Конфігурація API TradingAgents

Почніть із версіонованого дослідницького питання

Задайте сумісного провайдера, користувацький URL бекенда та дві ролі моделей, а потім перевірте одну компанію на визначену дату дослідження. TradingAgents організовує аналітиків, протилежні дослідницькі аргументи та перевірку ризиків, тому корисним першим завданням є перевірка того, як ці ролі пояснюють той самий пакет джерел. Оберіть компанію й часову межу інформації до зміни моделей. Збережіть початкові факти та невирішені питання, щоб подальші порівняння моделей використовували те саме питання. Наведені нижче поля відповідають висхідній ревізії 9dee508c.

Налаштуйте сумісного провайдера та обидві ролі моделей

Перевірений default_config.py відкриває llm_provider, backend_url, deep_think_llm і quick_think_llm. Сумісний клієнт використовує надану кінцеву точку; автентифікація є окремим налаштуванням середовища. Обидва слоти ролей потребують точного ідентифікатора моделі, прийнятого вибраною кінцевою точкою та клієнтом проєкту. Приклад адаптує ці поля джерела й лише створює конфігурацію. Встановлюйте RESEARCH_MODEL_ID і SUMMARY_MODEL_ID з актуального каталогу після перевірки потрібних можливостей. Ці назви є слотами локального середовища, а не ID моделей або значеннями за замовчуванням TradingAgents. Облікові дані зберігайте в середовищі процесу, а не в скрипті.

import os
from copy import deepcopy
from tradingagents.default_config import DEFAULT_CONFIG

config = deepcopy(DEFAULT_CONFIG)
config.update({
    "llm_provider": "openai_compatible",
    "backend_url": "https://api.apisrouter.com/v1",
    "deep_think_llm": os.environ["RESEARCH_MODEL_ID"],
    "quick_think_llm": os.environ["SUMMARY_MODEL_ID"],
    "max_debate_rounds": 1,
    "max_risk_discuss_rounds": 1,
})
assert os.environ["OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY"]
# Configuration only. This does not start a research run.

Зберігайте маршрут моделі окремо від фінансових даних

Налаштуйте постачальників фінансових даних незалежно від кінцевої точки моделі. Для міжнародних акцій до збору визначте емітента та символ конкретної біржі. Зберігайте торгову валюту, валюту звітності, часовий пояс ринку та вибір бенчмарка. Депозитарна розписка США та базова звичайна акція потребують явного правила конвертації до порівняння їхніх цінових рядів. На схемі показано підключення налаштувань моделі; інструменти фінансових даних зберігають власні облікові дані, охоплення та часові мітки джерел. Перевірте ці інструменти до діагностики відсутнього дослідницького входу як збою LLM.

Оберіть ролі за контрактом завдання

Перевірте можливості, які фактично використовує кожна роль. Текстова відповідь не встановлює розбір викликів інструментів, роботу з довгим контекстом або поведінку структурованого результату. Зміна сімейства моделі також може змінити поведінку адаптера провайдера, навіть коли кінцева точка приймає її ідентифікатор. Почніть із найменшого корисного набору ролей; додавайте дебати лише тоді, коли вони виявляють непідтримані твердження або корисні контрдокази. Оцінюйте фінальний артефакт за тим самим пакетом джерел, а не вважайте довший звіт кращим дослідженням.

Використовуйте поетапний тест прийняття першого запуску

Спочатку перевірте розв’язану конфігурацію, не виводячи ключів. Далі в авторизованому середовищі виконання запустіть клієнт проєкту з вибраною моделлю та збережіть знеособлений запис запиту. Потім перевірте потрібну взаємодію з інструментом та її шлях помилки. Нарешті запустіть TradingAgentsGraph з обмеженим набором джерел і перевірте отриманий стан, процитовані факти та фінальний результат дослідження. Збережіть ревізію репозиторію, версії залежностей, хеші входів і налаштування ролей. Відповідь фабрики проходить лише етап клієнта; повний звіт усе ще потребує перевірки джерел і чисел до визнання корисним дослідницьким артефактом.

import os
from research_config import config
from tradingagents.graph.trading_graph import TradingAgentsGraph

graph = TradingAgentsGraph(debug=False, config=config)
state, decision = graph.propagate(
    os.environ["RESEARCH_TICKER"],
    os.environ["RESEARCH_DATE"],
)
# Inspect state and decision against the source packet.
# Running this template makes model and data requests.

Захистіть історичне дослідження від пізнішої інформації

Запитана дата аналізу не доводить, що кожна відповідь провайдера є даними в конкретний момент. Перевірте, чи були фундаментальні показники фактично доступні до часової межі, чи виправляли статті згодом і чи походили кешовані дані з іншого експерименту. Окремо зберігайте початковий час публікації та час надходження. Зворотний зв’язок навчання або рефлексії тримайте поза періодом відкладеного оцінювання. Історичні списки тикерів мають містити релевантні делістинги та зміни символів. Разом із кожним експериментом записуйте обробку корпоративних дій і порівняльний бенчмарк, щоб зміну моделі не плутали зі зміною даних.

Плануйте дебати, повтори та повторний контекст

Витрати фінансового агента походять від кожного запиту в графі, включно з підсумками, повторним контекстом і оплачуваними повторами. Для планування використовуйте чинний платіжний контракт, а після запуску узгодьте фактичне використання запитів. До проходу встановіть ліміти раундів дебатів, обсягу джерела, паралельних завдань і автоматичних повторів. Кешуйте витяг джерела за версіями документів, відрізняючи повторне використання програмою від знижок на оплату провайдера. Відокремлюйте підписки на дані й локальні обчислення від списань LLM та порівнюйте вартість прийнятого дослідницького артефакту. Почніть із наведеного обмеженого запуску до розширення універсуму тикерів і дат.

Діагностуйте етап, на якому стався збій

Для збоїв автентифікації перевірте, що ключ сумісного провайдера доходить до того самого процесу, який створює клієнта. Для відсутніх моделей порівняйте точний ідентифікатор і доступ облікового запису з актуальним каталогом. Для неправильної форми виводу інструмента збережіть схему інструмента та очищену відповідь, а не лише фінальний виняток. Зупинка може бути запитом постачальника даних, повторним циклом інструментів або тайм-аутом моделі; перевірте часові мітки етапів до збільшення лімітів. Зупиніться, якщо обов’язкові дані відсутні. Повторення, доки не з’явиться проза, може приховати початковий збій і витратити весь бюджет дослідження.

Докази та обмеження

Конфігурацію перевірено за джерелом 5 вересня 2026 року в ревізії 9dee508c. Приклади є шаблонами огляду; для цього посібника не виконувалися запит клієнта APIsRouter, повний граф або виміряний кейс вартості завдання. Перевірте вибрані моделі та інструменти даних у власному обмеженому запуску до розширення процесу.

Поширені запитання