开源项目 rh-trading-agent：用 Claude Code 多智能体搭 AI 交易台

GitHub 上开源的 rh-trading-agent 项目展示了一种把大模型编程助手 Claude Code 改造为「AI 交易台」的玩法：它把投资经理角色拆成基本面、技术面、宏观/新闻、风控四个子智能体，再由主会话充当组合经理（PM），所有结论都必须经过人类确认后才能下单。项目通过 Model Context Protocol（MCP）连接 Robinhood 的 Agentic 交易账户，把下单工具锁定在只有「你 + PM」可触发的范围内，整体定位是参考架构而非自动赚钱机器。

多智能体协作的岗位设计

项目把交易流程拆成 10 步：第 1 步 PM 调用只读接口查看 Agentic 账户持仓；第 2–3 步并行调度三位分析师——基本面分析师做估值与财报分析，技术面分析师看趋势与关键技术位，宏观/新闻分析师负责解读市场背景与新闻事件；第 4 步 PM 综合三方证据，依据 strategies/ 目录中预设的规则给出候选交易；第 5 步独立的风控经理对照策略文件审查，拥有一票否决权。

风控通过后，第 6–7 步 PM 生成预览订单并写入 ui/public/desk-state.json；第 8 步系统把「预览卡」呈现给用户并暂停等待确认；只有用户口头同意后，第 9 步才会调用 place_equity_order 完成下单；第 10 步回填成交信息并刷新仪表盘。整个流程中，研究阶段不会产生任何订单，「预览卡」是标准输出。

把安全护栏写进结构而非提示词

项目作者特别强调，护栏是「结构性的」而非「靠感觉」：子智能体在配置层面就没有下单工具，只有 PM 在 settings.json 中被授予下单权限，且必须由用户在会话内显式确认。新闻分析师被设计为「注入隔离」角色——它把抓取到的网页内容当作不可信数据，遇到疑似「指令」的文本只引用而不执行，以此抵御提示注入攻击。

此外，系统默认低频运行，只在标的真正满足策略条件时才推送交易，多数时候会建议「按兵不动」。所有真实运行状态通过一个基于 Vite + React 的只读仪表盘镜像展示，方便用户随时监督。

使用范围与边界

项目作者在 README 中明确标注：Robinhood Agentic Trading 处于 Beta 阶段，目前仅支持美股，账户与真实资金隔离，资金上限即最大可亏损额。仓库不含任何业绩记录或收益承诺，本质是一份供学习的多智能体参考架构，附带策略笔记、角色定义、OAuth 配置与启动文档。

快速上手流程包括：把仓库设为私有、阅读 docs/SETUP.md、连接 MCP 并完成 OAuth 验证、向隔离 Agentic 账户注入少量预算、根据实际工具名称微调 settings.json。急停开关则是断开 Robinhood 应用中的 MCP 授权或本地移除服务。

仓库目录结构清晰暴露了整套设计——CLAUDE.md 是 PM 的运行契约，.mcp.json 是项目级 Robinhood Trading MCP 连接配置，strategies/ 存放风控阈值与示例策略，docs/ 包含设置指南与角色说明。开发者可以基于此模板替换或扩展策略、添加新角色，构建自己专属的「AI 投研小组」。