2. 正反方交替：吕洞宾(看涨) → 何仙姑(看跌) → 张果老(看涨) → 铁拐李(看跌)
|
||||
3. 每位仙人从专业角度分析，提供具体数据支撑
|
||||
4. 可以质疑前面仙人的观点，但要有理有据
|
||||
5. 保持仙风道骨的表达风格，但要专业
|
||||
6. 每次发言简洁有力，控制在100字以内
|
||||
7. 铁拐李作为最后发言者要总结观点
|
||||
|
||||
🗡️ 请吕洞宾仙长首先发言！
|
||||
记住：你是技术分析专家，要从技术面找到投资机会！
|
||||
发言要简洁有力，一剑封喉！
|
||||
"""
|
||||
return prompt
|
||||
|
||||
def process_result(self, response, topic: str, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""处理辩论结果"""
|
||||
messages = response.messages if hasattr(response, 'messages') else []
|
||||
|
||||
debate_messages = []
|
||||
for msg in messages:
|
||||
if msg.get('role') == 'assistant' and msg.get('content'):
|
||||
content = msg['content']
|
||||
speaker = self.extract_speaker(content)
|
||||
|
||||
debate_messages.append({
|
||||
'speaker': speaker,
|
||||
'content': content,
|
||||
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
|
||||
'stance': self.immortals.get(speaker, {}).get('stance', 'unknown')
|
||||
})
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"debate_id": f"jixia_ollama_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}",
|
||||
"topic": topic,
|
||||
"context": context,
|
||||
"messages": debate_messages,
|
||||
"final_output": debate_messages[-1]['content'] if debate_messages else "",
|
||||
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
|
||||
"framework": "OpenAI Swarm + Ollama",
|
||||
"model": self.model_name,
|
||||
"ollama_url": self.ollama_base_url
|
||||
}
|
||||
|
||||
def extract_speaker(self, content: str) -> str:
|
||||
"""从内容中提取发言者"""
|
||||
for name in self.immortals.keys():
|
||||
if f"{name}曰" in content:
|
||||
return name
|
||||
return "未知仙人"
|
||||
|
||||
def display_summary(self, result: Dict[str, Any]):
|
||||
"""显示辩论总结"""
|
||||
print("\n🌟 四仙论道总结")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print(f"📜 主题: {result['topic']}")
|
||||
print(f"⏰ 时间: {result['timestamp']}")
|
||||
print(f"🔧 框架: {result['framework']}")
|
||||
print(f"🤖 模型: {result['model']}")
|
||||
print(f"💬 发言数: {len(result['messages'])}条")
|
||||
|
||||
# 统计正反方观点
|
||||
positive_count = len([m for m in result['messages'] if m.get('stance') == 'positive'])
|
||||
negative_count = len([m for m in result['messages'] if m.get('stance') == 'negative'])
|
||||
|
||||
print(f"📊 观点分布: 看涨{positive_count}条, 看跌{negative_count}条")
|
||||
|
||||
print("\n🏆 最终总结:")
|
||||
print("-" * 40)
|
||||
if result['messages']:
|
||||
print(result['final_output'])
|
||||
|
||||
print("\n✨ 本地辩论特色:")
|
||||
print("🦙 使用本地Ollama，无需API密钥")
|
||||
print("🗡️ 四仙各展所长，观点多元")
|
||||
print("⚖️ 正反方交替，辩论激烈")
|
||||
print("🚀 基于Swarm，性能优越")
|
||||
print("🔒 完全本地运行，数据安全")
|
||||
|
||||
# 主函数
|
||||
async def main():
|
||||
"""主函数"""
|
||||
print("🏛️ 稷下学宫本地版 - Ollama + Swarm")
|
||||
print("🦙 使用本地Ollama服务，无需API密钥")
|
||||
print("🚀 四仙论道，完全本地运行")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 创建辩论系统
|
||||
academy = JixiaOllamaSwarm()
|
||||
|
||||
# 辩论主题
|
||||
topics = [
|
||||
"英伟达股价走势：AI泡沫还是技术革命？",
|
||||
"美联储2024年货币政策：加息还是降息？",
|
||||
"比特币vs黄金：谁是更好的避险资产？",
|
||||
"中国房地产市场：触底反弹还是继续下行？",
|
||||
"特斯拉股价：马斯克效应还是基本面支撑？"
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 随机选择主题
|
||||
topic = random.choice(topics)
|
||||
|
||||
# 市场背景
|
||||
context = {
|
||||
"market_sentiment": "谨慎乐观",
|
||||
"volatility": "中等",
|
||||
"key_events": ["财报季", "央行会议", "地缘政治"],
|
||||
"technical_indicators": {
|
||||
"RSI": 65,
|
||||
"MACD": "金叉",
|
||||
"MA20": "上穿"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 开始辩论
|
||||
result = await academy.conduct_debate(topic, context)
|
||||
|
||||
if result:
|
||||
print(f"\n🎉 辩论成功！ID: {result['debate_id']}")
|
||||
print(f"📁 使用模型: {result['model']}")
|
||||
print(f"🌐 Ollama服务: {result['ollama_url']}")
|
||||
else:
|
||||
print("❌ 辩论失败")
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
@@ -1,361 +0,0 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
"""
|
||||
稷下学宫简化版 - 基于OpenAI Swarm的四仙辩论系统
|
||||
避免复杂的函数名称问题，专注于辩论效果
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
import asyncio
|
||||
import json
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from swarm import Swarm, Agent
|
||||
from typing import Dict, List, Any, Optional
|
||||
import random
|
||||
|
||||
class JixiaSimpleSwarm:
|
||||
"""稷下学宫简化版 - 四仙辩论系统"""
|
||||
|
||||
def __init__(self):
|
||||
# 使用Doppler配置
|
||||
try:
|
||||
from config.doppler_config import get_doppler_manager
|
||||
manager = get_doppler_manager()
|
||||
manager.load_config(force_doppler=True)
|
||||
print("🔐 使用Doppler配置")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"❌ Doppler配置失败: {e}")
|
||||
raise
|
||||
|
||||
# 获取API密钥
|
||||
self.api_key = self.get_api_key()
|
||||
|
||||
if self.api_key:
|
||||
# 初始化Swarm客户端
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
openai_client = OpenAI(
|
||||
api_key=self.api_key,
|
||||
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
|
||||
default_headers={
|
||||
"HTTP-Referer": "https://github.com/ben/cauldron",
|
||||
"X-Title": "Jixia Academy"
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
self.client = Swarm(client=openai_client)
|
||||
else:
|
||||
self.client = None
|
||||
|
||||
# 四仙配置
|
||||
self.immortals = {
|
||||
'吕洞宾': {
|
||||
'role': '技术分析专家',
|
||||
'stance': 'positive',
|
||||
'specialty': '技术分析和图表解读',
|
||||
'style': '犀利直接，一剑封喉'
|
||||
},
|
||||
'何仙姑': {
|
||||
'role': '风险控制专家',
|
||||
'stance': 'negative',
|
||||
'specialty': '风险评估和资金管理',
|
||||
'style': '温和坚定，关注风险'
|
||||
},
|
||||
'张果老': {
|
||||
'role': '历史数据分析师',
|
||||
'stance': 'positive',
|
||||
'specialty': '历史回测和趋势分析',
|
||||
'style': '博古通今，从历史找规律'
|
||||
},
|
||||
'铁拐李': {
|
||||
'role': '逆向投资大师',
|
||||
'stance': 'negative',
|
||||
'specialty': '逆向思维和危机发现',
|
||||
'style': '不拘一格，挑战共识'
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 创建智能体
|
||||
self.agents = self.create_agents()
|
||||
|
||||
def get_api_key(self):
|
||||
"""获取API密钥"""
|
||||
api_keys = [
|
||||
os.getenv('OPENROUTER_API_KEY_1'),
|
||||
os.getenv('OPENROUTER_API_KEY_2'),
|
||||
os.getenv('OPENROUTER_API_KEY_3'),
|
||||
os.getenv('OPENROUTER_API_KEY_4')
|
||||
]
|
||||
|
||||
for key in api_keys:
|
||||
if key and key.startswith('sk-'):
|
||||
print(f"✅ 找到API密钥: {key[:20]}...")
|
||||
return key
|
||||
|
||||
print("❌ 未找到有效的API密钥")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def create_agents(self) -> Dict[str, Agent]:
|
||||
"""创建四仙智能体"""
|
||||
if not self.client:
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
agents = {}
|
||||
|
||||
# 吕洞宾 - 技术分析专家
|
||||
agents['吕洞宾'] = Agent(
|
||||
name="LuDongbin",
|
||||
instructions="""
|
||||
你是吕洞宾，八仙之首，技术分析专家。
|
||||
|
||||
你的特点：
|
||||
- 擅长技术分析和图表解读
|
||||
- 立场：看涨派，善于发现投资机会
|
||||
- 风格：犀利直接，一剑封喉
|
||||
|
||||
在辩论中：
|
||||
1. 从技术分析角度分析市场
|
||||
2. 使用具体的技术指标支撑观点
|
||||
3. 保持看涨的乐观态度
|
||||
4. 发言以"吕洞宾曰："开头
|
||||
5. 发言完毕后说"请何仙姑继续论道"
|
||||
""",
|
||||
functions=[self.to_hexiangu]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 何仙姑 - 风险控制专家
|
||||
agents['何仙姑'] = Agent(
|
||||
name="HeXiangu",
|
||||
instructions="""
|
||||
你是何仙姑，八仙中唯一的女仙，风险控制专家。
|
||||
|
||||
你的特点：
|
||||
- 擅长风险评估和资金管理
|
||||
- 立场：看跌派，关注投资风险
|
||||
- 风格：温和坚定，关注风险控制
|
||||
|
||||
在辩论中：
|
||||
1. 从风险控制角度分析市场
|
||||
2. 指出潜在的投资风险
|
||||
3. 保持谨慎的态度
|
||||
4. 发言以"何仙姑曰："开头
|
||||
5. 发言完毕后说"请张果老继续论道"
|
||||
""",
|
||||
functions=[self.to_zhangguolao]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 张果老 - 历史数据分析师
|
||||
agents['张果老'] = Agent(
|
||||
name="ZhangGuoLao",
|
||||
instructions="""
|
||||
你是张果老，历史数据分析师。
|
||||
|
||||
你的特点：
|
||||
- 擅长历史回测和趋势分析
|
||||
- 立场：看涨派，从历史中寻找机会
|
||||
- 风格：博古通今，从历史中找规律
|
||||
|
||||
在辩论中：
|
||||
1. 从历史数据角度分析市场
|
||||
2. 引用历史案例和数据
|
||||
3. 保持乐观的投资态度
|
||||
4. 发言以"张果老曰："开头
|
||||
5. 发言完毕后说"请铁拐李继续论道"
|
||||
""",
|
||||
functions=[self.to_tieguaili]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 铁拐李 - 逆向投资大师
|
||||
agents['铁拐李'] = Agent(
|
||||
name="TieGuaiLi",
|
||||
instructions="""
|
||||
你是铁拐李，逆向投资大师。
|
||||
|
||||
你的特点：
|
||||
- 擅长逆向思维和危机发现
|
||||
- 立场：看跌派，挑战主流观点
|
||||
- 风格：不拘一格，敢于质疑
|
||||
|
||||
在辩论中：
|
||||
1. 从逆向投资角度分析市场
|
||||
2. 挑战前面仙人的观点
|
||||
3. 寻找市场的潜在危机
|
||||
4. 发言以"铁拐李曰："开头
|
||||
5. 作为最后发言者，要总结四仙观点并给出结论
|
||||
""",
|
||||
functions=[] # 最后一个，不需要转换
|
||||
)
|
||||
|
||||
return agents
|
||||
|
||||
def to_hexiangu(self):
|
||||
"""转到何仙姑"""
|
||||
return self.agents['何仙姑']
|
||||
|
||||
def to_zhangguolao(self):
|
||||
"""转到张果老"""
|
||||
return self.agents['张果老']
|
||||
|
||||
def to_tieguaili(self):
|
||||
"""转到铁拐李"""
|
||||
return self.agents['铁拐李']
|
||||
|
||||
async def conduct_debate(self, topic: str, context: Dict[str, Any] = None) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""进行四仙辩论"""
|
||||
if not self.client:
|
||||
print("❌ 客户端未初始化，无法进行辩论")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
print("🏛️ 稷下学宫四仙论道开始！")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print(f"🎯 论道主题: {topic}")
|
||||
print(f"⏰ 开始时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 构建初始提示
|
||||
prompt = self.build_prompt(topic, context)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
print("⚔️ 吕洞宾仙长请先发言...")
|
||||
print("-" * 40)
|
||||
|
||||
# 开始辩论
|
||||
response = self.client.run(
|
||||
agent=self.agents['吕洞宾'],
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
max_turns=10,
|
||||
model_override="openai/gpt-3.5-turbo" # 使用稳定的模型
|
||||
)
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 60)
|
||||
print("🎊 四仙论道圆满结束！")
|
||||
|
||||
# 处理结果
|
||||
result = self.process_result(response, topic, context)
|
||||
self.display_summary(result)
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"❌ 论道过程中出错: {e}")
|
||||
import traceback
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def build_prompt(self, topic: str, context: Dict[str, Any] = None) -> str:
|
||||
"""构建辩论提示"""
|
||||
context_str = ""
|
||||
if context:
|
||||
context_str = f"\n📊 市场背景:\n{json.dumps(context, indent=2, ensure_ascii=False)}\n"
|
||||
|
||||
prompt = f"""
|
||||
🏛️ 稷下学宫四仙论道正式开始！
|
||||
|
||||
📜 论道主题: {topic}
|
||||
{context_str}
|
||||
|
||||
🎭 论道规则:
|
||||
1. 四仙按序发言：吕洞宾 → 何仙姑 → 张果老 → 铁拐李
|
||||
2. 正反方交替：吕洞宾(看涨) → 何仙姑(看跌) → 张果老(看涨) → 铁拐李(看跌)
|
||||
3. 每位仙人从专业角度分析，提供具体数据支撑
|
||||
4. 可以质疑前面仙人的观点
|
||||
5. 保持仙风道骨的表达风格
|
||||
6. 铁拐李作为最后发言者要总结观点
|
||||
|
||||
🗡️ 请吕洞宾仙长首先发言！
|
||||
记住：你是技术分析专家，要从技术面找到投资机会！
|
||||
"""
|
||||
return prompt
|
||||
|
||||
def process_result(self, response, topic: str, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""处理辩论结果"""
|
||||
messages = response.messages if hasattr(response, 'messages') else []
|
||||
|
||||
debate_messages = []
|
||||
for msg in messages:
|
||||
if msg.get('role') == 'assistant' and msg.get('content'):
|
||||
content = msg['content']
|
||||
speaker = self.extract_speaker(content)
|
||||
|
||||
debate_messages.append({
|
||||
'speaker': speaker,
|
||||
'content': content,
|
||||
'timestamp': datetime.now().isoformat()
|
||||
})
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"debate_id": f"jixia_simple_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}",
|
||||
"topic": topic,
|
||||
"context": context,
|
||||
"messages": debate_messages,
|
||||
"final_output": debate_messages[-1]['content'] if debate_messages else "",
|
||||
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
|
||||
"framework": "OpenAI Swarm (Simplified)"
|
||||
}
|
||||
|
||||
def extract_speaker(self, content: str) -> str:
|
||||
"""从内容中提取发言者"""
|
||||
for name in self.immortals.keys():
|
||||
if f"{name}曰" in content:
|
||||
return name
|
||||
return "未知仙人"
|
||||
|
||||
def display_summary(self, result: Dict[str, Any]):
|
||||
"""显示辩论总结"""
|
||||
print("\n🌟 四仙论道总结")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print(f"📜 主题: {result['topic']}")
|
||||
print(f"⏰ 时间: {result['timestamp']}")
|
||||
print(f"🔧 框架: {result['framework']}")
|
||||
print(f"💬 发言数: {len(result['messages'])}条")
|
||||
|
||||
print("\n🏆 最终总结:")
|
||||
print("-" * 40)
|
||||
if result['messages']:
|
||||
print(result['final_output'])
|
||||
|
||||
print("\n✨ 辩论特色:")
|
||||
print("🗡️ 四仙各展所长，观点多元")
|
||||
print("⚖️ 正反方交替，辩论激烈")
|
||||
print("🚀 基于Swarm，性能优越")
|
||||
|
||||
# 主函数
|
||||
async def main():
|
||||
"""主函数"""
|
||||
print("🏛️ 稷下学宫简化版 - OpenAI Swarm")
|
||||
print("🚀 四仙论道，简洁高效")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 创建辩论系统
|
||||
academy = JixiaSimpleSwarm()
|
||||
|
||||
if not academy.client:
|
||||
print("❌ 系统初始化失败")
|
||||
return
|
||||
|
||||
# 辩论主题
|
||||
topics = [
|
||||
"英伟达股价走势：AI泡沫还是技术革命？",
|
||||
"美联储2024年货币政策：加息还是降息？",
|
||||
"比特币vs黄金：谁是更好的避险资产？",
|
||||
"中国房地产市场：触底反弹还是继续下行？"
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 随机选择主题
|
||||
topic = random.choice(topics)
|
||||
|
||||
# 市场背景
|
||||
context = {
|
||||
"market_sentiment": "谨慎乐观",
|
||||
"volatility": "中等",
|
||||
"key_events": ["财报季", "央行会议", "地缘政治"]
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 开始辩论
|
||||
result = await academy.conduct_debate(topic, context)
|
||||
|
||||
if result:
|
||||
print(f"\n🎉 辩论成功！ID: {result['debate_id']}")
|
||||
else:
|
||||
print("❌ 辩论失败")
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
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