目前阶段已经实现了从任务触发到结果返回的完整主流程：基于 LangGraph 的多阶段执行链路可以稳定推进，API 路由已支持任务创建与查询，状态落盘机制能够让前端持续感知任务进度；在工程实现上，已落地任务创建即写入running、节点级stage_log记录、图内节点职责拆分、分析师子图化封装，以及图层与 dataflows 层的工具分层与 vendor 回退策略。当前正在完善analyst节点

里：个股新闻约20 条上限，单条摘要800 字符截断，控制 ReAct 喂给 LLM 的体积。

本阶段在上一阶段的基础上，把系统推进到可异步执行、可轮询感知进度、可按用户隔离与清理的联调形态，并完成数据链路工程化分层与前端产品化的一轮集中迭代：后端侧落地LangGraph主图与子图（含分析师 ReAct 工具循环）、任务创建即落盘与stage_log驱动的进度语义、Dataflow 与 HTTP 路由解耦及 vendor 回退；工程侧修复本机Ollama在 Windows 代理环境下的调用问

FinAgent 主要任务是输入一只股票、得到一份可解释研究报告。课程安排上，我们把整体工作拆成两个阶段：前一阶段重在搭框架、接大模型、跑通分析师环节；后一阶段将补齐研究辩论、交易提案、风险评审、组合经理决策四条链路，并做好前端展示与整体联调优化。截至中期，前一阶段目标已基本达成：系统可在本机稳定演示，用户可登录后发起异步分析、看到四位分析师的进度与报告，数据侧具备多源回退，工程侧具备任务落盘与历

目前 analyst 子图已经从“能跑通”推进到“可控、可追溯、可被下游稳定消费”的阶段：在编排层通过最小轮次、重试提醒和最大轮次上限建立了取证质量护栏；在数据层通过的优先选择与回退链降低了单一数据源抖动带来的失败风险；在报告层通过 data-first 结构把工具证据与分析结论绑定输出，减少了“结论先行、证据不足”的问题。整体上，这轮改动把分析质量从“依赖模型自觉”转为“由流程保障底线”，也让主

目前阶段已经实现了从任务触发到结果返回的完整主流程：基于 LangGraph 的多阶段执行链路可以稳定推进，API 路由已支持任务创建与查询，状态落盘机制能够让前端持续感知任务进度；在工程实现上，已落地任务创建即写入running、节点级stage_log记录、图内节点职责拆分、分析师子图化封装，以及图层与 dataflows 层的工具分层与 vendor 回退策略。当前正在完善analyst节点