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feat(frontend): 添加 Zustand store 架构

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- 创建 5 个领域 store：runtimeStore, marketStore, portfolioStore, agentStore, uiStore
- 更新 CLAUDE.md 记录架构改进
- Zustand 已安装但 stores 尚未在 App.jsx 中使用（渐进迁移）

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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cillin
2026-03-23 17:44:17 +08:00
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358
CLAUDE.md
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@@ -1,108 +1,225 @@
# CLAUDE.md
This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
本文件为 Claude Code (claude.ai/code) 在此代码库中工作时提供指导。
## Project Overview
## 项目概述
EvoTraders is a self-evolving multi-agent trading system where 6 AI agents (4 analysts + portfolio manager + risk manager) collaborate to make trading decisions. Agents use the AgentScope framework with a ReMe memory system for continuous learning.
EvoTraders 是一个自进化多智能体交易系统，由 6 个 AI Agent（4 名分析师 + 投资经理 + 风控经理）协作完成交易决策。Agent 基于 AgentScope 框架构建，配合 ReMe 记忆系统实现持续学习。
## Development Commands
## 常用命令
### Backend (Python)
```bash
# Install dependencies
# 安装依赖
uv pip install -e .
# Run commands
evotraders backtest --start 2025-11-01 --end 2025-12-01 # Backtest mode
evotraders backtest --start 2025-11-01 --end 2025-12-01 --enable-memory
evotraders live # Live trading
evotraders live --mock # Mock/testing mode
evotraders live -t 22:30 # Scheduled daily trading
evotraders frontend # Launch visualization UI
# 运行命令
evotraders backtest --start 2025-11-01 --end 2025-12-01 # 回测模式
evotraders backtest --start 2025-11-01 --end 2025-12-01 --enable-memory # 带记忆回测
evotraders live # 实盘交易
evotraders live --mock # 模拟/测试模式
evotraders live -t 22:30 # 定时每日交易
evotraders frontend # 启动可视化界面
# Dev server (starts FastAPI on port 8000)
./start-dev.sh
# Or manually:
python -m uvicorn backend.app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload --reload-dir backend
# 开发服务器
./start-dev.sh # 启动全部 4 个微服务
# Testing
pytest backend/tests
# 单独启动某个服务
python -m uvicorn backend.apps.agent_service:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
python -m uvicorn backend.apps.runtime_service:app --host 0.0.0.0 --port 8003 --reload
python -m uvicorn backend.apps.trading_service:app --host 0.0.0.0 --port 8001 --reload
python -m uvicorn backend.apps.news_service:app --host 0.0.0.0 --port 8002 --reload
# 测试
pytest backend/tests # 运行全部测试
pytest backend/tests/test_news_service_app.py -v # 运行单个测试文件
pytest backend/tests/test_news_service_app.py::test_news_service_routes_are_exposed -v # 运行单个测试
```
### Frontend (React)
```bash
cd frontend
npm run dev # Vite dev server (http://localhost:5173)
npm run build # Production build
npm run lint # ESLint
npm run test # Vitest
npm run test:watch # Watch mode
npm run dev # Vite 开发服务器 (http://localhost:5173)
npm run build # 生产构建
npm run lint # ESLint 检查
npm run lint:fix # ESLint 自动修复
npm run test # Vitest 单元测试
npm run test:watch # 监听模式
```
## Architecture
## 架构概览
### Multi-Agent System (`backend/agents/`)
### 微服务架构 (`backend/apps/`)
**6 Agent Roles** (configured in `prompts/analyst/personas.yaml`):
- **fundamentals_analyst** - Financial health, profitability, growth quality
- **technical_analyst** - Price trends, indicators, momentum
- **sentiment_analyst** - Market sentiment, news, insider trading
- **valuation_analyst** - DCF, EV/EBITDA, intrinsic value
- **portfolio_manager** - Decision execution, trade coordination
- **risk_manager** - Real-time risk monitoring, position limits
项目采用 split-first 微服务架构，4 个独立的 FastAPI 服务：
**Key Agent Files**:
- `base/evo_agent.py` - Core agent implementation extending AgentScope
- `base/hooks.py` - Lifecycle hooks for agent execution (BootstrapHook, MemoryCompactionHook, HeartbeatHook, WorkspaceWatchHook)
- `base/evaluation_hook.py` - Post-execution evaluation
- `base/skill_adaptation_hook.py` - Dynamic skill adaptation
- `factory.py` - Agent factory for creating agent instances
- `skills_manager.py` - Skill loading and management (6 scopes: builtin/customized/installed/active/disabled/local)
- `toolkit_factory.py` - Tool collection factory for agents
- `team/` - Team coordination (registry, coordinator, messenger, task_delegator)
| 服务 | 入口 | 端口 | 职责 |
|------|------|------|------|
| agent_service | `backend.apps.agent_service:app` | 8000 | Agent 生命周期、工作区管理 |
| runtime_service | `backend.apps.runtime_service:app` | 8003 | 运行时配置、任务启动 |
| trading_service | `backend.apps.trading_service:app` | 8001 | 市场数据、交易操作 |
| news_service | `backend.apps.news_service:app` | 8002 | 新闻、新闻富化、解释功能 |
**Hook System** (`base/hooks.py`):
- **MemoryCompactionHook**: 基于 CoPaw 设计的内存压缩，支持:
- `memory_compact_ratio`: 压缩目标比例 (默认 0.75)
- `memory_reserve_ratio`: 保留比例 (默认 0.1)
- `enable_tool_result_compact`: 工具结果压缩
- `tool_result_compact_keep_n`: 保留最近 N 条工具结果
服务间通过环境变量通信（详见 `start-dev.sh`）：
```bash
export TRADING_SERVICE_URL=http://localhost:8001
export NEWS_SERVICE_URL=http://localhost:8002
export RUNTIME_SERVICE_URL=http://localhost:8003
```
**Adding Custom Analysts**:
1. Register in `backend/agents/prompts/analyst/personas.yaml`
2. Add to `ANALYST_TYPES` dict in `backend/config/constants.py`
3. Optionally update frontend config in `frontend/src/config/constants.js`
### Gateway 网关 (`backend/services/gateway.py`)
### Backend Structure
Gateway 是统一的请求路由器，根据路径前缀将请求转发到对应的微服务：
- `/control/*` → agent_service
- `/runtime/*` → runtime_service
- `/trading/*` → trading_service
- `/news/*` → news_service
新增接口时应注册到对应的 service app，而非直接添加到 gateway。
### 共享客户端 (`shared/client/`)
统一的服务客户端库，所有前端和后端服务间通信都使用此处定义的客户端：
| 客户端 | 用途 |
|--------|------|
| `ControlPlaneClient` | Agent 服务通信 |
| `RuntimeServiceClient` | 运行时服务通信 |
| `TradingServiceClient` | 交易服务通信 |
| `NewsServiceClient` | 新闻服务通信 |
### 领域层 (`backend/domains/`)
业务逻辑按领域分离：
- `news.py` - 新闻领域操作
- `trading.py` - 交易领域操作
## 后端结构
```
backend/
├── agents/ # Multi-agent implementation
│ ├── base/ # Base classes, hooks, evaluation
│ ├── prompts/ # Agent prompts and personas
│ └── team/ # Team coordination logic
├── api/ # FastAPI endpoints
├── config/ # Constants and configuration
├── core/ # Pipeline execution logic
├── data/ # Market data handling
├── enrich/ # LLM response enrichment
├── explain/ # Decision explanation
├── llm/ # LLM integrations (with RetryChatModel, TokenRecordingModelWrapper)
├── services/ # Gateway, WebSocket services
├── skills/ # Skill definitions (builtin + custom)
└── tools/ # Trading and analysis tools
├── agents/ # 多智能体实现
│ ├── base/ # 核心类、Hooks、评估
│ │ ├── evo_agent.py # 基于 AgentScope 的核心实现
│ │ ├── hooks.py # 生命周期 Hooks
│ │ │ ├── BootstrapHook # 启动初始化
│ │ │ ├── MemoryCompactionHook # 内存压缩（基于 CoPaw）
│ │ │ ├── HeartbeatHook # 心跳检测
│ │ │ └── WorkspaceWatchHook # 工作区监控
│ │ ├── evaluation_hook.py # 执行后评估
│ │ ├── skill_adaptation_hook.py # 动态技能适配
│ │ └── tool_guard.py # 工具调用守卫
│ ├── prompts/ # Agent 提示词和角色定义
│ │ ├── analyst/personas.yaml # 分析师角色配置
│ │ └── portfolio_manager/
│ ├── team/ # 团队协作逻辑
│ │ ├── registry.py # Agent 注册表
│ │ ├── coordinator.py # 协作协调器
│ │ ├── messenger.py # 消息传递
│ │ └── task_delegator.py # 任务分发
│ ├── factory.py # Agent 实例工厂
│ ├── skills_manager.py # 技能加载管理（6 种作用域）
│ └── toolkit_factory.py # 工具集工厂
├── apps/ # 微服务入口（split-first）
│ ├── agent_service.py
│ ├── runtime_service.py
│ ├── trading_service.py
│ └── news_service.py
├── domains/ # 领域业务逻辑
│ ├── news.py
│ └── trading.py
├── services/ # Gateway 和辅助服务
│ ├── gateway.py # 统一路由网关
│ ├── gateway_*.py # Gateway 子模块
│ └── market.py # 市场数据服务
├── api/ # FastAPI 端点
├── config/ # 常量和配置
│ └── constants.py # Agent 配置、显示名称等
├── core/ # Pipeline 执行逻辑
├── data/ # 市场数据处理
│ ├── provider_router.py # 数据源路由
│ └── schema.py # 数据 schema
├── enrich/ # LLM 响应富化
├── explain/ # 交易决策解释
├── llm/ # LLM 集成
│ └── models.py # RetryChatModel、TokenRecordingModelWrapper
├── skills/ # 技能定义（内置 + 自定义）
├── tools/ # 交易和分析工具
└── utils/ # 工具函数
```
### LLM Model Wrappers (`backend/llm/models.py`)
## 前端结构
```
frontend/src/
├── App.jsx # React 主应用
├── components/ # React 组件
│ ├── RuntimeView.jsx # 交易运行时 UI
│ ├── TraderView.jsx # 交易员界面
│ ├── RoomView.jsx # 聊天室视图
│ ├── StockExplainView.jsx # 股票解释视图
│ ├── RuntimeSettingsPanel.jsx # 运行时设置面板
│ ├── WatchlistPanel.jsx # 关注列表
│ ├── PerformanceView.jsx # 绩效视图
│ ├── StatisticsView.jsx # 统计视图
│ ├── NetValueChart.jsx # 净值曲线图
│ ├── AgentCard.jsx # Agent 卡片
│ ├── AgentFeed.jsx # Agent 动态
│ └── explain/ # 解释相关组件
│ ├── ExplainNewsSection.jsx
│ ├── ExplainRangeSection.jsx
│ ├── ExplainSimilarDaysSection.jsx
│ ├── ExplainStorySection.jsx
│ └── useExplainModel.js
├── services/ # API 服务
│ ├── runtimeApi.js # 运行时 API 调用
│ ├── websocket.js # WebSocket 实时通信
│ ├── newsApi.js # 新闻服务客户端
│ └── tradingApi.js # 交易服务客户端
├── config/
│ └── constants.js # Agent 定义、配置
└── hooks/ # React Hooks
```
## Agent 系统
### 6 种 Agent 角色
| 角色 ID | 名称 | 职责 |
|---------|------|------|
| `fundamentals_analyst` | 基本面分析师 | 财务健康、盈利能力、成长质量 |
| `technical_analyst` | 技术分析师 | 价格趋势、技术指标、动量分析 |
| `sentiment_analyst` | 情绪分析师 | 市场情绪、新闻情绪、内幕交易 |
| `valuation_analyst` | 估值分析师 | DCF、EV/EBITDA、 intrinsic value |
| `portfolio_manager` | 投资经理 | 决策执行、交易协调 |
| `risk_manager` | 风控经理 | 实时价格/波动率监控、仓位限制、多层风险预警 |
### Hook 系统 (`base/hooks.py`)
- **MemoryCompactionHook**: 基于 CoPaw 的内存压缩
- `memory_compact_ratio`: 压缩目标比例（默认 0.75）
- `memory_reserve_ratio`: 保留比例（默认 0.1）
- `enable_tool_result_compact`: 工具结果压缩
- `tool_result_compact_keep_n`: 保留最近 N 条工具结果
### 添加自定义分析师
1. 在 `backend/agents/prompts/analyst/personas.yaml` 注册
2. 在 `backend/config/constants.py` 的 `ANALYST_TYPES` 字典中添加
3. 可选：在 `frontend/src/config/constants.js` 中更新前端配置
### LLM 模型封装 (`backend/llm/models.py`)
基于 CoPaw 的模型封装设计：
Based on CoPaw's model wrapper design:
- **RetryChatModel**: 自动重试瞬态 LLM 错误（rate limit、timeout、502/503 等），指数退避
- `max_retries`: 最大重试次数 (默认 3)
- `initial_delay`: 初始延迟秒数 (默认 1.0)
- `backoff_multiplier`: 退避倍数 (默认 2.0)
- `max_retries`: 最大重试次数（默认 3）
- `initial_delay`: 初始延迟秒数（默认 1.0）
- `backoff_multiplier`: 退避倍数（默认 2.0）
- **TokenRecordingModelWrapper**: 追踪每个 provider 的 token 消耗和成本
```python
@@ -111,60 +228,75 @@ from backend.llm.models import create_model, RetryChatModel
model = RetryChatModel(create_model("gpt-4o", "OPENAI"), max_retries=3)
```
### Frontend Structure
## 技能系统 (`backend/skills/`)
```
frontend/src/
├── App.jsx # Main React application
├── components/ # React components
│ ├── RuntimeView.jsx # Trading runtime UI
│ ├── TraderView.jsx # Trader interface
│ └── RuntimeSettingsPanel.jsx
├── services/ # API and WebSocket services
│ ├── runtimeApi.js # Backend API calls
│ └── websocket.js # Real-time communication
└── config/
└── constants.js # Agent definitions, configuration
```
技能定义在 `SKILL.md` 文件中，包含：
- `instructions` - 技能说明
- `triggers` - 触发条件
- `parameters` - 输入/输出 schema
- `available_tools` - 技能可使用的工具
### Skill System (`backend/skills/`)
技能由 `skills_manager.py` 加载，通过 `skill_adaptation_hook.py` 绑定到 Agent。
Skills are defined in `SKILL.md` files with:
- `instructions` - What the skill does
- `triggers` - When to invoke
- `parameters` - Input/output schema
- `available_tools` - Tools the skill can use
技能管理器支持 6 种作用域：builtin、customized、installed、active、disabled、local。
Skills are loaded by `skills_manager.py` and attached to agents via `skill_adaptation_hook.py`.
## Pipeline 执行 (`backend/core/`)
### Pipeline Execution (`backend/core/`)
每日交易流程：
The daily trading flow:
1. **Analysis Stage** - Each agent analyzes independently
2. **Communication Stage** - Agent-to-agent messaging (1v1, 1vN, NvN)
3. **Decision Stage** - Portfolio manager makes final trades
4. **Evaluation Stage** - Performance tracking
5. **Review Stage** - Memory updates via ReMe
1. **分析阶段** - 各 Agent 基于工具和历史经验独立分析
2. **沟通阶段** - 通过私聊、通知、会议等方式交换观点（1v1/1vN/NvN）
3. **决策阶段** - 投资经理综合判断，给出最终交易
4. **评估阶段** - 绩效跟踪
5. **复盘阶段** - Agent 根据当日实际收益反思总结，通过 ReMe 记忆框架更新经验
## Environment Configuration
## 前端状态管理
项目正在向 Zustand 状态管理过渡，已创建的 store：
Required in `.env`:
```bash
frontend/src/store/
├── index.js # 导出所有 store
├── runtimeStore.js # 连接状态、运行时配置
├── marketStore.js # 市场数据、股票价格
├── portfolioStore.js # 组合、持仓、交易
├── agentStore.js # Agent 技能、工作区
└── uiStore.js # UI 状态、视图切换
```
**迁移状态**：
- Stores 已创建但尚未在 App.jsx 中使用
- 计划：逐步迁移 60+ 个 useState 到对应 store
## 环境配置
`.env` 必需配置：
```bash
# 金融数据源
FIN_DATA_SOURCE=finnhub|financial_datasets
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY= # Required for backtest
FINNHUB_API_KEY= # Required for live trading
OPENAI_API_KEY= # Agent LLM
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY= # 回测必需
FINNHUB_API_KEY= # 实盘必需
# Agent LLM
OPENAI_API_KEY=
OPENAI_BASE_URL=
MODEL_NAME=qwen3-max-preview
MEMORY_API_KEY= # For ReMe memory system
# 可为不同 Agent 指定不同模型
AGENT_SENTIMENT_ANALYST_MODEL_NAME=qwen3-max-preview
AGENT_FUNDAMENTALS_ANALYST_MODEL_NAME=deepseek-chat
# ReMe 记忆系统
MEMORY_API_KEY=
```
## Key Dependencies
## 关键依赖
- **AgentScope** - Multi-agent framework
- **ReMe** - Memory system for continuous learning
- **FastAPI** + **uvicorn** - Backend API server
- **websockets** - Real-time communication
- **React 19** + **Vite** + **TailwindCSS** - Frontend
- **Zustand** - Frontend state management
- **Three.js** / **React-Three-Fiber** - 3D visualizations
- **AgentScope** - 多智能体框架
- **ReMe** - 持续学习记忆系统
- **FastAPI** + **uvicorn** - 后端 API 服务器
- **websockets** - 实时通信
- **React 19** + **Vite** + **TailwindCSS** - 前端
- **React Context** - 前端状态管理（App.jsx 中使用 useState + useCallback）
- **Three.js** / **React-Three-Fiber** - 3D 可视化