在金融领域的 AI 交易智能体系统中，我们通常设计六个角色协同工作：
- 经理（Manager）：负责总体协调与策略规划，分派任务给其他分析师，控制流程与输出格式，并进行结果汇总和优先级判断。
- 技术指标分析师（Indicator Analyst）：基于传统技术指标（MA、RSI、MACD、布林带等）进行量化分析，输出指标序列与交易信号。
- 纯价格分析师（Price Action Analyst）：基于价格行为、形态与关键支撑/阻力（蜡烛图形态、趋势线、结构性突破）进行分析。
- 新闻分析师（News Analyst）：分析新闻与市场情绪，评估短期影响并提出策略调整建议。
- 财经日历事件分析师（Event Analyst）：结合经济日历事件（利率决议、数据发布等），判断事件窗口期内的策略调整方向。
- 决策者（Decision Maker）：根据前五位分析师的结果，生成最终的交易决策或建议，包括进出场时机、仓位与风险控制规则。
在这样一个系统中，只要有一个 AI Agent 出现“编造数据”或“制造虚假结论”，都可能导致严重的交易误判。因此，防止“AI 撒谎”成为系统设计的关键。
我们来看一个开源示例项目 ，它对防止 AI 捏造数据做了清晰的约束。
或使用：
安装后会自动包含“金融 MCP 模块”。最简单的运行方式是：
当我们发出分析请求时：
注意：这四个分析师不会每次都全部参与分析，哪些要“出场”由经理（ManagerAnalyst）根据提问内容动态决定。因此，提问方式非常关键。
在这种设计下，AI 生成的报告可长达数万字，覆盖多维度分析。
在项目目录中有关键的系统提示文件：
路径：
其中有两条非常重要的规则：
Agent 智能体
这些规则直接从系统提示词层面限制了 AI 的“自由思考”空间，让它在数据不足时必须中止回答，从根本上防止了“幻觉式结论”。
在使用 开发自定义交易智能体时，我们可以通过修改系统提示词来进一步优化输出，使其既符合我们的问题逻辑，又能以程序化格式输出，方便后续接入量化或自动化交易系统。
模型配置参数示例：
通过这些配置，我们可以灵活控制 AI 的角色行为、提示语言、分析深度及结果格式化方式，从而在交易场景中实现 “真实、可信、结构化” 的 AI 分析输出。
开源项目地址:
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