Fincept AI Agents Framework
Overview
Fincept Terminal 内置 37 个 AI Agent，覆盖 Trader/Investor 人格、经济分析、地缘政治等。通过 Agno 框架驱动，支持多模型、工具调用、团队协作。
Agent Categories
Trader/Investor Agents
模拟知名投资大师的分析风格:
- Warren Buffett — 价值投资分析
- Benjamin Graham — 安全边际分析
- Peter Lynch — GARP 策略
- Charlie Munger — 多学科思维模型
- Howard Marks — 周期/风险意识
- Seth Klarman — 深度价值/特殊机会
Economic Agents
- 宏观经济数据分析
- 央行政策解读
- 经济指标预测
Geopolitics Agents
- 地缘政治风险评估
- 冲突/制裁影响分析
- 供应链风险
Architecture
AgentService
class AgentService : public QObject {
// Agent 发现
QList<AgentInfo> list_agents();
QList<AgentCategory> list_categories();
// Agent 执行
void run_agent(agent_id, params, callback);
// 路由
RoutingResult route_intent(query);
// 系统信息
AgentSystemInfo get_system_info();
AgentToolsInfo get_tools_info();
AgentModelsInfo get_models_info();
};
AgentTypes
struct AgentInfo {
QString id, name, description, category, provider, version;
QStringList capabilities;
QJsonObject config;
};
struct AgentExecutionResult {
bool success;
QString response, error;
int execution_time_ms;
QString request_id; // 防止跨会话污染
};
struct RoutingResult {
bool success;
QString agent_id, intent;
double confidence;
QStringList matched_keywords;
};
struct TeamConfig {
QString name;
QString mode; // "coordinate", "route", "collaborate"
QVector<TeamMember> members;
};
Team Modes
- Coordinate: 成员协作完成任务
- Route: 根据意图路由到最合适的 Agent
- Collaborate: 多 Agent 并行讨论
Integration Points
- AI Chat Screen (
ai_chat/) — 直接对话界面 - Chat Mode (
chat_mode/) — 全屏聊天模式 - Workflow Engine — Agent 作为工作流节点
- MCP Tools — LLM 通过 MCP 调用 Agent
- Agent Config Screen — 配置/创建 Agent 和 Team
LLM Provider Support
通过 llm-providers (9 providers) 驱动 Agent:
- OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq, DeepSeek, MiniMax, OpenRouter, Ollama, Fincept
Key Design
- Python backend: Agent 执行通过 python-integration 调用 Python (Agno 框架)
- Request ID isolation: 每个执行有唯一 request_id 防止响应交叉
- Intent routing: 自动选择最合适的 Agent
- Team composition: 支持多 Agent 组队分析
- Tool access: Agent 可调用 mcp-system 中的工具