Dexter 是一个自主金融研究智能体,能够像 Claude Code 一样思考、规划和迭代学习,专为金融研究领域构建。它通过任务规划、自我反思和实时市场数据来完成分析,将复杂的金融问题转化为清晰的逐步研究计划,并自主执行、检查自身工作并优化结果,直到得出有数据支撑的可靠答案。
主要能力:
- 智能任务规划:自动将复杂查询分解为结构化的研究步骤。
- 自主执行:选择并执行合适的工具来收集金融数据。
- 自我验证:检查自身工作并迭代,直到任务完成。
- 实时金融数据:可访问利润表、资产负债表和现金流量表。
- 安全功能:内置循环检测和步骤限制,防止失控执行。
使用方式:
- 前置条件:需要 Bun 运行时(v1.0 或更高版本)、OpenAI API 密钥、Financial Datasets API 密钥,以及可选的 Exa API 密钥(用于网络搜索)。
- 安装 Bun(如未安装):使用 curl 命令安装,安装后重启终端并验证。
- 克隆仓库并安装依赖:使用 Bun 安装依赖。
- 设置环境变量。
- 运行 Dexter:交互模式或开发监视模式。
评估:Dexter 包含评估套件,使用 LangSmith 进行跟踪,并采用 LLM 作为评判者来评分正确性。可运行所有问题或随机样本,评估运行器会显示实时进度、当前问题和准确率统计。
日志:Dexter 将所有工具调用记录到暂存文件(.dexter/scratchpad/ 目录下的 JSONL 文件)中,便于调试和历史追踪。每个文件包含原始查询、工具调用结果和智能体推理步骤。
WhatsApp 集成:可通过将手机链接到网关,在 WhatsApp 中与 Dexter 聊天。发送给自己的消息会由 Dexter 处理,并将回复发送回同一聊天。详细设置请参阅 WhatsApp Gateway README。
贡献:欢迎 Fork 仓库、创建功能分支、提交更改、推送并创建 Pull Request。请保持 PR 小而专注。
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许可证:MIT 许可证。