德克斯特 🤖

德克斯特是一款自主的金融研究智能体，它在工作过程中会思考、规划并不断学习。它利用任务规划、自我反思和实时市场数据来进行分析。可以把它想象成Claude Code，但专为金融研究而打造。

目录

• 👋 概述
• ✅ 前置条件
• 💻 安装方法
• 🚀 运行方法
• 📊 评估方法
• 🐛 调试方法
• 📱 如何通过WhatsApp使用
• 🤝 如何贡献
• 📄 许可证

👋 概述

德克斯特能够将复杂的金融问题转化为清晰、分步的研究计划。它利用实时市场数据执行这些任务，检查自身的工作，并不断优化结果，直到得出一个有充分数据支持的可靠答案。

主要功能：

• 智能任务规划：自动将复杂查询分解为结构化的研究步骤
• 自主执行：选择并调用合适的工具来收集金融数据
• 自我验证：检查自身工作，并迭代直至任务完成
• 实时金融数据：可访问损益表、资产负债表和现金流量表
• 安全特性：内置循环检测和步骤限制，防止失控执行

✅ 前置条件

• Bun（v1.0或更高版本）运行时
• OpenAI API密钥（此处获取）
• Financial Datasets API密钥（此处获取）
• Exa API密钥（此处获取）——可选，用于网络搜索

安装Bun

如果您尚未安装Bun，可以通过curl进行安装：

macOS/Linux:

curl -fsSL https://bun.com/install | bash

Windows:

powershell -c "irm bun.sh/install.ps1|iex"

安装完成后，请重启终端并验证Bun是否已正确安装：

bun --version

💻 安装方法

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/virattt/dexter.git
cd dexter

2. 使用Bun安装依赖：

bun install

3. 设置环境变量：

# 复制示例环境文件
cp env.example .env

# 编辑.env文件，添加您的API密钥（如果使用云服务提供商）
# OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
# ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-api-key（可选）
# GOOGLE_API_KEY=your-google-api-key（可选）
# XAI_API_KEY=your-xai-api-key（可选）
# OPENROUTER_API_KEY=your-openrouter-api-key（可选）

# 机构级市场数据接口
# FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your-financial-datasets-api-key

# （可选）如果本地使用Ollama
# OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434

# 网络搜索（优先使用Exa，备用Tavily）
# EXASEARCH_API_KEY=your-exa-api-key
# TAVILY_API_KEY=your-tavily-api-key

🚀 运行方法

以交互模式运行德克斯特：

bun start

或者使用开发模式：

bun dev

📊 评估方法

德克斯特包含一个评估套件，用于根据一组金融问题数据集测试该智能体。评估使用LangSmith进行跟踪，并采用“LLM作为裁判”的方式来评分正确性。

对所有问题进行评估：

bun run src/evals/run.ts

对随机样本数据进行评估：

bun run src/evals/run.ts --sample 10

评估运行程序会显示一个实时UI界面，展示进度、当前问题以及实时准确率统计信息。评估结果会被记录到LangSmith中，供后续分析。

🐛 调试方法

德克斯特会将所有工具调用记录到一个临时文件中，以便于调试和历史追踪。每次查询都会在.dexter/scratchpad/目录下创建一个新的JSONL文件。

临时文件位置：

.dexter/scratchpad/
├── 2026-01-30-111400_9a8f10723f79.jsonl
├── 2026-01-30-143022_a1b2c3d4e5f6.jsonl
└── ...

每个文件包含以换行符分隔的JSON条目，记录以下内容：

• init：原始查询
• tool_result：每次工具调用的参数、原始结果以及LLM总结
• thinking：智能体的推理步骤

临时文件示例条目：

{"type":"tool_result","timestamp":"2026-01-30T11:14:05.123Z","toolName":"get_income_statements","args":{"ticker":"AAPL","period":"annual","limit":5},"result":{...},"llmSummary":"检索到苹果公司过去5年的年度损益表，显示营收从2740亿美元增长至3940亿美元"}

这使得您可以轻松查看智能体具体收集了哪些数据，以及它是如何解释这些结果的。

📱 通过WhatsApp使用

您可以通过将手机与网关连接，在WhatsApp上与德克斯特聊天。您发送给自己的消息将由德克斯特处理，回复也会发回同一聊天窗口。

快速入门：

# 链接您的WhatsApp账号（扫描二维码）
bun run gateway:login

# 启动网关
bun run gateway

然后打开WhatsApp，进入自己的聊天界面（给自己发送消息），并向德克斯特提问。

有关详细的设置说明、配置选项和故障排除，请参阅WhatsApp网关README。

🤝 如何贡献

1. 分支仓库
2. 创建功能分支
3. 提交更改
4. 推送到分支
5. 创建拉取请求

重要提示：请尽量保持您的拉取请求简洁且目标明确，这样更便于审查和合并。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证授权。

Dexter 快速上手指南

Dexter 是一个自主金融研究智能体，能够像人类分析师一样思考、规划和学习。它通过任务规划、自我反思和实时市场数据，将复杂的金融问题转化为清晰的逐步研究计划，并提供基于数据的可靠答案。

环境准备

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求并准备好必要的 API 密钥：

系统要求

• 运行时环境: Bun (v1.0 或更高版本)
• 操作系统: macOS, Linux 或 Windows

前置依赖与 API 密钥

您需要获取以下服务的 API 密钥（部分为可选）：

• OpenAI API Key: 用于驱动核心大模型逻辑 (获取地址)
• Financial Datasets API Key: 用于获取专业的财务报表数据（利润表、资产负债表等）(获取地址)
• Exa API Key (可选): 用于增强网络搜索能力 (获取地址)

安装 Bun

如果尚未安装 Bun，请使用以下命令安装：

macOS/Linux:

curl -fsSL https://bun.com/install | bash

Windows:

powershell -c "irm bun.sh/install.ps1|iex"

安装完成后，重启终端并验证版本：

bun --version

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   git clone https://github.com/virattt/dexter.git
   cd dexter
   

2. 安装依赖 使用 Bun 安装项目所需依赖：

   bun install
   

3. 配置环境变量 复制示例配置文件并填入您的 API 密钥：

   cp env.example .env
   

   编辑 .env 文件，取消注释并填入对应的密钥：

   # 核心大模型密钥 (必填)
   OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
   
   # 金融数据源密钥 (必填)
   FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your-financial-datasets-api-key
   
   # 网络搜索密钥 (可选，推荐 Exa)
   EXASEARCH_API_KEY=your-exa-api-key
   
   # 其他可选模型密钥 (Anthropic, Google, XAI, OpenRouter 等)
   # ANTHROPIC_API_KEY=...
   # OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 (如需本地运行)
   

基本使用

交互式运行

启动 Dexter 进入交互模式，您可以直接输入金融问题进行查询：

bun start

开发模式

如果您正在修改代码并希望自动重载，可以使用监视模式：

bun dev

使用示例

启动后，在终端提示符下输入自然语言问题，例如：

"分析苹果公司过去五年的收入增长趋势，并对比其主要竞争对手。"

Dexter 将自动拆解任务、调用工具获取实时财报数据、进行自我验证，并最终输出详细的分析报告。

调试与日志

Dexter 会将所有工具调用和思考过程记录到 .dexter/scratchpad/ 目录下的 JSONL 文件中。每个查询生成一个独立文件，方便您追踪智能体的决策路径和数据来源。