[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-OpenBB-finance--experimental-openbb-platform-agent":3,"tool-OpenBB-finance--experimental-openbb-platform-agent":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":80,"owner_twitter":81,"owner_website":82,"owner_url":83,"languages":84,"stars":93,"forks":94,"last_commit_at":95,"license":79,"difficulty_score":23,"env_os":96,"env_gpu":97,"env_ram":97,"env_deps":98,"category_tags":108,"github_topics":79,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":109,"updated_at":110,"faqs":111,"releases":122},2983,"OpenBB-finance\u002Fexperimental-openbb-platform-agent","experimental-openbb-platform-agent","R&D playground to play with agents and OpenBB","experimental-openbb-platform-agent 是一个结合大语言模型（LLM）与 OpenBB 金融数据平台的研发项目，旨在打造能够自主执行金融研究并回答实时数据问题的智能分析师助手。它通过函数调用机制，让 AI 代理直接操控 OpenBB 平台的海量金融接口，从而获取最新的市场行情、公司财报等关键信息。\n\n这一工具主要解决了传统金融分析中数据获取繁琐、更新滞后以及难以自动化处理复杂查询的痛点。用户只需使用自然语言提问，例如“特斯拉当前的市值是多少？”或“对比亚马逊与其同行最近的财务基本面”，代理即可自动拆解任务、调用相应数据源并进行综合推理，最终输出结构化的分析结论。\n\n该项目特别适合金融领域的开发者、量化研究人员以及对 AI 自动化分析感兴趣的技术人员使用。虽然目前处于研发阶段，但其独特的动态配置能力令人眼前一亮：它能根据用户预设的数据提供商凭证（如 OpenBB Hub 令牌）自动调整可用功能范围，默认支持无需密钥的 yfinance 数据源，同时也兼容异步调用模式，为构建更复杂的金融自动化工作流提供了灵活的基础设施。","# OpenBB LLM Agents\nWork-in-progress.\n\nThis is a project that leverages LLMs and [OpenBB Platform](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002FOpenBBTerminal\u002Ftree\u002Fdevelop\u002Fopenbb_platform) to create financial\nanalyst agents that can autonomously perform financial research, and answer\nquestions using up-to-date data. This is possible as a result of agents\nutilizing function calling to interact with the OpenBB Platform.\n\n\n## Installation\nCurrently, we support Python 3.10+. We will be adding support for more version of Python relatively soon.\n\n`openbb-agents` is available as a PyPI package:\n\n``` sh\npip install openbb-agents --upgrade\n```\n\n## Setup\n### OpenAI API keys\n\nTo use OpenBB LLM Agents, you need an OpenAI API key. Follow these steps:\n\n1. **Get API Key**: Sign up on [OpenAI](https:\u002F\u002Fwww.openai.com\u002F) and get your API key.\n2. **Set Environment Variable**: Add this to your shell profile (`.bashrc`, `.zshrc`, etc.):\n    ```sh\n    export OPENAI_API_KEY=\"your_openai_api_key\"\n    ```\n\n### OpenBB Platform data provider credentials\nTo use the OpenBB Platform functions, you need to configure the necessary [data provider API credentials](https:\u002F\u002Fdocs.openbb.co\u002Fplatform\u002Fusage\u002Fapi_keys). This can be done in one of two ways:\n\n1. **Local Configuration**: Specify your credentials in a `~\u002F.openbb_platform\u002Fuser_settings.json` file. Follow the [local environment setup guide](https:\u002F\u002Fdocs.openbb.co\u002Fplatform\u002Fgetting_started\u002Fapi_keys#local-environment) for detailed instructions.\n2. **OpenBB Hub**: Create a personal access token (PAT) via your [OpenBB Hub](https:\u002F\u002Fmy.openbb.co\u002F) account. This PAT can then be passed to the agent as an argument.\n\n## Getting started\nIt is highly recommended to take a look at the [Getting Started Notebook](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fblob\u002Fmain\u002Fgetting_started.ipynb), which runs you through the features of `openbb-agents` at a high level.\n\n## Usage\n\n``` python\n>>> from openbb_agents.agent import openbb_agent\n>>> result = openbb_agent(\"What is the current market cap of TSLA?\")  # Will print some logs to show you progress\n>>> print(result)\n- The current market cap of TSLA (Tesla, Inc.) is approximately $695,833,798,800.00.\n- This figure is based on the most recent data available, which is from January 15, 2024.\n- The market cap is calculated by multiplying the current stock price ($218.89) by the number of outstanding shares (3,178,920,000).\n```\n\nTo use your data provider credentials stored in OpenBB Hub, you can pass in your OpenBB Hub PAT directly to the agent:\n\n``` python\n>>> openbb_agent(\"What is the stock price of AAPL?\", openbb_pat=\"\u003Copenbb-hub-pat>\")\n```\n\n**Note:** The agent dynamically configures itself based on the available data provider credentials. Consequently, certain data sources and functions may be inaccessible without the appropriate API key. By default, `yfinance` is included as a data provider and does not require an API key. For a comprehensive list of functions and their supported data providers, refer to the [OpenBB Platform documentation](https:\u002F\u002Fdocs.openbb.co\u002Fplatform\u002Freference).\n\nQueries can be relatively complex:\n\n```python\n>>> openbb_agent(\"Perform a fundamentals financial analysis of AMZN using the most recently available data. What do you find that's interesting?\")\n```\n\nQueries can also have temporal dependencies (i.e the answers of previous subquestions are required to answer a later subquestion):\n\n``` python\n>>> openbb_agent(\"Who are TSLA's peers? What is their respective market cap? Return the results in _descending_ order of market cap.\")\n```\n\nAn `async` variant of the agent is also available:\n\n``` python\n>>> from openbb_agents.agent import aopenbb_agent\n>>> await aopenbb_agent(\"What is the current market cap of TSLA?\")\n```\n\n\n## Development\n- Create a new virtual environment, with `poetry `\n- `poetry install`\n\n### Linting and Formatting\nWe're currently experimenting with `ruff` as a drop-in replacement for `black`, `isort` and `pylint`.\n\nYou can run linting checks as follows:\n\n``` sh\nruff check\n```\n\nOr fix linting errors:\n\n``` sh\nruff check --fix\n```\n\nOr format the code:\n\n``` sh\nruff format\n```\n\nWe've also included these in the `pre-commit`, if you'd prefer to have these checks run automatically before commiting code. \nYou can install the `pre-commit` hooks as follows:\n\n``` sh\npre-commit install\n```\n\n### Testing\nWe use `pytest` as our test runner:\n``` sh\npytest -n 8 tests\u002F\n```\n\n","# OpenBB LLM 代理\n开发中。\n\n这是一个利用大语言模型和 [OpenBB 平台](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002FOpenBBTerminal\u002Ftree\u002Fdevelop\u002Fopenbb_platform) 构建金融分析师代理的项目，这些代理能够自主进行金融研究，并使用最新数据回答问题。之所以能做到这一点，是因为代理通过函数调用与 OpenBB 平台交互。\n\n## 安装\n目前我们支持 Python 3.10 及以上版本。我们将在不久的将来增加对更多 Python 版本的支持。\n\n`openbb-agents` 已作为 PyPI 包发布：\n\n``` sh\npip install openbb-agents --upgrade\n```\n\n## 设置\n### OpenAI API 密钥\n\n要使用 OpenBB LLM 代理，您需要一个 OpenAI API 密钥。请按照以下步骤操作：\n\n1. **获取 API 密钥**：在 [OpenAI](https:\u002F\u002Fwww.openai.com\u002F) 上注册并获取您的 API 密钥。\n2. **设置环境变量**：将以下内容添加到您的 shell 配置文件（`.bashrc`、`.zshrc` 等）中：\n    ```sh\n    export OPENAI_API_KEY=\"your_openai_api_key\"\n    ```\n\n### OpenBB 平台的数据提供商凭证\n\n要使用 OpenBB 平台的功能，您需要配置必要的 [数据提供商 API 凭证](https:\u002F\u002Fdocs.openbb.co\u002Fplatform\u002Fusage\u002Fapi_keys)。这可以通过两种方式完成：\n\n1. **本地配置**：在 `~\u002F.openbb_platform\u002Fuser_settings.json` 文件中指定您的凭证。请参阅 [本地环境设置指南](https:\u002F\u002Fdocs.openbb.co\u002Fplatform\u002Fgetting_started\u002Fapi_keys#local-environment) 以获取详细说明。\n2. **OpenBB Hub**：通过您的 [OpenBB Hub](https:\u002F\u002Fmy.openbb.co\u002F) 账户创建个人访问令牌 (PAT)。然后可以将此 PAT 作为参数传递给代理。\n\n## 入门\n强烈建议您查看 [入门笔记本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fblob\u002Fmain\u002Fgetting_started.ipynb)，它将带您从高层次了解 `openbb-agents` 的各项功能。\n\n## 使用方法\n\n``` python\n>>> from openbb_agents.agent import openbb_agent\n>>> result = openbb_agent(\"TSLA 目前的市值是多少？\")  # 将打印一些日志以显示进度\n>>> print(result)\n- TSLA（特斯拉公司）当前的市值约为 695,833,798,800.00 美元。\n- 该数据基于最新可用信息，即 2024 年 1 月 15 日。\n- 市值是通过当前股价（218.89 美元）乘以流通股数（3,178,920,000 股）计算得出的。\n```\n\n如果您希望使用存储在 OpenBB Hub 中的数据提供商凭证，可以直接将 OpenBB Hub 的 PAT 传递给代理：\n\n``` python\n>>> openbb_agent(\"AAPL 的股价是多少？\", openbb_pat=\"\u003Copenbb-hub-pat>\")\n```\n\n**注意**：代理会根据可用的数据提供商凭证动态配置自身。因此，在没有相应 API 密钥的情况下，某些数据源和功能可能无法访问。默认情况下，`yfinance` 已被包含为数据提供商，且无需 API 密钥。有关功能及其支持的数据提供商的完整列表，请参阅 [OpenBB 平台文档](https:\u002F\u002Fdocs.openbb.co\u002Fplatform\u002Freference)。\n\n查询可以相当复杂：\n\n``` python\n>>> openbb_agent(\"使用最近可用的数据对 AMZN 进行基本面财务分析。你发现了什么有趣的内容？\")\n```\n\n查询也可能具有时间依赖性（即后续子问题的答案需要先前子问题的答案）：\n\n``` python\n>>> openbb_agent(\"TSLA 的同行有哪些？它们各自的市值是多少？请按市值 _降序_ 返回结果。\")\n```\n\n此外，还提供了一个异步版本的代理：\n\n``` python\n>>> from openbb_agents.agent import aopenbb_agent\n>>> await aopenbb_agent(\"TSLA 当前的市值是多少？\")\n```\n\n\n## 开发\n- 创建一个新的虚拟环境，使用 `poetry`\n- `poetry install`\n\n### 代码检查与格式化\n我们目前正在尝试使用 `ruff` 作为 `black`、`isort` 和 `pylint` 的替代工具。\n\n您可以运行代码检查如下：\n\n``` sh\nruff check\n```\n\n或者修复代码中的错误：\n\n``` sh\nruff check --fix\n```\n\n又或者格式化代码：\n\n``` sh\nruff format\n```\n\n我们还将这些工具集成到了 `pre-commit` 中，以便在提交代码之前自动执行这些检查。您可以这样安装 `pre-commit` 钩子：\n\n``` sh\npre-commit install\n```\n\n### 测试\n我们使用 `pytest` 作为测试运行器：\n``` sh\npytest -n 8 tests\u002F\n```","# OpenBB LLM Agents 快速上手指南\n\nOpenBB LLM Agents 是一个利用大语言模型（LLM）和 OpenBB Platform 构建的金融分析智能体项目。它能够自主执行金融研究，并通过函数调用实时获取最新数据来回答用户问题。\n\n## 环境准备\n\n- **操作系统**：支持 Linux、macOS 和 Windows\n- **Python 版本**：要求 Python 3.10 或更高版本\n- **前置依赖**：\n  - OpenAI API Key（用于驱动 LLM）\n  - 可选：OpenBB Hub 个人访问令牌（PAT）或其他数据提供商的 API 凭证（如 FMP, Polygon 等），以获取更丰富的数据源。默认内置 `yfinance` 无需额外配置即可使用基础数据。\n\n## 安装步骤\n\n推荐使用 pip 进行安装：\n\n```sh\npip install openbb-agents --upgrade\n```\n\n> **提示**：国内开发者若遇到下载速度慢的问题，可使用清华或阿里云镜像源加速安装：\n> ```sh\n> pip install openbb-agents --upgrade -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> ```\n\n## 基本使用\n\n### 1. 配置 API Key\n\n在使用前，需设置 OpenAI API Key 环境变量。\n\n**Linux\u002FmacOS**:\n```sh\nexport OPENAI_API_KEY=\"your_openai_api_key\"\n```\n\n**Windows (PowerShell)**:\n```powershell\n$env:OPENAI_API_KEY=\"your_openai_api_key\"\n```\n\n*(可选) 若拥有 OpenBB Hub 账号，可生成 Personal Access Token (PAT) 以解锁更多数据源，后续可在代码中直接传入。*\n\n### 2. 运行示例\n\n创建一个 Python 脚本或在交互式环境中运行以下代码：\n\n```python\nfrom openbb_agents.agent import openbb_agent\n\n# 简单查询示例\nresult = openbb_agent(\"What is the current market cap of TSLA?\")\nprint(result)\n```\n\n**输出示例**：\n```text\n- The current market cap of TSLA (Tesla, Inc.) is approximately $695,833,798,800.00.\n- This figure is based on the most recent data available, which is from January 15, 2024.\n- The market cap is calculated by multiplying the current stock price ($218.89) by the number of outstanding shares (3,178,920,000).\n```\n\n### 3. 高级用法\n\n**使用 OpenBB Hub PAT**：\n```python\nopenbb_agent(\"What is the stock price of AAPL?\", openbb_pat=\"\u003Copenbb-hub-pat>\")\n```\n\n**复杂分析与多步推理**：\n```python\n# 基本面分析\nopenbb_agent(\"Perform a fundamentals financial analysis of AMZN using the most recently available data. What do you find that's interesting?\")\n\n# 依赖上下文的对比查询\nopenbb_agent(\"Who are TSLA's peers? What is their respective market cap? Return the results in _descending_ order of market cap.\")\n```\n\n**异步调用**：\n```python\nfrom openbb_agents.agent import aopenbb_agent\n\nawait aopenbb_agent(\"What is the current market cap of TSLA?\")\n```\n\n> **注意**：智能体会根据已配置的 API 密钥动态调整可用功能。若未配置特定数据源密钥，相关函数将不可用。默认情况下，`yfinance` 作为免密钥数据源始终可用。","某量化研究员需要在晨会前快速完成对特斯拉（TSLA）及其主要竞争对手的最新市值对比与基本面分析，以制定当日交易策略。\n\n### 没有 experimental-openbb-platform-agent 时\n- **数据获取繁琐**：需手动编写多个 Python 脚本分别调用 yfinance 或不同财经 API，代码重复且维护成本高。\n- **信息更新滞后**：静态数据集无法实时反映盘中变化，分析师常基于过时的股价计算市值，导致决策偏差。\n- **缺乏逻辑关联**：难以自动处理“先找对标企业、再查各自市值、最后排序”这类具有前后依赖关系的复杂查询。\n- **人工整合耗时**：从不同来源抓取数据后，需手动清洗、对齐并汇总到报告中，耗费大量宝贵时间。\n\n### 使用 experimental-openbb-platform-agent 后\n- **自然语言交互**：直接输入\"TSLA 的同行有哪些？按市值降序排列”，agent 自动调用 OpenBB 平台函数完成全链路查询。\n- **实时数据驱动**：agent 动态连接最新数据源（如 yfinance 或配置的高级 API），确保输出的市值和股价均为当前即时数据。\n- **自主逻辑推理**：内置 LLM 能理解任务依赖关系，自动拆解子问题（先识别同行->再获取数据->最后排序），无需人工干预流程。\n- **一键生成结论**：直接返回结构化的分析结果与关键洞察，如\"AMD 市值为 X，低于 TSLA 的 Y\"，大幅缩短研报准备时间。\n\nexperimental-openbb-platform-agent 将原本需要数小时的多源数据检索与逻辑分析工作，压缩为分钟级的自然语言对话，让金融研究真正实现了自动化与实时化。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBB-finance_experimental-openbb-platform-agent_9095b696.png","OpenBB-finance","OpenBB","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FOpenBB-finance_1cecac4a.png","Investment Research for Everyone, Anywhere",null,"hello@openbb.co","openbb_finance","www.openbb.co","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance",[85,89],{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Python","#3572A5",66.6,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",33.4,1318,166,"2026-04-02T12:53:05","","未说明",{"notes":99,"python":100,"dependencies":101},"该工具主要依赖 OpenAI API 密钥进行运行。数据源方面，默认包含无需 API 密钥的 yfinance，其他数据提供商需在本地配置文件 (~\u002F.openbb_platform\u002Fuser_settings.json) 中设置凭证或通过 OpenBB Hub 传入个人访问令牌 (PAT)。开发环境建议使用 poetry 管理，代码格式化与检查使用 ruff。","3.10+",[102,103,104,105,106,107],"openbb-agents","openbb-platform","ruff","pytest","poetry","pre-commit",[26,15],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T05:37:50.865557",[112,117],{"id":113,"question_zh":114,"answer_zh":115,"source_url":116},13765,"遇到 'Missing module map_openbb_collection_to_langchain_tools' 错误怎么办？","该函数已被移动到其他模块并更名。请在代码中将导入语句替换为：`from openbb_agents.tools import map_openbb_routes_to_langchain_tools`。此更改已修复相关笔记本中的问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fexperimental-openbb-platform-agent\u002Fissues\u002F13",{"id":118,"question_zh":119,"answer_zh":120,"source_url":121},13766,"获取 price_target（目标价）数据时出现 FMP 请求错误，是否需要付费 API 密钥？","是的，price_target 属于 FMP（Financial Modeling Prep）的高级数据功能。仅使用免费 API 密钥无法获取该数据，您需要至少订阅 FMP 的 Starter 计划或更高级别的付费计划才能正常使用此功能。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fexperimental-openbb-platform-agent\u002Fissues\u002F5",[123,128,133,138,143],{"id":124,"version":125,"summary_zh":126,"released_at":127},72686,"v0.0.4","## 变更内容\n* 添加详细输出标志。由 @mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F21 中完成\n* 允许用户指定额外的工具。由 @mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F22 中完成\n* 杂项\u002F改进文档。由 @mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F23 中完成\n* 准备 v0.0.4 版本发布。由 @mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F24 中完成\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fcompare\u002Fv0.0.3...v0.0.4","2024-06-03T09:10:52",{"id":129,"version":130,"summary_zh":131,"released_at":132},72687,"v0.0.3","## 变更内容\n* 支持 Python 3.10。由 @mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F19 中完成。\n* 准备 v0.0.3 版本发布。由 @mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F20 中完成。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fcompare\u002Fv0.0.2...v0.0.3","2024-05-20T11:03:32",{"id":134,"version":135,"summary_zh":136,"released_at":137},72688,"v0.0.2","## 变更内容\n* 修复笔记本中模块路径的拼写错误，由 @DidierRLopes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F14 中完成\n* LLM 模式 + 迁移到 Magentic，由 @mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F16 中完成\n* 添加对 OpenBB PAT 的支持，由 @mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F17 中完成\n* 更新 README，由 @mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F18 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fcompare\u002Fv0.0.1...v0.0.2","2024-05-17T09:45:30",{"id":139,"version":140,"summary_zh":141,"released_at":142},72689,"v0.0.1","## 变更内容\n* @mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F12 中进行了微调，并为 PyPI 上架做准备\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fcompare\u002Fv0.0.1a...v0.0.1","2024-01-16T10:03:19",{"id":144,"version":145,"summary_zh":146,"released_at":147},72690,"v0.0.1a","初始发布。\n\n## 变更内容\n* 改进 Agents 代码，为下周的活动做好准备，由 DidierRLopes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F1 中完成。\n* [功能] 重构代码，将 Agents 视为可安装的软件包，由 DidierRLopes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F2 中完成。\n* [功能] 使用所有 OpenBB 工具，由 mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F3 中完成。\n* [功能] 使用所有 OpenBB 工具。由 mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F6 中完成。\n* [功能] V2 版本的 Agent 架构。由 mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F4 中完成。\n* [功能] 添加详细输出选项并清理代码。由 mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F7 中完成。\n* 添加代码检查和自动化工作流，由 mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F8 中完成。\n* 添加测试，由 mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F9 中完成。\n* [功能] 发布到 PyPI，由 mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F10 中完成。\n* 发布到 PyPI，由 mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F11 中完成。\n\n## 新贡献者\n* DidierRLopes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F1 中完成了首次贡献。\n* mnicstruwig 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fpull\u002F3 中完成了首次贡献。\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBB-finance\u002Fopenbb-agents\u002Fcommits\u002Fv0.0.1a","2023-12-19T09:10:43"]