面向 A 股市场的多智能体 LLM 研究辅助系统,支持多角色智能体辩论分析、自然语言选股与模拟交易。
lc2panda/alphastream
基于 LangGraph 多 Agent 的 AI 金融分析平台,覆盖 A股、美股等市场,并通过 SSE 实时展示决策过程。
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本页只介绍开源项目,不构成投资建议。交易和投资可能造成亏损,使用前请自行评估风险,并遵守当地法律法规。
这是什么?
alphastream 是基于 Next.js 16、React 19、Flask 3.1 和 LangGraph 构建的全栈 AI 投资分析平台。系统由 14 个专业 Agent 协作完成分析,涵盖技术面、基本面、资金流向、情绪、多空辩论、风险与决策,并包含 4 个投资大师人格 Agent。Agent 通过 OpenAI 兼容的 Function Calling 调用数据工具,可接入任意兼容的大模型服务,默认示例为 DeepSeek。
数据层以 AKShare 和 BaoStock 双源支撑 A 股行情并支持主备切换,同时接入 SEC EDGAR、yfinance、FRED、ccxt 以及多个 RSS 新闻源。搜索模块聚合 17 个搜索引擎,基于 OpenCLI 的爬虫可采集雪球、东方财富股吧和财联社的内容。前端提供 K 线、自选股、投资组合以及 K 线、风险雷达、决策卡等 10 种分析卡片。
分析过程中的 Agent 启动、进度、思考、工具调用和完成等事件通过 SSE 实时推送,用户可以看到推理链条的形成过程。项目支持 Docker Compose 部署并由 Nginx 反向代理,Redis 为可选缓存。项目声明其输出不构成投资建议。
核心功能
- 01通过 LangGraph 协调 14 个 Agent,支持并行、串行和条件路由。
- 02借助 SSE 将 Agent 进度、思考过程和工具调用实时推送到浏览器。
- 03覆盖 A股、美股、港股、ETF 和指数等多个市场。
- 04提供 K 线、MA/EMA、MACD、RSI、布林带等技术指标。
- 05聚合 17 个搜索引擎与多个新闻源,并提取新闻情绪。
- 06兼容任意 OpenAI SDK 格式的大模型接口。
适用场景
- 研究大模型多 Agent 工作流如何应用于行情数据分析。
- 参考 Flask 与 Next.js 项目中通过 SSE 流式输出 Agent 推理过程的实现方式。
- 搭建自托管的 A 股与美股研究看板原型。
- 尝试基于金融数据适配器的大模型 Function Calling。
快速上手
- 1
克隆仓库
git clone https://github.com/lc2panda/alphastream.git - 2
进入项目目录并复制环境变量模板
cd alphastream && cp .env-example .env - 3
在 .env 中填写 OPENAI_API_KEY 及相关模型配置
- 4
使用 Docker Compose 启动所有服务
docker compose up -d
使用前须知
- 运行 AI 智能体需要配置大模型 API Key(如 DeepSeek 或其他 OpenAI 兼容服务)。
- 需要 Docker 或 Node.js 与 Python 环境,并涉及 Redis、Nginx 等多个服务,自部署有一定工作量。
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常见问题
- alphastream 是什么?
- 基于 LangGraph 多 Agent 的 AI 金融分析平台,覆盖 A股、美股等市场,并通过 SSE 实时展示决策过程。 alphastream 是基于 Next.js 16、React 19、Flask 3.1 和 LangGraph 构建的全栈 AI 投资分析平台。系统由 14 个专业 Agent 协作完成分析,涵盖技术面、基本面、资金流向、情绪、多空辩论、风险与决策,并包含 4 个投资大师人格 Agent。Agent 通过 OpenAI 兼容的 Function Calling 调用数据工具,可接入任意兼容的大模型服务,默认示例为 DeepSeek。
- alphastream 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- alphastream 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- alphastream 还在维护吗?
- 半年内有更新。alphastream 最近一次提交是在 2026年8月7日。
- alphastream 适合用来做什么?
- 研究大模型多 Agent 工作流如何应用于行情数据分析。 参考 Flask 与 Next.js 项目中通过 SSE 流式输出 Agent 推理过程的实现方式。 搭建自托管的 A 股与美股研究看板原型。 尝试基于金融数据适配器的大模型 Function Calling。
- alphastream 怎么安装和运行?
- 克隆仓库: git clone https://github.com/lc2panda/alphastream.git 进入项目目录并复制环境变量模板: cd alphastream && cp .env-example .env 在 .env 中填写 OPENAI_API_KEY 及相关模型配置 使用 Docker Compose 启动所有服务: docker compose up -d
- 在哪里获取 alphastream?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/lc2panda/alphastream
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
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