今天，我们要来聊一个硬核且前沿的话题：如何利用多智能体架构，构建一个属于自己的AI交易分析系统。

我们将要部署的项目是 langchain-trading-agents，一个结合了LangChain框架与大语言模型（LLM）的强大工具。它能够模拟一个由不同角色AI（如分析师、策略师）组成的团队，协同工作，对金融市场进行深度分析。

废话不多说，直接开干！

一、环境准备

在开始之前，请确保你的开发环境中已安装以下基础工具：

• Python 3.8+
• Git
• 一款代码编辑器 (推荐 VS Code 或 PyCharm)

二、项目获取与依赖安装

1. 创建项目目录并克隆代码
   打开终端（或Git Bash），创建一个你喜欢的文件夹，并进入该目录。

2. mkdir ai_trading_system && cd ai_trading_system
   git clone https://github.com/aitrados/langchain-trading-agents.git
   cd langchain-trading-agents
    
   

3. 安装Python依赖
   项目所需的所有依赖都已列在 requirements.txt 文件中，执行以下命令即可一键安装。

4. pip install -r requirements.txt
    
   

   ​​​

三、核心配置文件详解

这是整个部署流程中最关键的一步，请仔细操作。

1. 生成配置文件
   项目提供了示例文件，我们需要复制并修改它们。

   cp env_example .env
   cp config_example.toml config.toml
    
   

2. 配置 .env 文件
   此文件用于存储敏感信息，如API密钥。
   • 用编辑器打开 .env 文件。
   • 访问 Aitrados官网 免费注册账号，获取你的 AITRADOS_SECRET_KEY。
   • 将获取到的Key填入文件中：

     AITRADOS_SECRET_KEY=your_aitrados_key
      
     

3. 配置 config.toml 文件
   此文件是系统的核心配置，包含交易所和LLM模型信息。

• 配置OKX（为模拟交易准备）
• 访问 OKX官网 注册并创建API Key。在 config.toml 文件中找到OKX相关配置项，填入你的api_key, secret, passphrase和password。注意：请务必使用模拟交易环境的配置！

  [exchange.okx]
  api_key = "your_okx_key"
  secret = "your_okx_secret"
  passphrase = "your_passphrase"
   
  

• 配置大语言模型（LLM）
• 找到 [llm_models] 标记，这里以DeepSeek为例，你可以替换成你喜欢的任何支持Tools Calling的模型。

  [llm_models.deepseek]
  provider = "deepseek"
  model_name = "deepseek-chat"
  api_key = "your_deepseek_key"
  temperature = 0.7
   
  

四、修改示例代码

为了让示例文件能正确运行，我们需要进行一个小小的路径和模型修改。

1. 进入项目根目录下的 examples 文件夹。
2. 找到所有非 common 和 my 开头的 .py 文件。
3. 在每个文件中，将 from common_lib_example import * 修改为 from examples.common_lib_example import *。
4. 找到类似 model_config=get_llm_model_config(ModelProvider.OLLAMA) 的代码，将末尾的 OLLAMA 替换为你在 config.toml 中配置的模型名，例如 DEEPSEEK。

五、启动与运行

1. 启动MCP服务器
   MCP（Model Context Protocol）服务器是连接各个组件的桥梁。在项目根目录下，运行：

   finance-trading-ai-agents-mcp --env-file .env
    
   **注意：** 确保你的LLM API Key正确，否则服务器会启动失败。

2. 运行示例
   服务器启动成功后，新开一个终端。尝试运行 examples 文件夹下的任意一个示例文件（非common/my开头）。
   • 如果遇到 ModuleNotFoundError，最简单的解决方法是将该示例文件复制到项目根目录下再运行。
   • 在代码的 query 或 ask 处，修改你想要提问的内容。

如果一切顺利，你将看到多个AI智能体开始协同工作，分析你的问题并给出回答。恭喜你，你已经成功开启了多智能体智能分析的时代！

结语

本文提供了一个完整的部署流程，但这仅仅是开始。后续的智能交易策略开发、实盘对接等，可以持续关注Aitrados的更新，或者发挥你的创造力进行二次集成。希望这篇教程能帮助你迈出AI量化交易的第一步！

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