本文介绍了一个基于多Agent架构的股票趋势分析系统，该系统通过三个核心Agent（Orchestrator、Data、Analyst）协同工作，实现从用户输入到分析报告生成的完整链路。系统支持CLI、Web和MCP三种交互方式，具备股票代码识别、行情获取、技术指标计算（MA/MACD/RSI等）和自然语言报告生成等功能。项目亮点在于清晰的模块化设计，将流程控制、数据获取和分析计算解耦，并注重金融

在AI大模型API调用的主流示例中，curl、Python、Node.js是最常见的三种方式。但对于习惯用C++开发的同学来说，如何快速对接大模型API呢？

使用随机生成一个500M的源数据文件，开启两个线程，一个线程从数据文件中随机长度读取数据，然后往循环buffer里面写数据，一个线程从循环buffer里面随机长度读取出数据，然后写入文件，最后使用。循环buffer，即环形缓冲区，设有固定的大小，被定义成一个环形，新数据会覆盖旧的数据，减少内存拷贝，提高程序的性能。如图2所示，当我们要写入数据时，我们会关注写指针的位置，还有能写入的空间，图中的白色