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# 🏛️ 炼妖壶 (Lianyaohu) - 稷下学宫AI辩论系统
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提示：已支持 Cloudflare AutoRAG/Vectorize 作为记忆后端（RAG）。见 docs/guides/CLOUDFLARE_AUTORAG_INTEGRATION.md。
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基于中国哲学传统的多AI智能体辩论平台，重构版本。
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## ✨ 核心特性
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- **🎭 稷下学宫八仙论道**: 基于中国传统八仙文化的多AI智能体辩论系统
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- **🧠 Vertex AI记忆银行**: 集成Google Cloud Memory Bank，让AI智能体具备持久化记忆能力
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- **🌍 天下体系分析**: 基于儒门天下观的资本生态"天命树"分析模型
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- **🔒 安全配置管理**: 使用Doppler进行统一的密钥和配置管理
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- **📊 智能数据源**: 基于17个RapidAPI订阅的永动机数据引擎
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- **🎨 现代化界面**: 基于Streamlit的响应式Web界面
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## 🏗️ 项目结构
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liurenchaxin/
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├── app/ # 应用入口
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│ ├── streamlit_app.py # 主Streamlit应用
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│ └── tabs/ # 功能模块
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│ └── tianxia_tab.py # 天下体系分析
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├── src/ # 核心业务逻辑
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│ └── jixia/ # 稷下学宫系统
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│ └── engines/ # 核心引擎
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│ └── perpetual_engine.py # 永动机引擎
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├── config/ # 配置管理
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│ └── doppler_config.py # Doppler配置接口
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├── scripts/ # 工具脚本
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│ └── test_openrouter_api.py # API连接测试
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├── tests/ # 测试代码
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├── .kiro/ # Kiro AI助手配置
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│ └── steering/ # AI指导规则
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└── requirements.txt # 依赖清单
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## 🚀 快速开始
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### 1. 环境准备
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```bash
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# 创建虚拟环境（与 Google ADK Quickstart 一致）
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python -m venv .venv
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# macOS/Linux
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source .venv/bin/activate
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# Windows CMD
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# .venv\Scripts\activate.bat
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# Windows PowerShell
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# .venv\Scripts\Activate.ps1
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# 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 2. 配置管理
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项目使用Doppler进行安全的配置管理。需要配置以下环境变量：
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```bash
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# 必需配置（数据源）
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RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key
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# 选择其一的AI服务密钥
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# A) OpenRouter（旧）
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OPENROUTER_API_KEY_1=your_openrouter_key
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# B) Google ADK / Gemini（新）
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GOOGLE_API_KEY=your_gemini_api_key
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# 如果使用 Vertex AI Express Mode（可选）
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GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE
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# Vertex AI Memory Bank 配置（新功能）
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GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID=your-project-id
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GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1
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VERTEX_MEMORY_BANK_ENABLED=TRUE
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# 可选配置
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POSTGRES_URL=your_postgres_url
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MONGODB_URL=your_mongodb_url
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ZILLIZ_URL=your_zilliz_url
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ZILLIZ_TOKEN=your_zilliz_token
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```
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### 3. 启动应用
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```bash
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# 启动Streamlit应用
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streamlit run app/streamlit_app.py
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# 或指定端口
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streamlit run app/streamlit_app.py --server.port 8501
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```
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### 4. 安装Swarm (可选)
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如果要使用Swarm八仙论道功能：
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```bash
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# 安装OpenAI Swarm
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python scripts/install_swarm.py
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# 或手动安装
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pip install git+https://github.com/openai/swarm.git
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```
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### 5. 测试连接
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```bash
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# 测试API连接
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python scripts/test_openrouter_api.py
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# 验证配置
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python config/doppler_config.py
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# 测试Swarm辩论 (可选)
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python src/jixia/debates/swarm_debate.py
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# 测试Vertex AI Memory Bank (新功能)
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python tests/test_vertex_memory_bank.py
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```
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## 🎭 稷下学宫八仙论道
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### 辩论顺序 (Debate Order)
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辩论严格遵循中国哲学中的先天八卦顺序，分为两个阶段：
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1. **第一轮：核心对立辩论**
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此轮按照两两对立的原则进行，顺序如下：
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- **乾坤对立 (男女)**: 吕洞宾 vs 何仙姑
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- **兑艮对立 (老少)**: 张果老 vs 韩湘子
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- **离坎对立 (富贫)**: 汉钟离 vs 蓝采和
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- **震巽对立 (贵贱)**: 曹国舅 vs 铁拐李
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2. **第二轮：顺序发言**
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此轮按照先天八卦的完整顺序进行 (乾一, 兑二, 离三, 震四, 巽五, 坎六, 艮七, 坤八)，顺序如下：
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- **乾**: 吕洞宾
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- **兑**: 张果老
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- **离**: 汉钟离
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- **震**: 曹国舅
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- **巽**: 铁拐李
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- **坎**: 蓝采和
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- **艮**: 韩湘子
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- **坤**: 何仙姑
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### 人物设定 (Character Settings)
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基于中国传统八仙文化，每位仙人都有专属的卦象、代表和人设：
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- **吕洞宾** (乾): 男性代表
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- **何仙姑** (坤): 女性代表
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- **张果老** (兑): 老者代表
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- **韩湘子** (艮): 少年代表
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- **汉钟离** (离): 富者代表
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- **蓝采和** (坎): 贫者代表
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- **曹国舅** (震): 贵者代表
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- **铁拐李** (巽): 贱者代表
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### Swarm模式 (AI智能体辩论)
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基于OpenAI Swarm框架的四仙智能体辩论系统：
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- **🗡️ 吕洞宾** (乾卦): 技术分析专家，看涨派，犀利直接
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- **🌸 何仙姑** (坤卦): 风险控制专家，看跌派，温和坚定
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- **📚 张果老** (兑卦): 历史数据分析师，看涨派，博古通今
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- **⚡ 铁拐李** (巽卦): 逆向投资大师，看跌派，挑战共识
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#### 支持两种运行模式：
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- **OpenRouter模式**: 使用云端AI服务，模型选择丰富
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- **Ollama模式**: 使用本地AI服务，完全离线运行
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## 🌍 天下体系分析
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基于儒门天下观的"天命树"结构模型：
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### 四层架构
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- **👑 天子**: 定义范式的平台型公司 (如NVIDIA, Tesla, Apple)
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- **🏛️ 大夫**: 深度绑定天子的核心供应商 (如TSMC, CATL)
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- **⚔️ 士**: 专业供应商和服务商 (如ASML, Luxshare)
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- **🔗 嫁接**: 跨生态的策略性链接关系
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### 三大生态
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- **🤖 AI生态**: NVIDIA统治的AI计算生态
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- **⚡ EV生态**: Tesla定义的电动汽车生态
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- **📱 消费电子生态**: Apple建立的iOS生态
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## 🔧 开发指南
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### 代码规范
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- 使用Python类型注解
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- 遵循PEP 8编码规范
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- 所有公共函数必须有文档字符串
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- 使用dataclass定义数据结构
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### 安全要求
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- **零硬编码密钥**: 所有敏感信息通过Doppler或环境变量获取
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- **环境隔离**: 开发、测试、生产环境严格分离
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- **自动化扫描**: 所有提交必须通过安全检查
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### 测试要求
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- 所有核心功能必须有单元测试
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- API调用必须有集成测试
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- 配置管理必须有验证测试
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## 📊 API使用统计
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项目基于17个RapidAPI订阅构建永动机数据引擎：
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- **智能故障转移**: 主API失败时自动切换备用API
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- **负载均衡**: 智能分配API调用，避免单点过载
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- **使用统计**: 实时监控API使用情况和成本优化
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## 🤝 贡献指南
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1. Fork项目
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2. 创建功能分支 (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
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3. 提交更改 (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
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4. 推送到分支 (`git push origin feature/amazing-feature`)
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5. 创建Pull Request
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## 📄 许可证
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本项目采用MIT许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件
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## ⚠️ 免责声明
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本系统仅供学习和研究使用。所有投资分析和建议仅供参考，不构成投资建议。投资有风险，决策需谨慎。
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**炼妖壶 - 让AI辩论照亮投资智慧** 🏛️✨
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## 🧪 ADK 开发调试（可选）
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如果切换到 Google ADK：
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```bash
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# 安装 ADK（任选其一）
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pip install google-adk
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# 或安装最新开发版
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pip install git+https://github.com/google/adk-python.git@main
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# 启动 ADK 开发界面（在包含 agent 目录的父目录运行）
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adk web
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# 或命令行
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adk run multi_tool_agent
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# 或启动 API 服务
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adk api_server
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> 如果遇到 _make_subprocess_transport NotImplementedError，可使用 `adk web --no-reload`。 |