Vibe-Trading 部署教程：你的私人交易代理

Vibe-Trading 是一个基于自然语言的 AI 交易代理系统。它能将你的一句话指令（如“回测 BTC 的均线策略”），转化为包含市场数据获取、策略分析、回测执行和结果总结的完整研究工作流。它支持 A/HK/US 股票、加密货币、期货等多种市场，并提供了 CLI、Web UI 和 MCP 插件等多种交互方式。

核心概念与架构

理解其架构有助于你更好地使用它：

Agent-First 设计：核心是与 LLM 深度集成的智能代理，通过对话理解意图并调用工具。支持 OpenRouter、DeepSeek、OpenAI、Anthropic、Ollama 等众多模型提供商。
多市场数据：内置了针对 A股 (AKShare, mootdx)、港/美股 (yfinance) 和加密货币 (OKX, CCXT) 的免费数据源，通常无需额外 API 密钥即可开始研究。
模块化工具集：功能通过“技能 (Skills)”和“工具 (Tools)”暴露，包括回测 (backtest)、因子分析 (alpha_zoo)、多代理协作 (run_swarm)、基本面分析 (get_financial_statements) 等 90+ 项能力。
三种界面入口：交互式终端 (TUI) 适合开发调试；Web UI 提供图形界面和设置面板；MCP 插件 可将其 70+ 工具集成到 Claude Desktop、Cursor 等支持 MCP 的客户端中。

部署准备

核心依赖：
- LLM API 密钥：需要至少一个受支持提供商的 API 密钥（如 DeepSeek、OpenRouter）或本地 Ollama 实例。
- Python 环境：本地安装需要 Python 3.11 或更高版本。
- Docker (可选)：如选择容器化部署，需要安装 Docker。

部署方式选择

根据你的使用场景，可以选择以下路径，几种方式可以共存。

路径 A：Docker 部署（零配置快速体验）

适合想快速试用、不想在本地配置 Python 环境的用户。

克隆并配置：
1
2
3
git clone https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading.git
cd Vibe-Trading
cp agent/.env.example agent/.env
编辑 agent/.env 文件，取消注释你选择的 LLM provider（如 LANGCHAIN_PROVIDER=deepseek）并填入对应的 API 密钥。
启动服务：
1
docker compose up --build
等待镜像构建完成，服务启动后，在浏览器中访问 http://localhost:8899 即可打开 Web UI。

路径 B：本地安装（完整 CLI + 开发）

适合计划长期使用、深度定制或进行二次开发的用户。

克隆并创建虚拟环境：

git clone https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading.git
cd Vibe-Trading
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate    # Windows

安装包与配置环境：

1 2	pip install -e . cp agent/.env.example agent/.env # 编辑 agent/.env 填入 LLM API Key

启动交互式终端 (TUI)：
直接输入 vibe-trading 即可进入交互式命令行界面，开始对话。

启动 Web UI (可选)：

# 终端 1: 启动 API 服务器
vibe-trading serve --port 8899

# 终端 2: 启动前端开发服务器 (需要 Node.js >= 22.22)
cd frontend && npm install && npm run dev

前端开发服务器默认在 http://localhost:5899。生产部署可直接构建前端后由 FastAPI 托管。

路径 C：MCP 插件（集成到现有 AI 客户端）

如果你已经在使用 Claude Desktop、Cursor 等支持 MCP 的客户端，可以直接将 Vibe-Trading 作为 MCP 服务器添加，从而在其界面中调用交易工具。

配置 MCP 客户端：
在客户端的 MCP 配置文件中（例如 Claude Desktop 的 claude_desktop_config.json）添加以下条目：
1
2
3
4
5
6
7
{
"mcpServers": {
"vibe-trading": {
"command": "vibe-trading-mcp"
}
}
}
使用工具：配置完成后，在客户端的对话中即可调用 list_skills、backtest、run_swarm 等 70+ 个 MCP 工具。

配置与初步使用

模型选择：对于复杂的多代理任务，推荐使用 DeepSeek-V4、Claude Sonnet 4.6 等模型；简单任务可选成本更低的模型。agent/.env 中默认使用 DeepSeek 官方 API。
基础命令：
- vibe-trading run -p "回测 BTC-USDT 的 20/50 日均线交叉策略，时间范围 2024 年"：执行单次研究任务。
- vibe-trading：进入交互式 TUI，使用 /help 查看所有内置命令，如 /swarm (启动多代理团队)、/dcf (现金流折现估值)。
Web UI 设置：在 Web 界面的 Settings 页面可以动态切换 LLM 提供商、模型、调整生成参数，以及配置 Tushare token 等可选数据源凭证。

高级功能介绍

定时研究 (Scheduled Research)：设置 VIBE_TRADING_ENABLE_SCHEDULER=1 环境变量后，可通过 REST API 或 Web UI 创建定时任务，让研究或回测按 Cron 表达式或固定间隔自动运行，结果持久化在 ~/.vibe-trading/ 目录。
多代理协作 (Swarm)：使用 /swarm 命令或 run_swarm 工具，可以启动由“投委会”、“量化”、“风控”等不同角色代理组成的团队，协作完成复杂分析任务。

故障排查

vibe-trading 命令找不到：确保已激活虚拟环境 (.venv/bin/activate)，并且是使用 pip install -e . 进行的开发安装。
Docker 容器内无法连接 Ollama：Docker 默认 localhost 指向容器自身。需要在 docker-compose.yml 中设置 OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 来访问宿主机的 Ollama 服务。
远程访问 API 返回 403 错误：出于安全考虑，vibe-trading serve 默认只信任来自 localhost 的请求。如需从其他机器访问，必须在 agent/.env 中设置强 API_AUTH_KEY，并在请求头中添加 Authorization: Bearer <你的密钥>。
部分数据源 (如 Tushare) 需要 token：系统有免费 fallback 机制（如 mootdx），但为获取更稳定的 A 股数据，建议在 .env 中配置 TUSHARE_TOKEN。