目录案例简介案例目标核心功能技术要点预期效果技术栈与核心依赖编程语言核心框架项目配置环境变量配置依赖安装项目结构关键文件说明核心代码实现1. 导入依赖模块2. 初始化数据库3. 创建网络智能体4. 创建金融智能体5. 创建智能体团队6. 启动 Web 服务运行与测试启动步骤测试示例示例 1：查询股票信息示例 2：网络搜索示例 3：综合分析调试模式实现思路与扩展建议核心设计思想1. 分工协作模式2. 工具集成策略3. 持久化与上下文管理架构优势扩展建议1. 添加更多专业智能体2. 集成更多数据源3. 增强团队协调能力4. 添加风险评估智能体5. 实现报告生成功能6. 支持多语言性能优化建议安全考虑完整源码finance_agent_team.pyrequirements.txt案例简介本案例演示了如何使用Agno 框架构建一个多智能体协作系统，仅用约 45 行 Python 代码就能创建一个专业的 AI 金融分析师团队。该系统结合了网络搜索能力和金融数据分析工具，通过智能体之间的协作提供全面的金融洞察。核心亮点：多智能体协作架构，分工明确集成网络搜索和金融数据获取能力支持持久化存储和对话历史提供 Web 交互界面案例目标