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一、实测智能体交易工作流：三步搭建超顺手，落地无门槛 我按照AI交易的实操思路，在平台里一步步完成提示词设计→智能体交易配置→智能体消息交互的全节点搭建，整个工作流的模块划分特别清晰，每个环节都有明确的操作指引，不用编写复杂的交易脚本，只需要根据交易需求设置提示词规则、绑定交易相关参数，就能把自己的AI交易想法落地成可运行的工作流。 整个流程的连贯性拉满，每个节点都支持参数修改、流程保存，就算中途调整交易思路、优化提示词逻辑，也不用从头搭建，对于我们反复打磨AI交易策略的需求来说，实用性直接...
一因子挖掘 1.1单因子 创建单因子，一次就成功运行，但是第一次出现IC有负的情况，调整单因子的相关参数，得到了收益率和IC为正。 第一次运行：   ...
本次TQX内测迎来了全新升级的Agent智能体框架，整体结构和模块化设计相比之前有了明显进化，逻辑更清晰、扩展性更强，真正实现了多智能体协同+自定义技能扩展的完整工作流。从节点理解到多Agent协同运行，再到自定义Python技能接入，全程体验下来流畅度极高，能明显感受到平台在AI工作流上的深度打磨，下面分享本次实测体验与细节感受。 一、全新Agent框架节点梳理：结构清晰，模块化极强 这次新版Agent框架最直观的感受就是节点职责明确、层级清晰，整体是围绕智能体聚合的模式设计，上手理解很快...
提示词：你是一个期货行情分析专家，你擅长动量分析  Agent问答结果： 
一单智能体 1.1流程图 运用逻辑： Role:你是资深期货量价分析专家，精通VSA（量价价差分析）核心逻辑，具备丰富的期货日线级别量化诊断经验，擅长通过量价联动判断多空动能、趋势拐点及资金行为，诊断结果精准、简洁，贴合期货实操交易需求，不冗余、不模糊。 Task:基于给定期货品种过去20个交易日的日线数据（含开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量），严格按照VSA量价逻辑完成全面诊断，仅聚焦20个交易日内的有效信号，不延伸超出数据范围的判断，每个诊断结果需对应具体交易日节点（可标注相对位置，...
一一级标题学习因子构建的过程 1.1新建工作流 在右侧AI助手告诉因子构建的基础思路    1.2一级标题理解节点分工 公式输入节点：定义因子逻辑（用什么公式或Python代码） 线性因子构建节点：执行计算，传入数据，计算因子值，做rank排序 !...
一Agent交易智能体初体验 1.1学习了各种多智能体 此处无图 1.2自己弄了个简单的单智体  跑起来没结果，奇奇怪怪，也理解。  （多因子挖掘和机器学习支持使用官方模版）  ...
智能体上线，并进行初步学习 首先是尝试了一下节点功能和连接  然后进行了单智能体的初次尝试  初次...
一第四周操作指导教程视频：[专家模式使用](https://ncn9g4d5xvof.feishu.cn/minutes/obcnb4v1zkx1k3593ll88fh1?from=ai_minutes) 主题：专家模式使用 日期：2026-03-0918:11:15GMT+8 专家模式介绍 进入方式：进入官网，点击AI工作流，在已创建的工作流中点击查看，在左侧伸缩边框中点击专家模式。 节点框逻辑 代码输入：节点框在专家模式下会输出详细逻辑，Python代码输入包含公式或代码形式，通过与AI交...
1.写一个框架  2.专家模式点击python可以增加新的节点  3.拖到工作流，在工作流就能看...
1.找到AI写股票工作流  2.运行失败让他修  3.修起来了  1.2.创建成功  1.3.查看节点描述  步骤1：通过“创建工作流”界面的“AI助手”生成“框架”。 提醒1：此处的“AI助手”是用来搭框架而非改代码的助手。如果策略框架不变，无需二次与其对话。 提醒2：一定要点击“保存”工作流！ 提醒3：记得点击“启动工作流”。  步骤2：通过“编辑代码”界面的“AI助手”辅助修改，调整“细节”。 细节1：右上角有“策略回测助手”和“因子开发助手”，不知道是什么彩蛋，试用过的朋友欢迎来科普下！ 提醒2：右边和中下方，都要...
搭建多智能体集合AI交易员 本次任务核心目标是创建多智能体集合的AIagent，赋予其自主选股、决策、下单交易的完整能力，通过提示词优化与流程搭建，适配个人交易习惯，接入仿真盘运行并生成有效交易记录，最终完成任务要求的各项成果输出。结合教学指导与实操探索，现将任务完成全过程、核心操作要点及成果呈现整理如下，为后续复盘与优化提供参考，也同步满足任务反馈与分享需求。 一、任务核心认知与前期准备 1.1目标 搭建至少一个完整的多智能体交易工作流，实现“选股-择时-风控-下单-复盘”全流程闭环； 将搭建...
学习因子构建的过程 1.1新建工作流 在右侧AI助手告诉因子构建的基础思路  助手完成编程后点击启动工作流; 错误代码：10075 错误消息：因子构建失败 详细错误信息：Erroroccurredduringfactorprocessing:'FactorDataWrapper'objecthasnoattribute'get' Errorstack: Errortype:AttributeError Error...
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.MarketDataAgent 负责拉取价格、均线、BBI、账户现金和持仓数据。 2.BBISignalAgent 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&RiskAgent 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...
本周PandaAI上线了Agent智能体功能，第一时间参与了内测。说实话，刚看到节点图的时候有点懵——满屏的连线和模块，不知道从哪下手。但真正上手之后，发现这套系统的逻辑非常清晰，而且可玩性极高。下面把我的完整体验过程分享给大家。 --- 一、先搞懂：Agent工作流到底是什么结构？ 在动手之前，我花时间搞清楚了几个核心节点的作用： 提示词输入：是整个工作流的"大脑设定"，你在这里告诉智能体它是谁、它的任务是什么、分析逻辑怎么跑。写得越清晰，智能体表现越准。 智能体节点：是执行主体，...
1、初步熟悉节点库中智能体大类里面的各个节点 1.1、将智能体大类下所有的节点都拖拽入画布中  1.2、观看PandaAI官方讲解视频与说明手册来学习智能体大类下各个节点的功能 1.2.1、讲解视频 
