Wukong AI 1.0 — AI skill for Claude Code

🚀 wukong-ai

🙏 **致敬源项目** 特别感谢 rahulmkarthik 团队创造的革命性多智能体股票分析框架 AlphaCouncil，为本项目提供了宝贵的架构灵感！ 基于 React + FastAPI + LangChain 打造的**企业级智能对话股票分析应用**。通过模拟真实金融机构的投研团队，将大语言模型转化为协同作战的 AI 智能体矩阵，为用户提供从数据挖掘到决策输出的全链路沉浸式分析体验。

🌟 核心亮点：多流程协同与投研级报告

告别单点问答的局限，wukong-ai 的灵魂在于**“多智能体协同工作流”**。就像真实的券商研究所一样，系统会将复杂的分析任务拆解，分发给不同职能的 AI Agent 并行处理，最终汇聚成一份结构化的专业研报：

• 🤝 多Agent投研阵型：内置“数据采集员”、“宏观/基本面分析师”、“情绪解读员”、“风控合规官”等多个专职 Agent。各 Agent 独立推理、实时通信、交叉验证，避免单一模型的“幻觉”。
• 🔄 可视化多流程编排：基于 LangGraph 提供直观的节点拖拽编排。用户可自定义分析流：如舆情抓取 -> LLM摘要 -> 基本面比对 -> 风控评估 -> 报告生成，让分析逻辑完全透明且可控。
• 📑 专业级分析报告输出：突破传统对话流，系统在多流程跑通后，可自动渲染并导出标准化的《股票深度分析报告》。报告涵盖：核心观点提炼、多维度数据图表、买卖评级建议及风险提示，支持一键分享与存档。

🎯 功能特性

📈 深度股票分析引擎

• 多维数据融合：无缝接入实时行情数据、财经新闻、公司公告、研报文本等多源异构数据。
• 个性化交易策略：支持用户自定义策略（如“均线突破+放量”、“高股息低估值”），Agent 将基于您的策略框架进行回测与推演。
• 三种记忆模式：
  • none - 无痕模式，仅基于当前输入进行快问快答。
  • full - 全量记忆，发送所有历史消息，适合深度长程复盘。
  • enhanced - 记忆增强，AI自动提取摘要 + 保留最近2条消息，兼顾效率与上下文连贯。

💬 极致智能对话体验

• 多厂家模型自由切换：无缝对接 DeepSeek、OpenAI、Anthropic、阿里云百炼、智谱AI、月之暗面等 12+ 主流大模型厂商。您可以为“数据清洗”配置廉价快速模型，为“最终决策”配置最强推理模型。
• 参数精调：灵活调整 Temperature（创意度）、Max Tokens（输出长度）等核心参数，适应不同投研场景。
• 多对话并行与历史管理：支持同时追踪多只股票的独立分析对话，消息发送与接收互不阻塞，内置高效的对话历史检索库。

🔀 强大的工作流编排系统

• 丰富的节点组件：
  • 🟢 开始节点：定义全局输入变量（如股票代码、分析周期）。
  • 🧠 LLM 节点：调用大模型进行推理、提取或总结。
  • 📊 工具节点：挂载股票API查询、搜索引擎等外部能力。
  • 🔴 结束节点：规范输出格式或触发报告生成。
• 条件分支与循环：支持在编排中加入“若市盈率高于行业平均则进入风险提示节点”等逻辑，实现真正的动态工作流。

🛠️ 工程化与系统管理

• 📋 用户行为日志：详细记录用户操作轨迹与 Agent 调用链路，便于复盘与模型调优。
• 🗄️ 轻量级数据库管理：持久化存储用户配置、对话历史及生成的分析报告。
• 🌗 深色/浅色主题切换：适配不同光线环境，保护分析师视力。
• 📱 全端响应式设计：从电脑端的大屏看盘到移动端的碎片化阅读，提供一致且优雅的交互体验。

---

技术栈

• 前端: React + Vite
• 后端: FastAPI (Python)
• LLM 框架: LangChain
• 工作流: LangGraph
• 数据库: SQLite

快速开始

后端启动

cd llm-chat-app/backend
start "" "venv/Scripts/uvicorn.exe" app.main:app --reload --port 8000 --host 0.0.0.0

前端启动

cd llm-chat-app/frontend
npm run dev

访问应用

• 前端界面：http://localhost:517