汇率研究 Agent
围绕 CNY/AUD 进行牌价、历史波动、新闻驱动、宏观信号和风险矛盾整合，输出可读研究简报。
项目亮点
实时监控与早报
监控汇率阈值、新闻触发、每日早报和反馈按钮，形成可持续的个人信息流。
安全与个性化
区分 SafeUserContext 与原始会话上下文，避免把敏感信息直接交给研究 Agent。
架构记录
生产环境
- Azure VPS 运行
jarvis-agent - Azure VPS 运行
jarvis-monitor - 真实密钥与用户数据仅保留在生产环境
展示环境
- 旧 VPS 运行 Nginx
- 公开展示脱敏项目材料
- 不暴露生产 Telegram token 与用户 profile
外部调用边界
- Provider 级并发限制
- 429 / 5xx 指数退避
- 预留 Redis 分布式限流替换点
开发过程
新闻过滤与告警
从简单 RSS 抓取演进到 LLM 相关性判断、汇率上下文拼接和 Telegram 反馈机制。
隐私边界
把用户画像压缩为安全上下文，限制 Agent 可见信息，避免研究链路读取原始会话。
金融研究工作流
引入 FX、News、Macro、Risk 与 Supervisor，处理结构化 JSON 输出、重试、缓存和可读性。
迁移与云原生预埋
生产 Agent 迁移到 Azure，旧服务器转为作品站；外部 API 调用统一接入限流与退避层。
后续内容
这里会继续整理架构图、关键 PR 复盘、问题定位记录、LLM 成本分析、Agent 安全边界和云原生扩容设计。