【71.4K Star的AI交易团队：多智能体架构如何“炒”出一个华尔街】
低调上线却突然爆火出圈，一个无人造势的开源AI项目，为何能横扫GitHub、引爆金融圈？背后多Agent复刻华尔街投研体系的玩法，藏着AI金融落地的全新逻辑。

2024年12月28日，一个叫TradingAgents的项目悄悄上线了GitHub。

没有发布会，没有融资通稿，没有大V站台。只有一篇挂在arXiv上的学术论文（编号 2412.20138），和一个刚建好的代码仓库。背后的团队叫Tauric Research，总共只有三个公开仓库，社交账号粉丝刚过一千，怎么看都不像会搞出大事的样子。

但到了2026年5月初，这个项目拿下了超过71,400颗Star，13,800多次Fork，直接冲上GitHub Python趋势榜第一。其中2026年2月发布的v0.2.0版本引入多提供商支持后增速明显加快，4月底到5月初的一周之内暴涨超过11,000颗Star，24小时内涨了3,315颗——这个增速在开源社区的历史上都不多见。

它做的事情听起来有点“出格”：用多个AI Agent模拟一整个华尔街的投研交易团队，让它们分工协作、多空辩论、风控把关，最后集体拍板做出交易决策。

而且，完全开源，一行代码就能跑起来。
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