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利用腾讯元器构建多 Agent「股票分析助手」

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算法一只狗
发布2025-09-28 12:14:16
发布2025-09-28 12:14:16
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在信息爆炸的时代,个人投资者若想全面评估一只股票的价值,往往需要同时关注股价走势、财务报表、市场新闻与舆情等多维信息——既耗时,亦难以保证系统性与时效性。 随着大语言模型(LLM)与智能体(Agent)技术成熟,我们终于可以把这套复杂流程交给 AI。借助 腾讯元器MCP(Model Context Protocol) 标准化插件机制与多 Agent 协同工作流,我们能够快速搭建一个“股票分析助手”:它既能实时拉取行情,又能自动解析财报、跟踪新闻,并在多维信号的基础上生成清晰、全面的分析报告。

下文将一步步演示搭建流程:从接入 MCP 插件,到设计股价分析师、新闻分析师与决策分析师,再到最终的投资建议输出。过去只有专业投研团队才能完成的分析,如今普通用户也能用“拖拉拽”的方式实现。


一、构建「股票信息」MCP

投资者常看的核心信息包括:股价与估值、关键财务指标(三大报表)、现金流与负债结构,以及市场情绪等。这里以“获取股价”为例,接入一个股票类 MCP。

为什么用 MCP? MCP 是面向大模型的开放协议,统一了模型与外部数据源/工具/服务的交互接口,相当于给 AI 装上“标准化插座”。开发者只需按规范“插拔”模块,即可扩展功能、获取实时数据,而无需重复适配底层。

GitHub 上已有可用的 A 股 MCP,可直接接入腾讯元器:

  • 在元器的 插件广场 → MCP 插件 新增条目
  • 取一个易懂的名称并填写接口 URL:http://82.156.17.205/cnstock/sse
  • 提交后即可看到插件生效,后续可在工作流中调用

二、搭建多 Agent 工作流

我们创建一个名为「股票分析助手」的智能体,并在“工作流”中串联 3 个角色型 Agent:

  1. 股价分析师 Agent(行情与技术面)
  • 依赖上文接入的 A 股 MCP(支持 brief / medium / full 三档数据)。
  • 入参是 A 股代码,如 SH600036(招商银行)SH600000(浦发银行)
  • 在 MCP 节点后接一个大模型解析节点(建议 混元大模型·思考模型高级版),用于选择与解读技术指标(如 MA、MACD、RSI、VWMA 等),并给出分情景的趋势解读与风险提示。

参考提示词要点(节选):

  • 角色:市场分析师;从分类表中挑选互补且不冗余的指标(≤8 个)。
  • 要求:先调用 get_akshare_data 拉取基础数据,再生成指标与分析。
  • 输出:细致的趋势报告(避免“趋势混合”式空话),包含支撑/阻力、背离与量价关系等要点。
  1. 市场与新闻分析师 Agent(舆情与事件面)
  • 使用元器内置的网页检索类插件,拉取“近 7 天的相关新闻与舆论”。
  • 前置 Prompt 明确:当前日期、目标股票与代码、需要的时段与要点(利好/利空、事件影响、市场一致预期变化等)。
  • 输出结构化舆情摘要(来源、时间戳、情绪极性与不确定性)。
  1. 决策分析师 Agent(归因与建议面)
  • 汇总上面两个 Agent 的输出,进行“结论先行”的投资建议:
    • 短/中/长期三维度观点
    • 关键触发条件(如均线突破、MACD 金叉、量能配合)
    • 风险清单与止损/仓位建议
  • 产出标准化报告(技术面 × 基本面 × 舆情)+ 备选情景策略。

提示:元器工作流支持可视化串联,便于在每个节点调试输入/输出,逐步提升可解释性与稳定性。

三、示例:招商银行(SH600036)

完成工作流后,在智能体中输入“招商银行 SH600036”测试:

  • 技术面摘要:如 200 日均线、MACD、RSI、布林带与量能配合等; 结论示例:长期趋势仍向上,短中期有调整压力;关注布林带下轨支撑与 MACD/RSI 的潜在反转;波动较大时建议配置止损与分批建仓
  • 基本面提要:盈利能力、资产质量、资本充足、息差变化、拨备与不良率等;
  • 投资建议:长期具备安全边际,短期注意波动风险;风险承受力较高者可逢低布局。

(文中配图示例略,保持你原稿中的截图与效果展示)


四、发布与使用

当工作流验证通过后,可在元器中一键发布你的智能体。用户在元器内搜索“股票分析助手”即可试用:

  • 白天:监控自选股,推送关键异动;
  • 夜间:自动生成“当日市场小结”;
  • 长期:跟踪宏观与行业趋势,提供中长期配置建议。

五、价值与展望

(1)数据接入标准化

  • MCP 让多源数据“插拔即用”,开发者聚焦业务,不再重复造轮子。

(2)多 Agent 协作可视化

  • 角色分工明确,用工作流把“行情—舆情—决策”串成闭环,零门槛搭建

(3)决策输出智能化

  • 输出不再是“数据罗列”,而是可执行的投资建议(含策略与风控)。

(4)走向“个人金融顾问”

  • 借助 腾讯元器 + MCP + 多 Agent,从“单点工具”升级为“智能合伙人”。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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  • 一、构建「股票信息」MCP
  • 二、搭建多 Agent 工作流
  • 三、示例:招商银行(SH600036)
  • 四、发布与使用
  • 五、价值与展望
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