一 整体思路

1.1 系统采用“主 Agent + 5 个子 Agent”的结构

• 主 Agent 负责统一调度和最终决策；
• 子 Agent 各自负责不同环节，避免单一模块承担过多职责;

1.2 子Agent功能划分

1. Market Data Agent
   负责拉取价格、均线、BBI、账户现金和持仓数据。

2. BBI Signal Agent
   负责判断是否触发买入信号，并识别当前属于第一笔买入还是第二笔买入。

3. Position & Risk Agent
   负责仓位管理和规则检查，包括单票 20% 上限、每次 10% 买入、重复信号控制和现金检查。

4. Execution Agent
   负责将已批准的买入决策转为执行指令，如限价单、数量和执行备注。

5. Research & Portfolio Context Agent
   负责补充个股背景、市场环境和组合暴露说明，为主 Agent 提供解释性信息。
   

1.3 与Agent对话，问“现在情况怎么样？哪些可以买？”

1.4 运行仿真实盘

1.5 注意下单手数，要符合交易所规范

1.6 目前还存在问题，修改ing

1.7 总结

• Agent代替人进行交易，从收益能力的角度，需要投资者有一套能make sencse的逻辑，再由agent作为数字分身代替执行。
• 不应该将逻辑和交易权限完全交给AI，至少现阶段如此。

1.8 补充

• 该说不说，pandaai的开发工程师，效率杠杠的。我们提出了报错问题，1天就修复好了。
• 现在已经有下单记录了，期待正式的Agent比赛。