TradingAgents-astock

环境要求

• Python 环境（项目开发语言为 Python）
• uv（README 示例使用 `uv run python xxx.py` 运行）
• 至少一个大模型供应商的 API Key，默认走 API Key 计费
• 如需使用 Google Gemini，需额外安装 google 相关依赖

安装与启动步骤

1. 1安装项目

   README 强调“pip install 即跑、零外部服务依赖”。节选中安装段落被截断，完整安装命令请以仓库 README 原文为准，不要凭猜安装。

2. 2补装 Gemini 依赖

   只有选择 Google Gemini 供应商时才需要。该包没有 [google] extra，必须显式安装下面两条命令。

   pip install --no-deps "langchain-google-genai>=4.0.0"
   pip install "google-genai>=1.53.0" "httpx>=0.28.1"

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3. 3配置 LLM

   在项目根目录创建 .env 文件，按所选供应商填写密钥。注意每次分析要发起 30-50 次 LLM 调用，会产生 API 费用。

4. 4运行分析

   在项目根目录新建 run.py，粘贴 README 中的示例代码并按所选供应商修改 config，然后运行。根目录自带 main.py 就是可运行示例。

   uv run python run.py
   uv run python main.py

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5. 5启动 Web UI

   两种启动方式任选其一：命令行入口或直接跑 Streamlit。启动后浏览器访问本地 8501 端口即可使用界面。

   tradingagents-web
   streamlit run web/app.py

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关键配置

如何确认成功

Web UI 启动后打开浏览器访问 http://localhost:8501 能正常看到界面；命令行运行则会输出分析结果报告。

常见问题

注意事项

• 本项目是 TradingAgents 论文框架的工程实现与研究复现，面向研究与教学，不构成任何投资建议，也不提供投资服务。
• 默认按 API Key 计费，每次分析会产生 30-50 次 LLM 调用，请留意费用。
• 内部多空辩论始终使用英文，只有最终报告语言由 output_language 控制。
• 所有配置通过传给 TradingAgentsGraph(config=...) 的字典覆盖，未写的项自动取 tradingagents/default_config.py 中的默认值。