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DESCRIPTION:GitHub 上的 ai-hedge-fund（⭐ 52k）與 TradingAgents（⭐
  50k）讓「用 LLM 分析股票」的概念引爆開源社群——但
 兩者的資料源與語境都以美股為主，難以直接套用於台
 灣市場。\n\n本議程以 AlphaCouncil 為例，分享如何以 Google 
 ADK（Agent Development Kit）的 SequentialAgent、ParallelAgent、LoopAg
 ent 三種原生編排原語，融合上述兩個開源框架的設計精
 髓，打造一套以台灣股市為第一公民的在地化多代理人
 分析系統。在地化發生在兩個層次：\n\n資料層：新聞改
 接台灣繁體中文財經媒體（Yahoo 財經、鉅亨網、經濟日
 報等）；籌碼面整合 TWSE OpenAPI 的融資融券與三大法人資
 料（外資、投信、自營商），完全免費、無需 API 金鑰；
 基本面納入殖利率、月營收、本淨比等台股特有指標。\n
 \n模型層：透過 Ollama 在本機執行開源模型（Gemma 4、Llama 
 3、Qwen 等），讓台股分析資料無須離開本機，符合金融
 場景的資料隱私需求，同時消除商業 API 費用。Gemma 4 與 
 Google ADK 同屬 Google 生態系，在繁體中文指令遵循與多步
 驟推理上表現亮眼，是本系統首選開源底座；商業 API（G
 emini、Claude、GPT）則作為可選替換方案。\n\n系統架構五
 個階段：四位分析師並行蒐集資料、13 位投資大師（Buffe
 tt、Graham、Munger 等）以台股視角評述、看多/看空研究員 
 LoopAgent 辯論、交易員整合提案，最後由三方風險辯論後
 投資組合管理人裁決。\n\n本議程聚焦三項工程重點：Gemm
 a 4 + ADK 的整合方式、TWSE OpenAPI 免費資料的接入實作，以
 及如何讓開源模型以繁體中文輸出具台股語境的人格分
 析報告。無論你是想用開源模型打造垂直領域 Agent，還
 是想把熱門英文開源專案在地化為繁體中文版本，本議
 程將提供一個可拆解、可復用的參考實作。
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SUMMARY:AlphaCouncil：用 Google ADK ＋ 開源模型打造多代理人辯
 論式台股分析系統——資料在地化 × 模型在地化 - Samson\
 , 陳庭宇
URL:https://pretalx.coscup.org/coscup-2026/talk/BJ78VU/
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