🦉 Augur 详细部署教程

Augur 是一个多智能体投资分析系统，集成了18位虚拟投资大师的独立分析、加权共识机制和彭博风格的Web仪表盘。本教程将指导您完成从安装到使用的全过程。

📋 部署前准备

系统要求

  • 操作系统：macOS、Linux、Windows（通过WSL）
  • Python版本：3.10 或更高版本
  • 网络：需要访问互联网以获取实时股票数据和调用AI模型API（可选）

基础依赖安装

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# 确保 pip 是最新版
python -m pip install --upgrade pip

🚀 方式一：快速安装（推荐）

这是最快上手的安装方式，适合大多数用户。

1. 克隆仓库并安装

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git clone https://github.com/BruceLanLan/augur.git
cd augur
pip install -e ".[data]"

2. 验证安装

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augur doctor          # 环境自检，检查依赖和数据源连通性
augur --help          # 查看所有可用命令

3. 启动 Web 仪表盘

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augur serve --open    # 启动服务并自动打开浏览器

访问 http://localhost:8000 即可看到彭博风格的投资分析界面。

🐳 方式二：使用 Docker 部署

如果您熟悉容器化技术，这是最便捷的部署方式，可避免环境冲突。

1. 使用 Docker Compose（推荐）

项目根目录已包含 docker-compose.yml 文件，直接启动即可：

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docker-compose up -d

2. 使用 Dockerfile 构建

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docker build -t augur:latest .
docker run -d -p 8000:8000 --name augur augur:latest

3. 访问服务

打开浏览器访问 http://localhost:8000。

🛠️ 方式三：开发环境部署

如果您希望进行二次开发或贡献代码，请按照以下步骤操作。

1. 克隆并安装完整依赖

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git clone https://github.com/BruceLanLan/augur.git
cd augur

# 安装开发依赖（包含测试、文档生成等工具）
pip install -e ".[dev]"

2. 配置 API 密钥（可选，但推荐）

Augur 的 AI 功能（如大师分析、共识生成）需要调用大语言模型。您需要在根目录创建 .env 文件并填入密钥：

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# 至少配置一个，系统会自动选择可用的
OPENAI_API_KEY=sk-xxx
ANTHROPIC_API_KEY=xxx
DEEPSEEK_API_KEY=xxx

注意：如果不配置 API 密钥，系统将使用模拟模式，分析结果仅供参考。

3. 运行测试

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pytest tests/          # 运行所有测试（确保有 2400+ 个通过）

4. 启动开发服务

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augur serve --debug    # 开启调试模式，支持热重载

💻 CLI 基本使用

安装成功后，您可以在终端直接使用 augur 命令：

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# 分析单只股票（18位大师独立分析）
augur analyze AAPL

# 获取加权共识和Kelly仓位建议
augur consensus NVDA

# 运行完整分析工作流（获取→分析→共识→委员会→辩论→情绪）
augur workflow TSLA --steps fetch,analyze,consensus,committee

# 启动投资委员会讨论
augur committee AAPL -q "护城河是在变宽还是变窄？"

# 实时监控自选股（60秒刷新）
augur watch AAPL NVDA TSLA

🔌 接入第三方平台

Augur 支持通过 MCP (Model Context Protocol) 接入多种平台，让 AI 代理能直接调用分析工具。

接入 Claude Desktop

编辑 Claude Desktop 配置文件 ~/.config/claude/claude_desktop_config.json：

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{
  "mcpServers": {
    "augur": {
      "command": "augur",
      "args": ["mcp-server"]
    }
  }
}

重启 Claude Desktop 后，您可以直接让 Claude 分析股票，例如：“用 Augur 分析一下特斯拉最近的走势”。

接入 Hermes Agent

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augur skills                          # 查看所有可用的 Hermes Skill
augur skills --school value           # 按流派筛选（价值、成长等）

然后在 Hermes Studio 中加载对应的 Skill 即可。

🎨 自定义配置

创建专属投资大师

您可以通过 YAML 文件或 Web 界面创建自定义分析大师：

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# 1. 通过命令行创建 YAML 文件
cat > personas/custom/my_quant.yaml << EOF
agent_id: my_quant
name: "我的量化策略"
philosophy: ["动量", "价值", "低波动"]
scoring_weights:
  momentum: 0.40
  value: 0.35
  safety: 0.25
EOF

# 2. 使用自定义大师分析
augur analyze AAPL --persona my_quant

配置终端工作区

访问 http://localhost:8000/settings，您可以：

  • 切换布局预设：analyst（分析师）、trader（交易员）、committee（委员会）、minimal（极简）
  • 启用大师子集：只选择您信任的几位大师参与分析
  • 保存多套配置：例如“白天看盘”和“周末研究”，配置保存在 ~/.augur/workspace.yaml

🔧 常见问题与排障

问题 解决方案
安装时 SSL/TLS 报错 运行 augur doctor 检查环境，可能需要更新 OpenSSL 或使用 --offline 模式
数据源连接失败 运行 augur doctor 查看数据源连通性历史（7天趋势），部分数据源（如 yfinance）在云端CI环境可能被限流
AI 分析无响应 检查 .env 中的 API 密钥是否有效，或尝试切换到其他提供商（OpenAI → Anthropic）
Docker 容器无法启动 确保端口 8000 未被占用，或修改 docker-compose.yml 中的端口映射
更新到最新版本 运行 augur update（仅适用于 git clone 安装方式）

📊 快速上手建议

  1. 新手入门：先使用 augur serve 启动 Web 仪表盘，在界面中输入股票代码体验完整分析流程。
  2. 日常使用：将常用股票加入自选股（augur watchlist-add），通过 augur watch 实时监控。
  3. 深度研究：使用 augur workflow 生成包含多维度分析的完整报告。
  4. 自动化：配置定时任务（augur cron-start）让系统自动分析自选股并推送结果。

🧹 卸载

如果您需要完全移除 Augur：

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pip uninstall augur
# 删除用户配置和数据（可选）
rm -rf ~/.augur
# 如果使用 Docker
docker rm -f augur

通过以上任一方式，您都可以成功部署 Augur。它是一个功能强大的开源工具，但请务必注意仅供学习和研究使用，不构成任何投资建议。如需了解更多细节，可查阅项目 docs/ 目录下的文档或运行 augur --help 探索所有命令。