实用笔记：使用 LangChain 与 EODHD API 构建交易代理

本指南将逐步展示如何从原始材料构建出一个可运行的系统，具体内容为：使用 LangChain 和 EODHD API 构建交易代理。重点在于可操作的步骤、明确的检查点，以及可直接放入代码仓库的代码，无需猜测其用途。 在概览阶段，应在修改代码之前明确输入参数、各步骤的负责人以及结束标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行相应步骤，而无需猜测隐藏的状态。 除了功能结果外，还需记录执行时间以及令牌或查询成本。提前了解成本情况，可避免在系统从演示环境过渡到共享环境时出现意外费用。

简而言之

在处理简述阶段时，首先写下契约内容：所需的输入参数、成功信号以及部分失败时的处理方式。这样的清单能确保后续的代码修改保持一致性。 将配置信息与应用程序代码分开存放。环境文件、密钥存储以及功能开关应集中于一个位置，这样操作人员无需查看整个系统结构即可进行审计。 在耗时较高的步骤之后设置检查点。当操作人员重新执行后续节点时，恢复流程不应再次计费相同的大型语言模型调用。

问题不在于模型的智能程度

在处理“问题不在阶段”这一情况时，首先需明确相关约定：所需的输入参数、成功信号，以及部分失败时的处理方式。这样的检查清单能确保后续的代码修改不会偏离原有设计。

真正的问题：缺少工具，而非缺乏推理能力

需同时记录正常流程与异常恢复路径。重试机制、人工审核环节以及错误消息处理都是产品功能的一部分，而非后续需要补充的内容。

应缓存系统中稳定的指令及工具结构。重复发送相同的开头信息是导致资源浪费的常见原因。

在处理“真正的问题缺失”阶段时，首先需明确契约内容：所需输入、成功信号以及部分失败时的处理方式。这份清单能确保后续的代码修改保持透明。 相比冗长的脚本，应优先选择小型且可测试的单元。当某一步骤失败时，故障应指向单一责任点，而非复杂的流程链。 缓存稳定的系统指令和工具架构。重复发送相同的开头信息是导致资源浪费的常见原因。 在处理“真正的问题缺失”阶段时，首先需明确契约内容：所需输入、成功信号以及部分失败时的处理方式。这份清单能确保后续的代码修改保持透明。 在功能结果旁记录执行时间以及令牌或查询成本。提前了解成本情况，可避免在从演示环境过渡到共享环境时出现意外账单。

LangChain + EODHD：技术栈

将 LangChain EODHD 的堆栈阶段视为可度量的对象时，其效果最佳。在扩大范围之前，先记录一份理想的处理结果、一个失败案例以及回滚说明。 配置应置于应用程序代码之外。环境文件、密钥存储和功能标志应集中存放，这样操作人员无需查看整个结构即可进行审计。 保持图结构的扁平化与类型化。嵌套的数据块会掩盖哪个节点修改了哪个字段的信息，且在中断后会导致无法继续处理。

将 EODHD 作为智能体数据层的优缺点

将舞台剧的优缺点视为可测量的指标来分析最为有效。在扩大范围之前，先记录一个成功的案例、一个失败案例以及回滚说明。同时记录正常流程和恢复流程。重试机制、人工审核环节以及死信处理都是产品本身的一部分，而非后续需要补充的内容。保持图表状态简洁且具有类型定义。嵌套的数据结构会掩盖哪个节点修改了哪个字段的信息，还会在中断后导致流程无法继续。

LLM智能体架构：推理循环的实际运作方式

将大语言模型智能体架构视为可度量的对象时，其在各阶段的表现最为理想。在扩大范围之前，先记录一份最佳案例、一个故障实例以及回滚说明。 相较于庞大的脚本，应优先选择小型且易于测试的单元。当某一步骤出现故障时，故障原因应能明确指向某个特定职责，而非复杂的流程链。 需为每轮对话和每次会话设定token预算。智能体工具往往会大量消耗上下文资源，设置上限可避免演示过程变成意外的费用账单。 将大语言模型智能体架构视为可度量的对象时，其在各阶段的表现最为理想。在扩大范围之前，先记录一份最佳案例、一个故障实例以及回滚说明。 除了功能结果外，还需记录执行时间以及token或查询成本。提前了解成本情况，可避免在从演示环境过渡到共享环境时出现意外账单。

Thought: I need the current price first.
Action: get_live_price("AAPL.US")
Observation: AAPL.US: current price 227.50, change +0.8%

Thought: Price alone isn't enough — check momentum.
Action: get_rsi("AAPL.US")
Observation: AAPL.US — RSI(14): 58.3Thought: Not overbought. Check if valuation is reasonable.
Action: get_fundamentals("AAPL.US")
Observation: AAPL.US — PE: 31.2, Market Cap: 3.4T, Dividend Yield: 0.4%Thought: I now have enough data to answer.
Final Answer: [synthesized response]

实现：构建智能体

在构建智能体的实施阶段，应在修改代码之前明确输入参数、该步骤的负责人以及终止标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。 配置信息应置于应用程序代码之外。环境文件、密钥存储以及功能标志应集中存放，以便操作人员无需查看整个系统结构即可进行审核。 对于涉及资金支出或修改生产数据的操作，需经过人工审批。仅靠编译时的连接方式并不足以保证业务的完整性。

1. 安装

在1安装阶段，应在修改代码之前明确输入参数、该步骤的负责人以及结束标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。 需同时记录正常流程和故障恢复流程。重试机制、人工审核环节以及错误处理都是产品不可或缺的部分，而非后续需要补充的内容。 对于涉及资金支出或修改生产数据的操作，必须经过人工审批。编译时的配置并不等同于业务功能的完整性。

pip install langchain langchain-openai requests

2. 确定工具

在“定义工具”阶段，应在修改代码之前明确输入参数、该步骤的负责人以及终止标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。相比冗长的脚本，更应采用小型、可测试的单元。当某个步骤失败时，故障原因应能明确指向某个具体责任方，而非整个复杂的流程。应在网关处进行身份验证，在数据层再次授权——仅凭承载令牌并不足以界定租户边界。在“定义工具”阶段，应在修改代码之前明确输入参数、该步骤的负责人以及终止标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。除了功能结果外，还应记录执行时间以及令牌或查询成本。提前了解成本情况，可避免在流程从演示环境过渡到共享环境时出现意外账单。

import requests
from langchain.tools import tool
EODHD_API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "https://eodhd.com/api"
@tool
def get_live_price(ticker: str) -> str:
    """Returns the current price of a stock. Example ticker: AAPL.US"""
    url = f"{BASE_URL}/real-time/{ticker}"
    params = {"api_token": EODHD_API_KEY, "fmt": "json"}
    r = requests.get(url, params=params).json()
    return f"{ticker}: current price {r['close']}, change {r['change_p']}%"
@tool
def get_fundamentals(ticker: str) -> str:
    """Returns key fundamental metrics: PE ratio, market cap, dividend yield."""
    url = f"{BASE_URL}/fundamentals/{ticker}"
    params = {"api_token": EODHD_API_KEY}
    r = requests.get(url, params=params).json()
    highlights = r.get("Highlights", {})
    return (
        f"{ticker} - PE: {highlights.get('PERatio')}, "
        f"Market Cap: {highlights.get('MarketCapitalization')}, "
        f"Dividend Yield: {highlights.get('DividendYield')}"
    )
@tool
def get_rsi(ticker: str) -> str:
    """Returns the 14-day RSI to assess overbought or oversold conditions."""
    url = f"{BASE_URL}/technical/{ticker}"
    params = {"api_token": EODHD_API_KEY, "function": "rsi", "period": 14, "fmt": "json"}
    r = requests.get(url, params=params).json()
    latest = r[-1]
    return f"{ticker} - RSI(14): {latest['rsi']} as of {latest['date']}"

3. 创建智能体

在完成“创建智能体”这一阶段时，首先需明确相关约定：所需的输入参数、成功信号以及部分失败时的处理方式。这样的清单能确保后续的代码修改保持一致性。 配置信息应与应用程序代码分开存放。环境文件、密钥存储以及功能开关应集中管理，这样操作人员无需查看整个系统结构即可进行审核。 在耗时较高的步骤之后设置检查点。当操作人员重新执行后续节点时，恢复流程不应再次调用相同的大型语言模型。

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain import hub

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
tools = [get_live_price, get_fundamentals, get_rsi]

prompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
prompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

使用示例

在完成示例使用阶段时，首先列出契约内容：所需输入、成功信号以及部分失败时的处理方式。这样的检查清单能确保后续的代码修改保持一致性。 同时记录正常流程和异常恢复流程。重试机制、人工审核环节以及死信处理都是产品本身的组成部分，而非后续的优化工作。 在成本较高的步骤之后设置检查点。当操作员重新尝试某个节点时，恢复流程不应再次调用相同的大型语言模型。

response = executor.invoke({
    "input": "Should we be looking at AAPL.US right now?"
})
print(response["output"])

关键要点

在处理“关键要点”阶段时，首先需写明契约内容：所需输入、成功信号以及部分失败时的处理方式。这样的清单能确保后续的代码修改保持透明。 建议使用小型、可测试的单元，而非庞大的脚本。当某一步骤失败时，故障应指向单一责任点，而非复杂的流程链。 在成本较高的步骤之后设置检查点。当操作员重新尝试后续节点时，恢复流程不应再次调用相同的大型语言模型。 在处理“关键要点”阶段时，首先需写明契约内容：所需输入、成功信号以及部分失败时的处理方式。这样的清单能确保后续的代码修改保持透明。 在功能结果旁记录执行时间以及令牌或查询成本。提前了解成本情况，可避免在从演示环境过渡到共享环境时出现意外收费。

常见问题

将FAQs阶段视为可度量的对象来管理效果最佳。在扩大范围之前，需记录一份标准示例、一个故障案例以及回滚说明。

运营检查清单

将运营检查清单阶段视为可度量的对象来管理效果最佳。在扩大范围之前，需记录一份标准示例、一个故障案例以及回滚说明。

应将此阶段视为输入与经过验证的输出之间的契约。为相关成果命名，明确成功标准，杜绝无声的半完成状态。

保持图状态扁平且具有类型约束。嵌套的二进制数据会隐藏是哪个节点修改了哪个字段，还会在中断后导致程序无法继续运行。

只要预算允许，就在持续集成过程中使用测试用例而非真实的付费 API 来执行关键路径的烟雾测试。

在功能结果旁记录处理时间以及令牌或查询成本。提前了解成本情况，可避免在从演示环境过渡到共享环境时出现意外账单。

保持图状态扁平且具有类型约束。嵌套的二进制数据会隐藏是哪个节点修改了哪个字段，还会在中断后导致程序无法继续运行。

在升级技术栈之前，先冻结版本，为关键路径生成标准操作记录，并确认回滚步骤。共享环境需要设置速率限制、租户验证机制，以及明确的密钥轮换负责人。与其追求花哨的一次性演示，不如注重扎实的可靠性。

关于 3ffe365c45fb 的批处理说明：不要将提供者密钥放入代码仓库，为每个会话设置令牌上限，并将转录内容存储在评估测试用例的旁边，以便后续更换模型时仍能保持可比性。