Autostream Agent：基于Agent框架的预测市场智能研究助手

Autostream Agent是基于Hermes Agent Framework构建的Python后端项目，专注预测市场领域。它通过智能代理架构自动完成信息检索、分析与洞察生成，帮助交易者解决海量信息处理难题，辅助决策。

预测市场是集体智慧机制，参与者通过合约表达对未来事件的预期。但海量市场信息和复杂背景让交易者需花费大量时间研究分析，Autostream Agent正是为解决这一难题而设计。

Autostream Agent采用Agent-based后端架构，主动完成：1.理解查询意图；2.规划信息收集策略；3.执行多轮搜索；4.综合分析；5.生成JSON结构化输出。技术栈包括Hermes Agent Framework（Agent编排）、requests（外部API调用）、python-dotenv（配置管理）。

1.预测市场主题搜索：识别相关实体与背景，构建信息画像；2.自动化研究聚合：从新闻、社交媒体等多源聚合信息；3.JSON结构化输出：含市场趋势、事件时间线、情绪指标、数据源引用；4.模块化设计：便于扩展新信息源、自定义分析逻辑。

1.市场趋势研究：生成事件摘要（历史背景、关键因素、过往结果、市场情绪）；2.情绪分析：聚合新闻社交数据生成情绪指标；3.复杂事件检索：系统性收集多因素事件（如选举）的各方观点与数据。

部署步骤：克隆仓库→安装依赖→运行main.py。设计理念：1.垂直领域专注（精准信息源、领域分析逻辑）；2.人机协作（AI负责信息处理，人类做决策）。

潜在扩展：实时数据流集成、多代理协作、预测模型集成。总结：Autostream Agent将Agent架构应用于垂直领域，帮助交易者节省信息收集时间，为开发者提供Agent应用参考实现。