用途：构建面向实时金融期权分析的 AI 智能体，整合 LangGraph 编排、ChromaDB 检索增强（RAG）与 Polygon.io 行情数据，用于搭建智能交易助手。
主要能力：从 Polygon.io 获取实时期权数据并智能缓存；用 ChromaDB 做语义检索知识库；通过 SQLite 实现跨会话持久对话记忆；提供 Greeks、情绪与异常检测等专业期权分析；支持 CSV、图表、报告等多格式导出；支持 LangGraph 多智能体工作流与 FastAPI 微服务部署。
使用方式：需 Python 3.10+，创建虚拟环境后执行 pip install -r requirements.txt。在 .env 中配置 OPENAI_API_KEY、POLYGON_API_KEY，可选 TAVILY_API_KEY、LANGCHAIN_API_KEY 与 LANGCHAIN_TRACING_V2。核心入口为 agent_main.create_agent_workflow，编译后以 HumanMessage 调用，config 中通过 thread_id 区分会话。内置工具包括 OptionsSearchTool、BatchOptionsSearchTool、RAGQueryTool、AnalyzeOptionsTool、CSVExportTool、ChartVisualizationTool 等。微服务可用 uvicorn microservice.app:app --reload 启动，或用 docker-compose up -d 部署。
适用场景：期权数据检索与批量查询、情绪与 Greeks 分析、异常检测、结果导出与可视化、多标的批处理、带回调的实时监控，以及需要持久记忆的对话式分析。
限制：依赖 OpenAI 与 Polygon.io 等外部 API 密钥，受其配额与速率限制；缓存可减少调用但需注意数据时效；具体收费、价格与效果资料未提供。