FinRobotのバージョンとカスタムAPIガイド

どのFinRobotを実行しているか特定する

2026年9月5日にd2219100でレビューした公式READMEでは、PydanticAI、FastAPI、React/Tauriを備えたFinRobot Desktop v0.1.0が説明されています。また、finrobot_equityのProワークフローと、古いAutoGenチュートリアルも残っています。これらは交換可能な設定面ではありません。Desktopリリースのタグはdesktop-v0.1.0で、コミットは6a8161ffです。masterスナップショットは別のソース識別情報です。実際のリリースまたはコミット、エントリコマンド、設定ファイルを記録します。同じリポジトリに古いOAI_CONFIG_LISTの指示があることだけでは、Desktopアプリケーションがモデルを読み込む方法は確定しません。

文書化されたアプリケーション経路を比較する

バージョン選択を最初の互換性チェックにします。Desktopのドキュメントでは、オーケストレーション、専門リサーチ役割、決定論的な金融計算が説明されていますが、このレビューではカスタムAPIsRouterエンドポイント経路を確立していません。ProスクリプトとレガシーPythonエージェントは、ソース上で見える設定が異なります。一方の成功したリクエストで他方を認証することはできません。インストール前に公式Desktopプラットフォームと署名に関する注意も確認します。統合チュートリアルを完了するためだけにOSのセキュリティチェックを迂回しないでください。

ProスクリプトではProのエンドポイントフィールドだけを使う

現在のfinrobot_equity/core/config/config.ini.exampleには、openai_api_key、openai_base_url、openai_modelが含まれています。generate_financial_analysis.pyは任意のベースURLとモデルを読み、テキスト生成経路へ転送します。以下のテンプレートは確認済みフィールドに適応したものです。大文字のプレースホルダーはローカルで置き換えてください。このINIファイルが環境変数の補間に対応すると意味づけないでください。実ファイルをローカル権限で保護し、バージョン管理から外し、サポートログで公開しないでください。金融データのキーはモデル認証情報から独立しています。

[API_KEYS]
fmp_api_key = YOUR_FINANCIAL_DATA_KEY
openai_api_key = YOUR_APISROUTER_KEY
openai_base_url = https://api.apisrouter.com/v1
openai_model = CURRENT_CATALOG_MODEL_ID

明示的な入力でProのテキスト生成経路を実行する

会社の識別情報と保護された設定ファイルを使ってPro分析スクリプトを実行し、レポート描画前に生成分析を検査します。金融情報の取得、予測の仮定、数値計算は、以下に示すモデルナレーション経路とは別です。国際発行体では、結果を比較する前にデータプロバイダーの取引所カバレッジ、報告通貨、会計基準を確認します。株式数、会計期間、通貨換算を明示的に解決します。最初に検査可能なレポートパケットを作る間は、必要な段階だけを実行してください。

python finrobot_equity/core/src/generate_financial_analysis.py \
  --company-ticker "$RESEARCH_TICKER" \
  --company-name "$RESEARCH_COMPANY" \
  --config-file finrobot_equity/core/config/config.ini \
  --generate-text-sections

金融計算を再現可能に保つ

現在のDesktopアーキテクチャは、金融計算とLLMによる説明を明示的に分けています。FinRobotの成果物をレビューするときも同じ受け入れ原則を適用し、表示された数値をソース入力、単位、仮定、生成した計算へ追跡します。決定論的な評価でも不確かな予測に依存し、再現可能であることは予測が当たる証拠ではありません。基本仮定と代替シナリオを分け、数式を保持し、モデルには目標値を黙って選ばず感度を説明させます。不足入力は、レビュアーが承認済みの仮定を与えるまで欠落のままにします。

レガシーAutoGenノートブックを別の移行として扱う

残されたfinrobot/agents/workflow.pyはAutoGenをインポートし、llm_configを受け付けます。レガシーチュートリアルはOAI_CONFIG_LISTを通じてモデル項目を読み、そのワークフローへ設定リストを渡します。この経路を保守するなら、ノートブックと依存関係のバージョンを一緒に扱います。現代的なPydanticAI設定をそこへ移植したり、OAI_CONFIG_LISTをFinRobot共通設定と説明したりしないでください。既存のレポート処理を移行するには、ベースURLを置き換えるだけでなく、ツール、データキーの読み込み、コード実行動作、レポート生成を確認します。

入力からソース位置まで一つのレポートを検証する

範囲を限定した公開提出書類パケットと狭い問いから始めます。別途承認されたクライアントテスト後、必要なデータツールを一つ、数値計算を一つ、引用付きのレポートセクションを一つ検証します。アプリケーションのリビジョン、ソースハッシュ、秘密情報を除いた設定、解決済みモデルID、観測した使用量を記録します。生成テキストが単位を保持し、報告済み事実と予測を区別するか確認します。トランスポートのhelloやモデルファクトリーのレスポンスが証明するのは、その段階だけです。完全なレポートの受け入れには、データの完全性、計算レビュー、読みやすい出力、追跡可能な主張も必要です。

段階の境界で予算を管理し復旧する

金融データ料金、モデルリクエスト、レポート描画リソース、アナリストレビューを分けます。見積もりには現在の料金を使い、その後リトライと失敗を含むリクエスト台帳を照合します。APIフィールドが無視されるなら、設定ファイルを追加する前に正確なエントリスクリプトを調べます。レポートが空なら、モデルを変える前に取得と解析のログを確認します。数値入力が衝突するなら、両方のソース値を保持してレビューのためレポートを保留します。完成したレポートが各変更の理由を保持できるよう、修正した段階から再開します。

証拠と限界

ソースとリリースのドキュメントは2026年9月5日にレビューしました。Proのエンドポイントフィールドと転送はd2219100で確認済みですが、Desktopのカスタムゲートウェイ経路は未検証です。このガイドのためにAPIsRouterリクエスト、完全なレポート、測定済み使用量ケースは実行していません。Proの例は記載したスクリプトに適用され、Desktopやすべてのレガシーノートブックには適用されません。

よくある質問