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原创内容第907篇，专注智能量化投资、个人成长与财富自由。

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AGI星球——开发智能投研系统

import gradio as grfrom agno.agent import Agentfrom utils import get_modelfrom tools.tools_akshare import get_stock_basic_info# 初始化模型映射MODEL_MAP = {    "Qwen2.5": "Qwen2.5",    "Qwen3": "Qwen3"}def create_agent(model_name):    """创建Agent实例"""    model = get_model(name=model_name)    return Agent(        model=model,        tools=[get_stock_basic_info],        instructions=["请用简体中文回答用户问题"],        debug_mode=True    )def process_message(message, chat_history, model_choice, chat_state):    """处理用户消息"""    # 初始化新会话    if chat_state.get("agent") is None or model_choice != chat_state.get("current_model"):        agent = create_agent(MODEL_MAP[model_choice])        chat_state["agent"] = agent        chat_state["history"] = []        chat_state["current_model"] = model_choice    agent = chat_state["agent"]    # 添加上下文信息    context = ""    for idx, (user_msg, bot_msg) in enumerate(chat_history):        context += f"第{idx + 1}轮用户提问: {user_msg}\n"        context += f"第{idx + 1}轮回答: {bot_msg}\n\n"    full_prompt = f"{context}当前用户提问: {message} /no_think"    # 处理流式响应    response = agent.run(full_prompt, stream=True)    bot_message = ""    for chunk in response:        bot_message += chunk.content        yield bot_message    # 更新会话状态    chat_state["history"].append((message, bot_message))with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:    # 会话状态    chat_state = gr.State({"history": []})    gr.Markdown("# 🌟 AGI-智能投研系统")    gr.Markdown("### 金融市场分析 | 股票数据查询 | 投资决策支持")    # 模型选择器    with gr.Row():        model_choice = gr.Dropdown(            choices=["Qwen2.5", "Qwen3"],            value="Qwen3",            label="选择模型版本",            interactive=True        )        clear_btn = gr.Button("🧹 清除对话")    # 聊天界面    chatbot = gr.ChatInterface(        fn=process_message,        additional_inputs=[model_choice, chat_state],        examples=[            ["AAPL最近的市场表现如何？"],            ["请对比一下GOOGL和MSFT的财务指标"],            ["解释一下什么是量化投资"]        ],        title="智能投研助手",        cache_examples=False    )    # 聊天记录下载    with gr.Row():        history_download = gr.File(label="对话记录下载", interactive=False)        download_btn = gr.Button("📥 导出对话")    def download_history(history):        """生成对话记录文件"""        if not history:            return None        content = "🌟 AGI-智能投研系统对话记录\n\n"        for i, (user, bot) in enumerate(history):            content += f"【第{i + 1}轮】用户: {user}\n"            content += f"系统回复: {bot}\n\n"        return {history_download: gr.File(value=content.encode('utf-8'),                                          label="对话记录.txt")}    def reset_chat(model_choice):        """重置对话状态"""        agent = create_agent(MODEL_MAP[model_choice])        return {            "agent": agent,            "history": [],            "current_model": model_choice        }    # 交互逻辑    clear_btn.click(        fn=reset_chat,        inputs=[model_choice],        outputs=[chat_state]    )    download_btn.click(        fn=download_history,        inputs=[chatbot.chatbot_state],        outputs=[history_download]    )if __name__ == "__main__":    demo.launch(debug=True)

AGI星球（代码下载）：

吾日三省吾身

后人对萨特悲观论有所修正：

• 爱作为救赎：当双方珍视关系本身，愿为对方妥协部分自由，可构建“共同主体性”。如李银河所言：“唯与挚友相处时，人才能真情流露，无拘无束”。

• 超越零和博弈：社会心理学指出，通过共情沟通（如“四C原则”：接触、合作、沟通、和解）可化解冲突，避免猜疑链固化。

• 自省与慈悲：如尼采警示：“凝视深渊时，深渊亦凝视你。”

• 双向努力——既坚守自我，亦容他人成为自己。

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扩展  •  历史文章   

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机器学习驱动的策略开发通过流程 | 普通人阶层跃迁的可能路径？

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