发布于VeighNa社区公众号【vnpy-community】
 
原文作者：用Python的交易员 | 发布时间：2026-02-15
 
在《2025年VeighNa项目计划》中，我们提到将推出更多LLM相关的分享内容和社区活动，帮助用户探索大模型在量化交易领域的应用。回顾这一年的实践，AI的能力演进速度超出预期——从大模型对话问答到Agent自主执行任务，从简单的代码辅助到完整的投研开发工作流自动化，AI在实际工作流中的渗透程度不断加深。

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与此同时，我们也收到了非常一致的一线反馈：大家既希望AI真正进入投研与开发流程、带来稳定提效；也希望它在私有化、本地化与可控性上保持VeighNa一贯的标准。

因此，2026年VeighNa项目的核心主题非常明确——全面拥抱Agentic AI。我们将把工作重点放在两件事上：

  1. 把已经验证有效的Agent能力做成更易用、更可靠、更可迁移的产品与工具链

  2. 用更高密度的社区活动，把经验沉淀为方法论与可复用的Best Practice

     

Agentic AI支持

 

2026年，我们将从专用Agent、通用Agent、VNAG课程三条主线，系统推进VeighNa的Agentic AI能力建设。
 

专用Agent

我们已经通过Agent方向小班课，在课程与项目中验证了“专用Agent”的落地路径：围绕清晰任务边界、固定输入输出与可回放的执行链路，让Agent在量化场景中真正可用。

  • 已落地的方向：策略投研Agent、因子挖掘Agent。它们在“资料整理、代码生成、运行测试、结果评估”等环节上能够稳定节省时间。
  • 2026年重点：降低上手门槛，针对配置太复杂、学习成本高等共性问题，我们将重点优化使用体验，目标是让更多同学做到开箱即用与可渐进增强：先用默认能力跑通完整流程，再按需接入自定义数据与私有知识库。

VeighNa Assistant 已在VeighNa社区版4.3.0中提供，当前用户反馈相当不错，2026年我们将持续扩展其能力：

  • 接入更多私有知识库，提升问答与检索覆盖面
  • 持续打磨交互与工作流贴合度：根据社区使用建议，持续优化提示词、交互细节与任务节奏

同时，我们也已经确定会在 VeighNa Fusion 版（面向期货公司）中集成 CTA策略投研Agent，预计3月上线。
 

通用Agent

过去一年，我们围绕 Cursor、Claude Code、Codex、Mini-Agent 等通用Agent工具做了多次社区活动探索，并逐步梳理出一条清晰的演进路径：

Agent专用知识库 → 量化投研开发环境 → 量化投研专用Skill

2026年，我们会把上述方向串成更可落地的实践链路：数据与知识如何组织、工具如何对接、任务如何拆解、结果如何评估，减少碎片化试错成本，让大家能按路线逐步进阶。

同时，我们将持续推进VeighNa项目的Agent原生化改造，核心原则是让Agent 读得懂、调得动、跑得稳，并尽量减少对个人习惯与环境的绑定，主要包括：

  1. 源代码注释与文档优化：提升Agent对项目代码的理解、检索与定位效率
  2. MCP服务工具：适配Cursor等主流Agent开发环境，降低“工具接入”成本
  3. 脚本命令工具：适配OpenClaw等命令行Agent平台，便于自动化批处理与可复现执行

 

VNAG课程

VNAG是我们自主研发的一套Agent开发框架，定位类似LangChain、AgentScope，但秉持着不同的设计哲学：Your Agent, Your Data。与vn.py一脉相承，VNAG优先保证用户在本地化私有环境中的运行体验，确保数据安全与部署的自主可控。

相比前文更偏应用层的专用Agent与通用Agent实践，VNAG课程将更偏向底层原理与框架设计，适合有技术能力与学习兴趣的用户深入钻研，打造自己的专属Agent。

 

更多的社区活动

 

除了技术迭代，我们也会通过更丰富的社区活动，围绕量化交易领域的Agentic AI应用，把“看懂”变成“做得出”，把“能跑”变成“能迭代”：

  1. 标准社区活动：覆盖更广泛的主题，既包含量化工程、交易系统实践，也会包含Agent在投研开发中的典型模式、踩坑总结与工具链演进
  2. 尊享卡社区活动：提供更多Live Coding实操内容，强调现场拆解任务、演示完整工作流，并提供可复现的仓库与脚本，方便大家带回本地直接复用
  3. 合作伙伴活动：与合作伙伴一起做更垂直的主题深挖（如期货因子挖掘、数据治理、策略评估等），让不同背景的同学都能找到更贴近自身需求的落地路径

 

最后：2026，Enjoy Trading with Agents!!!