1 设计思路与架构

利用Dify低代码AI应用开发平台，结合本地部署的DeepSeek-R1-1.5B最小模型，构建一个可视化的简易股票交易分析Agent。该Agent能够通过自然语言交互，为用户提供基础的股票查询、技术指标分析和投资建议生成功能。整个过程遵循低代码、可视化的原则，分析可能的调试结果与性能表现。

1 核心价值与解决痛点

降低使用门槛：将专业的金融分析工具转化为自然语言交互界面，使普通投资者无需掌握复杂的编程技能即可获取股票分析信息。

本地化隐私保护：所有数据处理和模型推理均在本地完成，确保交易数据和投资策略的隐私安全。

实时响应能力：通过DeepSeek-R1的高效推理能力实现快速报告生成，避免云端API的延迟和服务器繁忙问题。

2 技术栈选择依据

Dify平台：提供可视化Prompt编排、Agent框架和工作流设计能力，支持快速构建AI应用。

DeepSeek-R1-1.5B模型：选择最小版本模型（1.5B参数）基于以下考虑：

1. 硬件兼容性：绝大多数个人电脑都能运行，无需高端GPU
2. 推理速度：模型体积小，响应速度快，适合实时交互
3. 本地部署：数据完全本地化处理，避免云端传输风险
4. 金融数据接口：可选择雅虎财经、AKShare或Tushare等免费数据源作为工具集成。

3 ima-ds助力

ima-ds借力，如图1所示，咨询提示词：给出DIFY可视环境设计简单交易的AGENT，采用DeepSeek-R1-1.5B最小模型[D:\\01Imfts\\models\\DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B]，WIN11下直接下载Dify并做本地化部署[不用DOCK]，说明整个实现过程和测调试的可能结果。

图1 IMA-DS助力Dify平台实现股票交易Agent窗口截图

2 环境准备与模型部署

2.1 本地DeepSeek模型部署

Ollama是一个支持在本地一键运行、管理和优化大语言模型的开源工具，其核心特性包括跨平台支持、内置热门模型仓库、GPU加速以及提供标准化REST API便于集成。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B（模型标识：deepseek-r1:1.5b）是一个参数量为1.5B的蒸馏模型，文件体积约1.1G。相较于数百G的“满血版”模型，该模型对硬件要求极低（轻量级2C/4G服务器即可运行），部署速度快，响应延迟低，非常适合作为验证性项目或对实时性要求较高的轻量级任务的核心推理引擎。

本地部署DeepSeek-R1-1.5B模型使用Ollama方案：

A．安装Ollama：

1. 访问Ollama官网（ https://ollama.com/ ）下载Windows安装包
2. 双击安装包完成安装，默认安装在C盘
3. 验证安装：在浏览器中输入 http://localhost:11434/，显示"ollama is running"表示成功

B．启动并测试模型：ollama run deepseek-r1-1.5b

图2 DeepSeek-R1-1.5B模型的ollama命令运行及其测试窗口截图

可通过 http://localhost:11434/api/chat 访问API，如图3所示。

图3 DeepSeek-R1-1.5B模型的ApiFox工具访问测试窗口截图

2.2 Dify平台配置构建

Dify是一个低代码/无代码的AI应用开发平台，其核心优势在于将复杂的Prompt工程、知识库（RAG）和工具调用（Tools）整合进一个可视化的工作流中。在 Dify-0.15.4版本中，创建应用时需选择Agent（自主模式）。与按固定流程执行的Workflow模式不同，Agent模式融合了大模型推理能力、工具调用和自主规划，适合任务驱动、需要AI自主选择工具的场景。它基于经典的ReAct（Reasoning + Acting）或Function Calling框架运行，使得AI能够理解用户意图、分解任务、主动调用外部API并最终完成复杂任务。

简便起见，采用Dify-0.1.5.4版本，不用Dock和Conda，直接安装在Windows系统中，需要下载安装的软件如下[相关详细的平台构建参阅本人博文Windows下基于Python构造Dify可视应用环境(非Dock)]：

1. 1. 基础运行环境python-3.11.1-amd64.exe
   2. 数据库Postgre[node-v20.9.0-x64.msi]和Redis[redis-6.0.1-x64-for-windows-bin.zip]
   3. 数据库集中管理工具Navicat[navicat17_premium_cs_x64.exe]
   4. JavaScript运行时环境node-v20.9.0-x64.msi
   5. Dify平台dify-0.15.4.zip[直接解压缩即可使用]

A．数据库准备与监控

启动Postgre和Redis数据库服务，打开数据库管理工具Navicat，创建并连接Postgre和Redis数据库实例，在Postgre数据库实例中创建dify实用数据库。Navicat操控Postgre和Redis数据库如图4所示。

图4 Navicat下postgre迁入数据表与redis操作监控情形组合截图

B．配置Dify环境变量

在dify/api/目录下，复制环境变量示例文件并配置关键参数copy .env.example .env，主要是设置任意字符的42位SECRET_KEY、postgreSQL和redis的密码，关键配置如5图所示。

图5 配置Dify环境变量.env文件编辑截图

C．初始化数据库并启动后端服务

数据库迁移：在激活的虚拟环境中，执行以下命令来创建数据库表结构：python -m flask db upgrade

启动Dify API后端服务：python -m flask run --host 0.0.0.0 --port=5001

服务启动后，后端API将在 http://localhost:5001 运行。

图6 Dify初始化数据库与启动后端服务命令操控组合截图

D．构建并启动前端服务

进入前端目录并安装依赖，进而启动前端开发服务器，相关操控如图7所示。

图7 Dify前端服务构建与启动操控组合截图

E．Dify平台访问操控

打开浏览器，访问 http://localhost:3000。首次进入会引导创建管理员账号。登录后即可转入DiFy平台运行访问和操控，如图8所示。

图8 Dify平台常规访问操控页面截图

3 简单股票交易Agent配置

3.1 LLM模型选用与配置

在Dify中添加本地模型供应商：登录Dify控制台，进入「设置」→「模型供应商」，选择Ollama进入相应页面进行如图9所示的配置。主要填写配置参数：

1. 模型名称：deepseek-r1:1.5b
2. 基础URL：http://localhost:11434
3. API密钥：留空（本地部署无需密钥）
4. 模型类型：对话

保存配置，自动测试模型连接，若不能连接会提示错误。

图9 Dify平台LLM模型选用与配置页面截图

3.2 Agent应用创建

在Dify中创建并配置Agent应用，如图10所示：在Dify控制台点击「创建应用」，选择「Agent」模式，并输入应用名称，如“简易股票分析助手”。

图10 Dify平台Agent应用创建页面截图

3.3 股票行情获取工具定义

Agent具有调用外部工具的能力。先创建一个获取指定股票的行情数据工具，这里选用网站http://api.biyingapi.com。

创建自定义工具：在 Dify 控制台的「工具」页面，点击「创建自定义工具」。

定义工具：以创建一个获取股票最新行情的工具为例。

名称：get_stock_quote

描述：获取指定股票代码的最新行情数据，包括最新价、涨跌幅等。

相关操控包括测试如图11所示，获取数据按照openai-3.1.0格式编排，如下文本框所示。

图11 Dify自定义工具的设置与测试组合页面截图

4 测调试与运行

4.1 简单测调试运行

双击打开创建的Agent应用--简易股票交易助手，进入相应的页面，在“编排”笺页：

设置系统提示词（System Prompt）编排：“你是一个专业的股票分析助手。你的核心能力是调用工具获取股票数据并进行简单分析。请遵循以下步骤响应用户请求：1. 理解用户查询的股票代码或名称。2. 根据需要，自主决定调用‘获取行情数据’或‘计算技术指标’工具。3. 根据工具返回的数据，用简洁、专业的语言总结当前股价、涨跌幅，并对短期趋势（如基于价格的简单比较）给出初步看法。注意：你掌握的知识有限，所有结论必须严格基于工具返回的数据，不得臆测。”。

选择调用己自定义的工具--get_stock_quote。

从网站http://api.biyingapi.com通过http://api.biyingapi.com/hsindex/list/biyinglicence查看“沪深股票主要指数列表”，选择“上证新兴000067.sh”。

在“调试与预览”子窗口请求：查看上证新兴000067.sh的股价，licence码[biyinglicence]。

简单股票交易Agent的整个测调试操控过程如图12所示，其中可以打开“访问API”查看相应LLM模型的API接口状况。测调试没有问题后，可以通过视窗中的“发布”实现该应用Agent的“刷新”。

图12 Dify平台Agent应用简单测调试运行组合页面截图

4.2 运行过程监测

在打开的“工作室/简易股票交易助手”页面，可以随时转入“监测”笺页，综合监控“应用Agent”的运行状况，如图13所示。

图13 Dify平台Agent应用运行监测组合页面截图

4.3 优化与丰富

可以多设置一些工具函数，增强智能体的判断推测性能：上述只是定义了指定股票的行情数据，参考网站http://api.biyingapi.com，还可以定义：实时交易、技术指标、等。

另外，还可以修改“Agent设置”和“模型预测参数”，进一步优化和丰富“Agent应用”的性能，如图14所示。

图14 Dify平台Agent设置与模型参数调整窗口页面组合截图