MULTI-AGENT PLATFORM

ABLEMIND

面向金融分析的多智能体 AI 平台 — 深度推理、跨域协作、事件驱动。
Conductor 统筹调度远程 Agent 集群,Matrix 拓扑支撑人-Agent 协作会议室,
三类智能体通过统一协议桥接,前端以单一事件流消费全部输出。

LangGraph Conductor AI SDK v6 Protocol Bridge MCP Tools Matrix Multi-Agent Event-Driven

System Metrics

21+MCP Tools
14Agent Instances
3Gateways
6SSE Channels

Agent Cluster

  • Conductor / 统筹
  • Crunch Gateway
  • Shandian / 闪电
  • Newsdesk / 新闻台
  • NUC Gateway
  • Matrix / 协作房间

Data Pipeline

  • data-status
  • data-task
  • data-audit
  • data-todos
01

POSITIONING

AbleMind 不是又一个聊天机器人 — 它是金融分析场景下的多智能体协作中枢。 每一类智能体各司其职:本地 Agent 做深度推理,Conductor 统筹调度远程集群并行执行, 哨兵 Agent 7×24 值守监控,Matrix 拓扑层承载人-Agent 协作会议室。 四者通过 Protocol Bridge 统一为 AI SDK v6 事件流,前端用一套代码消费全部输出。

01
深度推理

本地 LangGraph Agent 编排多步骤推理链。配备 21+ MCP 金融工具, 从研报检索到量化指标一站覆盖,单次对话即可完成完整分析闭环。

02
统筹调度

Conductor 运行在本地 LangGraph 中,通过 dispatch 工具自主拆解复合任务, 异步派发至远程 Agent 集群并行执行,查询进度并汇聚结果。

03
事件守望

Sentinel 哨兵层将驻留 Agent 从定时轮询升级为事件驱动。 99% 噪声由零成本规则引擎过滤,LLM 只在真正异常时唤醒。

04
Matrix 协作

基于 Matrix 协议的房间拓扑,支持人-Agent 私聊和多 Agent 协作会议室。 高优先级事件自动推送至 HQ 房间,实现跨层通知闭环。

02

AGENTS

平台由四层架构构成。三类智能体在触发方式、执行环境和协议路径上各不相同, 但最终都通过 Protocol Bridge Pipeline 汇聚为统一的 AI SDK v6 SSE 事件流。 Matrix 拓扑层则为人-Agent 协作提供持久化的房间通信基础设施。

Local Agent
Remote Agent Cluster
Sentinel Agent
Matrix Topology
Conductor / 统筹
dispatch_agent
list_agents / get_status
LangGraph Runtime
21+ MCP Tools
Crunch Gateway
Coding / 编程
Research / 研究
Ops / 运维
Shandian / 闪电
SD-Coding / SD-Research / SD-Work
Newsdesk / 新闻台
Collector → Analyst → Writer
NUC Gateway
Event Bus
Rule Engine
State Store
Broadcast (SSE)
Pollers (Fallback)
Synapse Homeserver
RoomTopology
HQ / 指挥部
Newsroom / 新闻室
DevOps / 运维
Research / 研究
Mission Control
Sentinel → HQ Bridge
Local / 本地
Remote / 远程
Sentinel / 哨兵
Matrix / 协作

三类智能体对比

维度 Local Agent Remote Agent Sentinel Agent
触发方式 用户消息 Conductor 派发 / Mission 外部事件 / Webhook / Cron
执行环境 本地 FastAPI 进程 远程物理节点 (OpenClaw) 本地驻留进程
编排引擎 LangGraph OpenClaw WS EventBus + RuleEngine
Pipeline Adapter LangGraphAdapter OpenClawAdapter wake_openclaw()
状态持久化 conversation_kit PG 无 (无状态) StateStore (PG)
LLM 成本 每次对话 每次任务 仅异常事件 (1%)
Matrix 桥接 高优先级 → HQ 房间

智能体协作流

用户发起请求后,Conductor 统筹决定是本地处理还是派发远程任务。 Sentinel 持续值守,在事件触发时注入状态上下文后唤醒 OpenClaw Agent 执行。 所有输出最终汇入同一条 SSE 事件流。高优先级告警同步推送至 Matrix HQ 房间。

USER CONDUCTOR LOCAL / REMOTE PIPELINE SSE FRONTEND
EVENT SENTINEL RULE ENGINE WAKE OPENCLAW PIPELINE BROADCAST MATRIX HQ
03

PROTOCOL

Protocol Bridge 是系统的神经中枢。无论来源是 LangGraph、OpenClaw 还是 Sentinel, 所有 Agent 输出都经过同一条三层 Pipeline,转换为标准的 AI SDK v6 SSE 流。 前端只需 useChat() + UIMessage.parts[] 即可消费一切。

Pipeline 三层架构

SOURCE SOURCE ADAPTER MIDDLEWARE CHAIN STREAM WRITER AI SDK v6 SSE
LAYER 1
SourceAdapter

每个来源实现独立 adapter。LangGraphAdapter 处理本地推理,OpenClawAdapter 处理远程 WebSocket 帧,GangtiseAdapter 处理研报 HTTP 轮询。新来源接入不改框架代码。

LAYER 2
Middleware

可插拔中间件链:StatusEnricher 注入状态事件,MissionTracker 跟踪任务生命周期,PersistenceTap 持久化对话,SourceEnricher 附加引用来源。按需组合,独立于来源。

LAYER 3
StreamWriter

固定输出层,将处理后的事件序列化为标准 AI SDK v6 SSE 格式。合约测试保证任何 adapter 的输出都是合法 SSE 流。

四条数据通路

路径来源Adapter中间件端点
A — 本地 LangGraph agent.astream() LangGraphAdapter StatusEnricher, PersistenceTap POST /chat
B — 远程 OpenClaw Gateway WS OpenClawAdapter MissionTracker, StatusEnricher POST /chat/openclaw/{instance}
C — 工作流 CompiledStateGraph (workflows/) LangGraphAdapter (复用) StatusEnricher POST /workflow/{name}
D — 研报 Gangtise Ultra HTTP API GangtiseAdapter StatusEnricher, SourceEnricher POST /chat/gangtise

data-* 事件通道

除文字和推理内容外,Pipeline 通过 data-* 前缀注入结构化事件, 驱动前端各面板的实时更新。

data-status 状态事件

Agent 节点进入/退出、工具调用开始/结束。驱动时间线面板实时展示执行进度。

data-task 任务事件

远程任务的 dispatched / progress / completed / failed 生命周期。驱动 Mission Control 面板。

data-audit 审计事件

LangGraph 执行 metadata — 节点/工具层级的详细审计轨迹,支持执行回溯和分析。

data-todos 待办事件

LangGraph state 中的待办事项提取。Agent 推理过程中发现的任务自动浮现到前端。

04

FEATURES

从底层协议到上层交互,每一层都为金融分析场景定制。

21+
MCP Tools
14
Agent Instances
3
Gateways
5
Matrix Rooms
6
SSE Channels

MCP 金融工具链

DATA
数据采集
  • Tushare A 股行情 / 财务 / 宏观指标
  • 冈底斯研报 / 首席观点 / 产业资讯
  • Brave Search 全网检索
  • Context7 技术文档查询
ANALYSIS
分析输出
  • 收入拆解 / 量价分析 / 盈利预测
  • CANSLIM 成长股筛选
  • 配对交易 / 统计套利
  • 技术面分析 / 图表形态识别

Conductor 统筹

Conductor 运行在本地 LangGraph 中,是多 Agent 协调的中枢。 它通过 dispatch 工具自主拆解复合任务,异步派发至远程 Agent 集群, 监控执行进度并汇聚结果。

DISPATCH
任务派发

dispatch_agent 工具异步发射远程 Agent 任务,支持跨 Gateway 调度。

MONITOR
状态监控

list_agents 查询可用 Agent,get_agent_status 实时追踪任务进度与结果。

SAFETY
安全截断

对 OpenClaw 返回内容做长度截断和超时保护,避免超长输出撑爆上下文。

Mission Control

多 Agent 协调任务面板。后端生成 taskId 并驱动 task 生命周期, 前端通过 data-task SSE 事件实时渲染任务进度。

Task 调度

Conductor 将复合任务拆解为多个 Task,派发至不同 Gateway 的 Agent 并行执行。

生命周期

dispatched → progress → completed / failed,后端驱动状态机,前端被动渲染。

结果聚合

多 Task 产出汇聚到同一会话流,Mission 完成后生成综合报告供用户审阅。

实时面板

Zustand store 管理全局 Task 状态,Mission Control UI 实时展示各 Agent 进度。

Matrix 拓扑

基于 Matrix (Synapse) 协议的房间管理,为人-Agent 协作提供持久化通信基础设施。

ROOMS
5 个协作房间

HQ 指挥部、Newsroom 新闻室、DevOps 运维、Research 研究、Mission Control — 按职能分区。

BRIDGE
Sentinel 桥接

高优先级事件 (priority ≥ 1) 自动推送至 HQ 房间,实现跨层告警通知。

AGENTS
9 个 Agent 账号

main、newsdesk、conductor、ops、coding、research、collector、analyst、writer — 各司其职。

Artifact 系统

Agent 生成的结构化产物独立于对话流展示,支持实时预览和全屏查看。

产物类型来源交互
数据表格财务指标 / 筛选结果排序、筛选、导出
分析图表技术面 / 量化回测缩放、标注、叠加
研究报告深度推理 / 审计轨迹Markdown 渲染、锚点跳转
代码片段编程 Agent 输出语法高亮、一键复制
05

STACK

全栈自研,从协议层到 UI 层。Python 后端处理推理和协议桥接, TypeScript 前端消费 AI SDK v6 事件流,Matrix Synapse 提供房间通信,共享包跨项目复用。

技术职责
推理引擎 LangGraph + Python 3.12 多步骤推理编排、Conductor 调度、工具调用、状态管理
协议桥接 protocol_bridge Pipeline 框架、4 个 Adapter、4 个 Middleware、SSE 序列化
对话持久化 conversation_kit + PostgreSQL 消息存储、会话管理、审计追踪
LLM 路由 llm_router 多 Provider 动态路由 (DeepSeek / Qwen / Claude / OpenAI / GLM / Moonshot)
Gateway 客户端 openclaw-client (TS) OpenClaw WebSocket v3 帧解析与连接管理
Web 服务 FastAPI HTTP/SSE 端点、Webhook 接入、Sentinel 路由、Matrix API
前端 Next.js 15 + AI SDK v6 useChat() 消费、Zustand 16 stores、Mission Control UI
Matrix 通信 Synapse + matrix-nio / matrix-js-sdk 房间拓扑管理、人-Agent 协作、Sentinel 告警桥接

Monorepo 结构

APPLICATION
dpagt/
  • backend_dp/ — FastAPI + LangGraph + Sentinel + Matrix
  • frontend_dp/ — Next.js + AI SDK v6 + Zustand
  • docker-compose.yml — Matrix Synapse 部署
  • docs/ — 架构文档 (new/ 活跃, old/ 归档)
PACKAGES
packages/ + uipack/
  • protocol_bridge/ — Pipeline 桥接框架 (1,359L)
  • conversation_kit/ — 对话持久化 (1,427L)
  • llm_router/ — 多 Provider 路由 (1,768L)
  • openclaw-client/ — Gateway WS 客户端
  • uipack/ui/ — @ablemind/ui 组件库 (31 组件)