lc2panda/alphastream

Что это?

Ключевые возможности

• 01Координирует 14 агентов LangGraph с параллельной, последовательной и условной маршрутизацией.
• 02Передаёт в браузер ход работы агентов, их рассуждения и вызовы инструментов через SSE.
• 03Охватывает акции A-share, американские и гонконгские акции, ETF и индексы.
• 04Предоставляет индикаторы K-линии, скользящих средних, MACD, RSI и полос Боллинджера.
• 05Объединяет 17 поисковых систем и несколько источников новостей с анализом настроений.
• 06Работает с любым LLM endpoint, совместимым с OpenAI SDK.

Сценарии использования

• Изучение того, как применять многоагентный процесс на базе LLM для анализа рыночных данных.
• Изучение эталонной реализации потоковой передачи рассуждений агентов через SSE в стеке Flask и Next.js.
• Создание прототипа самостоятельно размещаемой панели для анализа акций A-share и американского рынка.
• Эксперименты с вызовом функций LLM для работы с адаптерами финансовых данных.

Быстрый старт

1. 1

   Клонируйте репозиторий

   git clone https://github.com/lc2panda/alphastream.git
2. 2

   Перейдите в каталог проекта и скопируйте шаблон настроек окружения

   cd alphastream && cp .env-example .env
3. 3

   Укажите OPENAI_API_KEY и связанные настройки модели в .env

4. 4

   Запустите все сервисы с помощью Docker Compose

   docker compose up -d

Что важно знать

• !Для работы AI-агентов нужен API-ключ LLM (DeepSeek или другого провайдера, совместимого с OpenAI).
• !Понадобится Docker либо окружение с Node.js и Python, а также несколько сервисов, например Redis и Nginx, поэтому самостоятельный хостинг потребует определённых усилий.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое alphastream?

Платформа на базе ИИ для инвестиционного анализа: несколько агентов LangGraph анализируют акции A-share, американские акции и ETF, передавая каждый этап работы через SSE. alphastream — полнофункциональная платформа для инвестиционного анализа на базе ИИ, построенная на Next.js 16, React 19, Flask 3.1 и LangGraph. Она координирует работу 14 специализированных агентов, которые анализируют технические показатели, фундаментальные факторы, движение капитала и настроения рынка, участвуют в дебатах быков и медведей, а также оценивают риски и принимают решения; кроме того, в системе есть четыре агента с разными инвестиционными профилями. Агенты обращаются к инструментам для работы с данными через совместимый с OpenAI вызов функций, поэтому можно использовать любого совместимого LLM-провайдера. В документации по умолчанию указан DeepSeek.

alphastream можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

alphastream распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

alphastream всё ещё поддерживается?

Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в alphastream — 7 авг. 2026 г..

Для чего можно использовать alphastream?

Изучение того, как применять многоагентный процесс на базе LLM для анализа рыночных данных. Изучение эталонной реализации потоковой передачи рассуждений агентов через SSE в стеке Flask и Next.js. Создание прототипа самостоятельно размещаемой панели для анализа акций A-share и американского рынка. Эксперименты с вызовом функций LLM для работы с адаптерами финансовых данных.

Как установить alphastream?

Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/lc2panda/alphastream.git Перейдите в каталог проекта и скопируйте шаблон настроек окружения: cd alphastream && cp .env-example .env Укажите OPENAI_API_KEY и связанные настройки модели в .env Запустите все сервисы с помощью Docker Compose: docker compose up -d

Где скачать alphastream?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/lc2panda/alphastream