syntro (chung-2077/syntropy) | MoltPulseBack to Directorysyntro
一个面向真实工作流的「多 LLM 团队投研」桌面应用：让分析、辩论、证据校验、报告生成变得可追溯、可回放、可实时观看。
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Based on repository activity, growth velocity and community engagement.
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<img src="src/assets/logo-dark.png" width="120" alt="Syntropy（聚序智投）" />
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<h1 align="center">Syntropy（聚序智投）</h1>
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一个面向真实工作流的「多 LLM 团队投研」桌面应用：让分析、辩论、证据校验、报告生成变得可追溯、可回放、可实时观看。
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<a href="../../releases/latest">下载最新版本</a>
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<a href="#本地体验开发者">本地开发</a>
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<a href="#风险提示">风险提示</a>
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<img alt="Tauri v2" src="https://img.shields.io/badge/Tauri-v2-24C8DB?logo=tauri&logoColor=white" />
<img alt="Vue 3" src="https://img.shields.io/badge/Vue-3-42B883?logo=vue.js&logoColor=white" />
<img alt="TypeScript" src="https://img.shields.io/badge/TypeScript-5.x-3178C6?logo=typescript&logoColor=white" />
<img alt="Python" src="https://img.shields.io/badge/Python-3.9%2B-3776AB?logo=python&logoColor=white" />
<a href="https://github.com/pytauri/pytauri/"><img alt="PyTauri" src="https://img.shields.io/badge/PyTauri-v0.8.0-111827?logo=tauri&logoColor=white" /></a>
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本项目的整体团队化设计思路参考了 TradingAgents (感谢 Tauric Research 团队的研究)
使用 Agno 来落地多智能体编排与运行时
目录
下载安装包
普通用户可以直接下载安装包使用。
macOS 用户若遇到“应用已损坏，无法打开”，可在终端执行：
sudo xattr -dr com.apple.quarantine /Applications/Syntropy.app
如果觉得这个项目对您有帮助，请给我一个 Star ⭐️ 谢谢。
预览
<table>
<tr>
<td width="50%"><b>首页</b></td>
<td width="50%"><b>证据溯源（点击参考直接查看来源）</b></td>
</tr>
<tr>
<td><img src="docs/images/screen_1.png" alt="首页预览" /></td>
<td><img src="docs/images/screen_3.png" alt="证据溯源预览" /></td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2"><b>流式报告（实时输出）</b></td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2"><img src="docs/images/stream.gif" alt="流式报告演示" /></td>
</tr>
</table>
<table>
<tr>
<td>
<strong>在抖音关注我</strong><br/>
抖音号: 49498926981<br/>
<img src="docs/images/qr-douyin.jpg" alt="抖音二维码" />
</td>
<td>
<strong>☕️ 赞助</strong><br/>
如果这个项目对你有帮助，欢迎赞助支持持续迭代：<br/>
<a href="https://ifdian.net/a/chung-2077">请我喝杯咖啡 https://ifdian.net/a/chung-207</a><br/>
<img src="docs/images/qr-z.jpg" alt="请我喝杯咖啡" />
</td>
</tr>
</table>
核心能力
1) 团队化投研工作流（灵感来自 TradingAgents）
TradingAgents 对投研组织的抽象（分析师团队 → 多空研究员辩论 → 风控/交易决策）非常贴近真实流程。我们将其作为设计灵感与参考文献，在此基础上独立实现了一套可落地的桌面工作流与工程体系。
2) 用 Agno 完成多智能体编排
我们用 Agno 组织 Agents/Teams/Workflows，并利用其运行时特性把「长耗时、可流式、可观测」的投研任务跑起来
3) 引入“证据校验层”，降低幻觉论证
为了避免 LLM 在辩论时“虚空索敌”，引用一个有理但虚假的证据。
在研究员辩论（多空论点交锋）环节上，我们引入了证据校验层：
- 对辩论论点的证据做校验与过滤，剔除无效/弱相关证据
- 显著降低“看似有理但无来源”的幻觉论证
4) 代码级证据溯源：报告里的每条引用都可点击
我们还在代码层面对 LLM 的证据做溯源：报告中每个论点的证据（参考链接）都可以直接点击打开引用来源，并可用于回放/复核。
对低可信证据，我们会在报告中标记出来，提醒用户注意。
5) 报告流式输出：实时看到输出与进度
报告是流式输出的，你可以在任务运行过程中实时看到各团队产出、工具调用、阶段性结论与最终报告逐步成形。可以直播式的观察整个过程，而不是等待任务完成后才查看。
技术栈
- 桌面容器：Tauri v2
- 前端：Vue 3 + TypeScript + Vite + TailwindCSS
- 后端：PyTauri（Python）+ Pydantic（IPC 数据模型）+ Agno（多智能体框架）+ akshare (获取股票数据) + crawl4ai (获取新闻数据)
许可证
本项目采用 GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0) 许可。
如果对项目感兴趣需商用授权或定制开发，请联系我（见下方联系方式）。
联系方式
- 微信：xxg-2077 (请备注来意)
- 邮箱: chung2077@163.com
本地体验（开发者）
npm install
npm run tauri dev
风险提示
本项目仅用于学习与研究，不构成任何形式的投资建议、投资咨询、荐股服务、个股推荐、交易指令、要约或承诺，亦不保证任何收益或结果。
本软件包含由大语言模型（LLM）自动生成的内容，不同 LLM/不同版本/不同提示词与上下文可能导致输出质量与稳定性存在显著差异；LLM 亦可能产生“幻觉”（编造/误解事实、来源、数据或结论），输出可能不完整、过时或存在错误。
请务必基于权威渠道对关键事实、数据与引用来源进行独立核验，并结合自身风险承受能力独立决策；因使用本软件进行交易/投资决策所产生的一切风险与损失由使用者自行承担，必要时请咨询持牌专业人士。
Ecosystem Role
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