Evidence Loom · 多智能体投研台

编辑介绍

Evidence Loom 将市场、新闻、情绪、基本面、研究、交易和风险等 Agent 的分析任务放进本地桌面工作台。用户可以在同一处配置模型服务与 API Key、并行查看任务队列和角色进度，并把研究过程、报告与结论保存在本机，避免关键判断只留在零散脚本或对话里。

AI 用途：多名 AI Agent 分别承担市场、情绪、新闻、基本面、研究、交易与风险分析。

使用方式：Runtime + API

模型信息：代码默认 OpenAI：quick gpt-5.4-mini、deep gpt-5.5；交互启动时可改选供应商、模型或 Ollama。

原帖正文

最近一直在折腾 Evidence Loom，今天终于把代码公开了。

它的底层分析流程基于 TauricResearch 开源的 TradingAgents。这个项目会让分析师、研究员、交易员和风险分析等不同角色分工协作，最后再整理出研究结果。

不过原项目更偏 Python 项目和开发者使用。我平时自己跑的时候，总觉得还缺一个更直观的界面：

任务跑到哪一步了？ 现在是哪个角色在工作？ 之前的分析记录放在哪里？ 能不能同时排几个任务？ 模型和 API Key 能不能直接在界面里配置？

所以我在 TradingAgents 的基础上，做了一个可以安装的桌面版本。 我主要补了这些东西： · 用 Tauri 和 Next.js 做了桌面界面 · 增加任务队列和运行状态 · 可以查看不同角色的分析过程 · 任务和研究记录保存在本地 · 支持 DeepSeek、OpenAI 兼容接口等模型服务 · API Key 保存在系统钥匙串或凭据管理器里 · 做了 macOS 和 Windows 的安装包

简单来说： TradingAgents 提供了多智能体分析的核心流程，我把它做成了一个更方便使用和查看的桌面应用。

输入一个标的后，市场、新闻、情绪和基本面等角色会分别整理信息，之后再由多头、空头、交易和风险角色继续讨论。

它不是用来预测涨跌的“神器”，也不会替你做决定。它更像一个可以观察多智能体如何分工、讨论和整理研究材料的工作台。

目前还是 beta 版本，肯定还有不少细节和 Bug。macOS 已经有签名和公证后的安装包，Windows 暂时提供测试安装包。

使用时需要配置自己的模型 API Key，模型调用产生的费用也由对应的服务商收取。 项目名：Evidence Loom

代码和安装包都已经公开了，后面我也会继续慢慢完善。 研究与信息整理工具，不构成任何投资建议。

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来源与作者

• 原作者：跟上了
• 发布平台：小红书
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开源信息

已开源。