Dexter是一个开源的金融研究AI智能体（由virattt开发），能够自动进行金融任务规划、数据获取、分析和报告生成，目前有TypeScript和Python两个版本（Python版本已标记为legacy）。本教程将详细介绍其安装、配置和使用方法。

一、核心功能与架构

Dexter基于多智能体架构构建，具备以下核心能力：

• 智能任务规划：自动将复杂金融问题分解为结构化的研究步骤
• 自主执行：选择合适工具（如Financial Datasets API、Tavily搜索）采集财务数据
• 自我验证：持续检查与迭代工作成果，确保分析准确性
• 多LLM支持：兼容OpenAI、Anthropic、Google、xAI(Grok)和OpenRouter等 providers
  

二、环境准备

2.1 安装依赖工具

Dexter当前推荐使用TypeScript版本，需要安装：

工具	安装命令	适用系统
Bun	`curl -fsSL https://bun.com/install	bash`
Bun	`powershell -c "irm bun.sh/install.ps1	iex"`
Git	从git-scm.com下载安装	全平台

2.2 获取API密钥（必需）

API名称	获取地址	用途
OpenAI API	platform.openai.com	核心LLM能力
Financial Datasets API	financialdatasets.ai	金融数据获取
Tavily API	tavily.com	网络搜索增强

可选API：Anthropic、Google、xAI、OpenRouter等

三、安装与配置步骤

3.1 安装TypeScript版本（推荐）

# 克隆仓库
git clone https://github.com/virattt/dexter.git
cd dexter

# 安装依赖
bun install

# 配置环境变量
cp env.example .env
# 编辑.env文件，填入API密钥
nano .env  # Linux/Mac
notepad .env  # Windows

3.2 安装Python版本（Legacy）

# 克隆仓库
git clone https://github.com/virattt/dexter.git
cd dexter/legacy

# 安装依赖（推荐使用uv）
pip install uv
uv sync

# 配置环境变量
cp env.example .env
# 编辑.env文件，填入API密钥

四、启动与使用

4.1 启动Dexter

版本	启动命令	模式
TypeScript	bun start	交互式模式
TypeScript	bun dev	开发模式（自动重载）
Python	uv run dexter-agent	交互式模式

启动后会进入命令行界面，你可以开始提问。

4.2 常用查询示例

# 基本财务分析
What was Apple's revenue growth over the last 4 quarters?
Compare Microsoft and Google's operating margins for 2023

# 现金流分析
Analyze Tesla's cash flow trends over the past year

# 投资组合建议
Recommend a portfolio of tech stocks based on P/E ratio and growth rate

4.3 使用本地LLM（Ollama）

如果不想使用云服务API，可以配置Ollama：

1. 安装Ollama：ollama.com
2. 下载模型：ollama pull llama3
3. 在.env文件中设置：

USE_OLLAMA=true
OLLAMA_MODEL=llama3

五、高级配置与自定义

5.1 配置LLM提供者

在.env文件中可以指定多个LLM提供者：

# 主LLM提供者
LLM_PROVIDER=openai  # 可选: anthropic, google, xai, openrouter, ollama

# 对应API密钥
OPENAI_API_KEY=your_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_key  # 可选

5.2 自定义智能体行为

Dexter的智能体行为由src/agents目录下的代码控制，你可以：

1. 修改提示词模板，调整智能体的分析风格
2. 添加新的工具，扩展数据获取能力
3. 调整任务规划逻辑，优化复杂问题处理流程

详细信息请参考项目的AGENTS.md文件

六、常见问题解决

1. API密钥错误：检查.env文件中的密钥是否正确，确保没有多余空格
2. 依赖安装失败：更新Bun或uv到最新版本，或尝试使用npm/yarn替代
3. 金融数据获取失败：确认Financial Datasets API有足够的配额
4. 本地模型性能差：尝试使用更大的模型（如llama3:70b）或调整温度参数

七、总结

Dexter智能体为金融研究提供了强大的自动化能力，通过简单的配置即可快速上手。无论是个人投资者还是金融分析师，都可以利用它提升研究效率，获取更深入的市场洞察。

项目持续更新中，建议定期查看GitHub仓库获取最新功能和修复信息。

需要我根据你的系统（Windows/macOS/Linux）和偏好的版本（TypeScript/Python），提供一份可直接复制执行的精简安装与配置命令清单吗？