Fund Analysis Agents

基于多智能体协作的中国基金市场智能分析系统与智能管家--A smart analysis system and smart manager for the Chinese fund market based on multi-agent collaboration.

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<h1 align="center">Fund Analysis Agents</h1> 基于多智能体协作的中国基金市场智能分析系统 <a href="#核心特性">核心特性</a> • <a href="#系统架构">系统架构</a> • <a href="#快速开始">快速开始</a> • <a href="#配置说明">配置说明</a> • <a href="#开发指南">开发指南</a> • <a href="#路线图">路线图</a> <img src="https://img.shields.io/badge/Java-21-orange?style=flat-square" alt="Java 21" /> <img src="https://img.shields.io/badge/Spring%20Boot-3.4-green?style=flat-square" alt="Spring Boot" /> <img src="https://img.shields.io/badge/Spring%20AI-1.0-blue?style=flat-square" alt="Spring AI" /> <img src="https://img.shields.io/badge/Vue-3-brightgreen?style=flat-square" alt="Vue 3" /> <img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue?style=flat-square" alt="License" />

项目简介

Fund Analysis Agents 是一个面向中国公募基金市场的 AI 智能分析系统。通过多个专业化 AI Agent（分析师、研究员、交易员、风控经理）协作，模拟真实投研团队的工作流程，为个人投资者提供严谨、理性、可追溯的基金投资分析与建议。

免责声明：本系统生成的所有分析报告仅供参考，不构成投资建议。投资有风险，入市需谨慎。

<img src="docs/images/dashboard.png" alt="管理后台仪表盘" width="80%" /> 管理后台 — 自选基金、持仓管理、净值走势 <img src="docs/images/agent-flow.png" alt="Agent 分析流程可视化" width="80%" /> Agent 分析流程 — 多智能体协作、辩论、决策全链路可视化

核心特性

多智能体协作分析

6 个专业分析师 Agent 并行执行（基金、技术、行业、经理、情绪、新闻）
看多/看空研究员 3 轮结构化辩论，避免单一视角偏差
交易建议师 → 风控经理 → 组合顾问，逐层审核决策
基于 Spring AI Alibaba Graph 的 DAG 流程编排
Agent 执行流程可视化，点击节点查看每个 Agent 的分析详情

配置化管理后台

Vue 3 + Element Plus 响应式管理界面
自选基金、持仓管理、收益跟踪、净值走势图
多 LLM 模型配置（通义千问 / DeepSeek / OpenAI / 智谱），每个 Agent 可独立绑定模型
数据源动态配置与健康度监控
可视化定时任务管理（Cron 表达式）
系统架构实时状态图

定时分析与智能推送

盘中监控、盘后分析、每日/周/月报告
邮件（HTML 富文本）+ Bark 手机推送
中国交易日历适配，自动跳过非交易日

证据可追溯

每条结论标注证据层级：FACT（已披露事实）/ ESTIMATE（实时估算）/ INFERENCE（AI 推断）
完整的数据来源、采集时间、模型版本记录
分析批次管理，支持历史报告对比

中国基金市场深度适配

聚焦主动权益基金（股票型 + 偏股混合型）
基金经理变更预警、规模异动监控、限购状态跟踪
季报持仓变动分析、A/C 份额对比推荐
组合层风控规则（行业暴露、经理集中度、主题重复等）

市场扫描与智能选基

市场温度判断（危机/低迷/震荡/正常/过热），熊市自动抑制推荐
投资者适当性画像（风险等级、偏好行业、回撤容忍度等标签式配置）
量化初筛（规模、年限、业绩、回撤、夏普）+ 画像约束 + 交易可达性检查
LLM 深度分析精选，结合现有持仓做组合适配，避免重复暴露
A/C 份额自动推荐、申购费率展示、限购状态标注
时点快照留痕，每次推荐可完整复盘"为什么选了这几只"
L1 数据不足时宁可不推荐，也不硬给名单

系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Presentation    Vue3 Admin │ REST API │ Bark/Email/Webhook │
│                  OpenClaw Plugin Interface (预留)            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Application     Portfolio Mgmt │ Orchestrator │ Scheduler  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Agent Layer     Analysts(6) → Bull/Bear Debate → Decision  │
│                  确定性因子引擎 + LLM 解释层                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Data Layer      天天基金 │ 东方财富 │ Tushare │ 新闻爬取    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Infrastructure  MySQL │ Redis │ Docker │ Spring Boot 3.4   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Maven 多模块结构

fund-analysis-agents/
├── fund-common           # 公共模块：工具类、枚举、异常、安全
├── fund-datasource       # 数据源：天天基金/东方财富/Tushare 适配器
├── fund-agent-core       # Agent 核心：多智能体、辩论、决策、图编排
├── fund-service          # 业务服务：分析编排、组合管理、通知、调度
├── fund-administration   # 管理后台：REST API + Vue 3 前端
└── fund-application      # 启动模块：Spring Boot Application

快速开始

环境要求

| 组件 | 版本要求 | 说明 | |----------------|--------|------------------| | Docker | 20.10+ | 用于运行 MySQL、Redis | | Docker Compose | v2+ | 中间件编排 | | JDK | 21 | 项目编译运行 | | Maven | 3.9+ | 项目构建 | | Node.js | 18+ | 前端构建（可选，脚本自动处理） |

一键部署

不想折腾？ 如果你不熟悉 Java/Maven/Docker 环境配置，可以直接将本项目 clone 到本地，然后把这份 README 和 scripts/ 目录下的脚本交给 AI（如 Claude、ChatGPT），让它帮你完成环境安装和项目启动。

我们提供了跨平台的一键部署脚本，自动完成以下全部流程：

环境检查 → .env 配置校验 → MySQL/Redis 启动 → 后端编译 → 前端构建 → 应用启动

macOS / Linux：

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/liuyocom/fund-analysis-agents.git
cd fund-analysis-agents

# 2. 配置 API Key（至少填写一个 LLM Key，推荐通义千问）
cp .env.example .env
vim .env    # 或用任意编辑器打开

# 3. 一键启动（自动完成环境检查、中间件启动、编译、运行）
chmod +x scripts/setup.sh
./scripts/setup.sh

Windows：

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/liuyocom/fund-analysis-agents.git
cd fund-analysis-agents

# 2. 配置 API Key（至少填写一个 LLM Key，推荐通义千问）
copy .env.example .env
notepad .env

# 3. 一键启动
scripts\setup.bat

启动成功后：

管理后台：http://localhost:8080
API 文档：http://localhost:8080/swagger-ui.html
默认账号：admin / admin2026

脚本会自动检测缺失的依赖并给出安装提示。如果没有安装 Node.js，前端构建会被跳过（不影响后端功能）。

配置说明

.env 配置项

项目通过 .env 文件管理所有外部配置，复制 .env.example 后按需填写即可。

| 配置项 | 必填 | 说明 | |-------|------|------| | DASHSCOPE_API_KEY | 三选一 | 通义千问 API Key（推荐，性价比高） | | OPENAI_API_KEY | 三选一 | OpenAI API Key | | DEEPSEEK_API_KEY | 三选一 | DeepSeek API Key | | SMTP_HOST / SMTP_USERNAME / SMTP_PASSWORD | 可选 | 邮件通知（SMTP） | | BARK_SERVER_URL / BARK_DEVICE_KEY | 可选 | Bark 手机推送（iPhone） | | TUSHARE_API_TOKEN | 可选 | Tushare 补充数据源 | | MYSQL_ROOT_PASSWORD | 自动 | MySQL 密码，一键部署脚本自动配置 | | MYSQL_DATABASE | 自动 | 数据库名，默认 fund_analysis | | SERVER_PORT | 自动 | 应用端口，默认 8080 |

LLM API Key 至少配置一个，系统才能正常运行。推荐使用通义千问（DashScope），注册即送免费额度。

API Key 获取指南

| 服务 | 获取地址 | 说明 | |----------|-------------------------------|--------------------| | 通义千问 | https://dashscope.aliyun.com | 注册即送免费额度，推荐首选 | | OpenAI | https://platform.openai.com | 需要海外支付方式 | | DeepSeek | https://platform.deepseek.com | 国产模型，推理能力强 | | Tushare | https://tushare.pro | 免费注册，基础接口够用 | | Bark | App Store 搜索 "Bark" | 安装后自动获取 Device Key |

开发指南

本地开发

# 1. 启动中间件
docker compose up -d mysql redis

# 2. 复制并编辑配置
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填写至少一个 LLM API Key

# 3. 加载环境变量
set -a && source .env && set +a

# 4. 编译项目（含前端构建）
cd fund-administration/src/main/webapp && npm install && npm run build && cd ../../../..
mvn clean package -DskipTests

# 5. 启动应用
java -jar fund-application/target/fund-application-0.0.1-SNAPSHOT.jar

# 6. 前端开发（热更新，可选）
cd fund-administration/src/main/webapp
npm run dev
# 前端开发服务器运行在 http://localhost:3000，自动代理 API 到 8080