目录
案例简介
案例目标
核心功能
技术要点
预期效果
技术栈与核心依赖
编程语言
核心框架
项目配置
环境变量配置
依赖安装
项目结构
关键文件说明
核心代码实现
1. 导入依赖模块
2. 初始化数据库
3. 创建网络智能体
4. 创建金融智能体
5. 创建智能体团队
6. 启动 Web 服务
运行与测试
启动步骤
测试示例
示例 1：查询股票信息
示例 2：网络搜索
示例 3：综合分析
调试模式
实现思路与扩展建议
核心设计思想
1. 分工协作模式
2. 工具集成策略
3. 持久化与上下文管理
架构优势
扩展建议
1. 添加更多专业智能体
2. 集成更多数据源
3. 增强团队协调能力
4. 添加风险评估智能体
5. 实现报告生成功能
6. 支持多语言
性能优化建议
安全考虑
完整源码
finance_agent_team.py
requirements.txt
案例简介
本案例演示了如何使用 Agno 框架构建一个多智能体协作系统，仅用约 45 行 Python 代码就能创建一个专业的 AI 金融分析师团队。该系统结合了网络搜索能力和金融数据分析工具，通过智能体之间的协作提供全面的金融洞察。
核心亮点：
- 多智能体协作架构，分工明确
- 集成网络搜索和金融数据获取能力
- 支持持久化存储和对话历史
- 提供 Web 交互界面
