FinChain-Agent: 去中心化可溯源金融分析智能体网络 (Demo)

📖 项目简介

FinChain-Agent 是一个基于 LangChain 和 LangGraph 构建的高级多智能体（Multi-Agent）协作系统。该系统模拟了一个去中心化的金融分析市场，引入了并行竞争机制和代币经济模型。

在这个系统中，三位独立的 AI 金融分析师并行工作，对同一问题进行深度研究。一位首席审计官（Auditor）作为裁判，评选出最佳分析报告。获胜者将获得 FCA 代币 奖励，且其报告会被永久记录在模拟区块链上，并生成精美的 HTML 研报。

✨ 核心特性

• 🏎️ 并行竞争与迭代优化 (Iterative Competition):

  • 第一轮 (Draft): 三位分析师并行撰写初稿。
  • 中场点评 (Critique): 审计员对三份初稿进行优缺点点评，提出改进建议。
  • 第二轮 (Refinement): 分析师根据反馈优化报告。
  • 最终决选 (Final Judge): 审计员选出优化后的最佳报告。

• ⚖️ 智能审计与裁判 (AI Judge):

  • 首席审计官 (Chief Auditor): 既是导师也是裁判，负责提供反馈和最终裁决。

• 💰 代币经济系统 (Token Economy):

  • FCA Token: 内置原生代币系统。
  • 激励机制: 只有获胜的分析师会获得 100 FCA 奖励，审计员获得 20 FCA 基础工资。系统自动维护 token_ledger.json 账本。

• 📄 自动化精美研报 (Premium HTML Report):

  • 每次分析结束后，自动生成包含区块链哈希、获胜理由和完整分析的 HTML 格式研报，并自动在浏览器中打开。

• 🔗 模拟区块链存证 (Blockchain Mock):

  • 获胜报告的哈希值（Hash）会被计算并记录在 blockchain_ledger.json 中，确保证据不可篡改。

🛠️ 技术栈

• Python 3.10+
• LangChain / LangGraph: 复杂的并行状态图编排
• DeepSeek API: 高性能大语言模型 (OpenAI 兼容)
• Tavily API: 深度金融搜索 (Topic: Finance)
• HTML/CSS: 自动化报表生成

🚀 快速开始

1. 环境准备

确保你已安装 Conda，并创建专用环境：

# 创建并激活环境
conda create -n FinchainAgent python=3.11
conda activate FinchainAgent

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

2. 配置 API Key

在项目根目录下创建一个 .env 文件：

DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key
TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key

3. 运行系统

运行主程序，开启并行分析流程：

python main.py

示例输入:

"分析比特币和以太坊过去一周的市场表现及未来趋势"

系统将自动：

1. 启动 3 位分析师并行搜索与写作（初稿）。
2. 审计员给出改进建议。
3. 分析师根据建议修改（终稿）。
4. 审计员评选最佳方案。
5. 发放代币奖励并生成研报。

4. 验证数据

• 查看代币账本: token_ledger.json
• 查看区块链记录: blockchain_ledger.json
• 查看研报: financial_report.html

🧩 工作流原理 (Workflow)

graph TD
    User[用户请求] --> Dispatcher{任务分发}
    
    subgraph Round 1 & 2 [并行分析与迭代]
        Dispatcher --> AnalystA[分析师 A]
        Dispatcher --> AnalystB[分析师 B]
        Dispatcher --> AnalystC[分析师 C]
        
        AnalystA <-->|Tavily Search| ToolsA[工具调用]
        AnalystB <-->|Tavily Search| ToolsB[工具调用]
        AnalystC <-->|Tavily Search| ToolsC[工具调用]
        
        AnalystA --> Auditor[首席审计官]
        AnalystB --> Auditor
        AnalystC --> Auditor
        
        Auditor -->|反馈建议 (Round 1)| Dispatcher
    end
    
    Auditor -->|最终评选 (Round 2)| Blockchain[上链存证]
    
    subgraph Post Processing [后处理阶段]
        Blockchain --> Token[代币分发]
        Token --> HTML[生成 HTML 研报]
    end
    
    HTML --> End[结束]

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📂 项目结构

FinChain-Agent/
├── agents.py           # 智能体工厂 (创建 A, B, C, Auditor)
├── main.py             # LangGraph 并行工作流编排
├── tools.py            # Tavily搜索, 区块链Mock, 代币管理器
├── html_generator.py   # HTML 研报生成器
├── utils.py            # 哈希计算工具
├── verify_tokens.py    # 代币系统验证脚本
├── requirements.txt    # 依赖列表
├── blockchain_ledger.json # 区块链账本 (自动生成)
├── token_ledger.json      # 代币账本 (自动生成)
└── financial_report.html  # 最新研报 (自动生成)

⚠️ 注意事项

• API 消耗: 由于同时运行 3 个分析师，Token 消耗量是单智能体模式的 3 倍左右，请留意 API 额度。
• 搜索质量: 系统已配置 Tavily 的 finance 主题和 advanced 深度，以确保获取高质量金融数据。