Dexter是什么
dexter 是一个专为解决复杂金融问题而打造的自主金融研究智能代理（agent）。它能够将复杂的查询拆解为条理清晰的多步骤研究计划，并结合实时市场数据进行深度分析。dexter 采用多agent协同架构，包含规划agent（负责任务分解）、执行agent（负责数据获取）、验证agent（负责结果校验）以及回答agent（负责最终答案整合）。该系统具备智能任务规划、自动执行、自我验证能力，并内置安全机制以避免陷入无限循环。dexter 提供基于真实数据支持的回答，同时具备持续学习与优化的能力，是金融研究领域的高效工具。
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Dexter的主要功能
- 智能任务规划：可自动将复杂的金融问题拆分为一系列有序的研究步骤。例如，面对“苹果过去四个季度的收入增长是多少？”这一问题，Dexter 会将其分解为数据提取和增长率计算的具体子任务。
- 自主执行：能自主选择并调用合适的工具来获取关键金融数据，如损益表、资产负债表和现金流量表等核心财务信息。
- 自我验证：在执行过程中持续检查工作进度与输出结果的准确性，通过反复迭代确保最终结论的可靠性。
- 实时金融数据访问：集成对实时市场数据的访问能力，保证所有分析均基于最新可用信息。
如何使用Dexter
- 安装 Python：确认设备已安装 Python 3.10 或更高版本。
- 获取 API 密钥：前往 financialdatasets.ai 完成注册，获取 Financial Datasets API 密钥，并准备一个有效的 OpenAI API 密钥。
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克隆项目：打开终端或命令行工具，执行
git clone https://www.php.cn/link/3b155e7975caedac55e57c64b23d2843.git命令下载 Dexter 项目源码。 -
进入项目目录：运行
cd dexter切换至项目根文件夹。 -
安装依赖项：执行
uv sync安装项目所需的所有依赖包。 -
配置环境变量：使用
cp env.example .env复制示例配置文件，随后编辑.env文件，填入对应的 API 密钥信息。 -
启动 Dexter：运行
uv run dexter-agent启动智能代理服务。 - 开始提问：进入交互界面后，可直接提出金融相关问题，例如：“苹果过去四个季度的收入增长是多少？”
Dexter的项目地址
Dexter的应用场景
- 财务分析：帮助分析师快速提取并分析企业的财务报表数据，包括营收、净利润和现金流等指标，生成详尽的财务评估报告。
- 投资决策支持：协助投资者对比不同公司的关键财务比率，如市盈率、负债权益比等，提升投资判断的科学性。
- 市场趋势洞察：可追踪特定行业或市场板块的财务变化趋势，助力研究人员识别潜在机会与风险。
- 风险评估建模：通过对公司财务状况的深入分析，辅助金融机构开展信贷风险或投资组合风险评估。
- 教学与学术研究：作为金融教育中的实践工具，帮助学生直观理解财务概念，并结合真实数据进行学习与探索。
