tokenlyfy

一、项目定位加密投研助手是一套面向加密货币的智能投研与行情分析系统，基于多轮推理与工具调用（ReAct），自动拉取行情、技术指标与市场情绪，结合 RAG 知识库与用户记忆，生成带结论与置信度的分析报告。适用于个人投资者做币种研判、技术面解读与操作参考。二、核心能力行情与指标：实时价格、RSI/MACD/布林带/EMA、恐惧贪婪指数、资金费率与持仓量等。两阶段流程：先通过工具收集数据（搜索阶段），再生成报告（报告阶段），报告可引用方法论与历史案例。个性化：用户偏好与历史分析写入记忆，报告生成时自动召回，并结合用户画像做偏好感知。知识增强：技术分析方法论与历史行情案例支持 RAG 检索，报告生成时按问题注入相关知识片段。三、系统架构概览系统由前端演示（Gradio）、Agent 层（ReAct）、工具层（行情/记忆/RAG/搜索） 与 报告生成与知识层 组成。用户提问进入 ReAct Agent，Agent 多步调用行情与记忆等工具收集信息，在搜索阶段结束时触发报告生成器；报告生成器再拉取 RAG 知识、记忆召回与用户画像，拼成报告 prompt，由 LLM 生成最终分析内容。四、关键流程用户提问后，先做意图校验（是否加密投研相关），通过后进入 ReAct 循环：每步根据当前问题与历史执行记录构造 prompt，LLM 输出 Thought 与 Action；若为工具调用则执行并追加 Observation，若为 Finish[done] 则结束搜索阶段。随后报告生成器用当前问题、收集到的观察文本、最近对话与用户 ID 做记忆召回与 RAG 检索，组装报告 prompt（含分析原则、方法论参考、历史案例、前次预测回顾、用户上下文与用户画像），一次 LLM 调用输出完整报告。同时，本轮问答会通过 MemoryTool 写入记忆，供后续会话使用。五、技术栈与扩展基于 HelloAgents 框架，使用 ReActAgent、MemoryTool、RAGTool 与 Qdrant 等；报告生成与 RAG、记忆召回解耦，便于扩展新数据源或新报告模板。可选 Gradio Web 演示，支持流式输出与记忆、RAG 开关。结构图（系统组成）