Run the learning companion with the given task. Args: task (str, optional): The learning task description. Defaults to an example task.

运行OWL系统并返回结果 Args: question: 用户问题 example_module: 要导入的示例模块名（如 "run_terminal_zh" 或 "run_deep"） Returns: Tuple[...]: 回

OWLシステムを実行して結果を返す 引数: question: ユーザーの質問 example_module: インポートする例モジュール名（例："run_terminal_zh"や"run_deep"） 戻り値: Tuple[..

Run the OWL system and return results Args: question: User question example_module: Example module name to import (e.g., "run_ter

Run the society with nicely formatted terminal output and write to markdown. Args: society (OwlRolePlaying): The society to run.

Wrapper around run_society to ensure round limit is strictly enforced This implementation hijacks the step method to force termination after

Connect to MCP servers, run the provided task, and return the answer.

Sanitize log messages to avoid exposing sensitive information like IPs.

Analyze chat history and extract tool call information.

配置日志系统，将日志输出到文件和内存队列以及控制台

ログをファイル、メモリキュー、およびコンソールに出力するようにロギングシステムを設定

Configure logging system to output logs to file, memory queue, and console

测试函数，使用预设参数快速测试系统功能 Args: ticker: 股票代码，默认为"000001"（平安银行） model_name: 使用的模型名称 (gemini, openai, qwen)

验证用户输入是否有效 Args: question: 用户问题 Returns: bool: 输入是否有效

验证用户输入是否有效 Args: question: 用户问题 Returns: bool: 输入是否有效

ユーザー入力が有効かどうかを検証 引数: question: ユーザーの質問 戻り値: bool: 入力が有効かどうか

Validate if user input is valid Args: question: User question Returns: bool: Whether the input is valid

析构函数，确保关闭日志文件

初始化输出日志记录器 Args: filename: 日志文件名，默认为自动生成

初始化市场数据分析代理 Args: show_reasoning: 是否显示推理过程 model_name: 使用的模型名称 (gemini, openai, qwen)

初始化多头研究员代理 Args: show_reasoning: 是否显示推理过程 model_name: 使用的模型名称 (gemini, openai, qwen)

初始化投资组合管理代理 Args: show_reasoning: 是否显示推理过程 model_name: 使用的模型名称 (gemini, openai, qwen)

初始化基本面分析代理 Args: show_reasoning: 是否显示推理过程 model_name: 使用的模型名称 (gemini, openai, qwen)

初始化风险管理代理 Args: show_reasoning: 是否显示推理过程 model_name: 使用的模型名称 (gemini, openai, qwen)

初始化技术分析代理 Args: show_reasoning: 是否显示推理过程 model_name: 使用的模型名称 (gemini, openai, qwen)

初始化情绪分析代理 Args: show_reasoning: 是否显示推理过程 model_name: 使用的模型名称 (gemini, openai, qwen)

初始化估值分析代理 Args: show_reasoning: 是否显示推理过程 model_name: 使用的模型名称 (gemini, openai, qwen)

初始化空头研究员代理 Args: show_reasoning: 是否显示推理过程 model_name: 使用的模型名称 (gemini, openai, qwen)

初始化代理 Args: role_agent: Camel框架的聊天代理 show_reasoning: 是否显示推理过程 model_name: 使用的模型名称 (gemini, openai

初始化投资分析代理 Args: show_reasoning: 是否显示推理过程 model_name: 使用的模型名称 (gemini, openai, qwen)

初始化辩论室代理 Args: show_reasoning: 是否显示推理过程 model_name: 使用的模型名称 (gemini, openai, qwen)

r"""Initialize the GAIA benchmark. Args: data_dir (str): The directory to save the data. save_to (str): The file to s

分析财务趋势 Args: historical_data: 历史财务数据 trends: 财务趋势数据 Returns: str: 财务趋势分析

r"""Create a user message from a task. Args: task (Dict[str, Any]): The task to create the message from. Returns:

r"""Download a file from a URL and save it to the cache directory.

准备技术分析提示 Args: stock_data: 股票数据对象 Returns: str: 技术分析提示

准备数据摘要提示 Args: ticker: 股票代码 stock_data: 股票数据对象 Returns: str: 数据摘要提示

Enhanced wrapper around the OWL run_society function with detailed logging.

r"""Extract the content of a given document (or url) and return the processed text. It may filter out some information, resulting in inaccurat

生成AI消息 Args: content: 消息内容 Returns: BaseMessage: 助手消息对象

获取环境变量的实际值 优先级：前端配置 > .env文件 > 系统环境变量

環境変数の実際の値を取得 優先順位: フロントエンド設定 > .envファイル > システム環境変数

Get the actual value of an environment variable Priority: Frontend configuration > .env file > System environment variables

获取股票历史数据 Args: ticker: 股票代码 start_date: 开始日期 (YYYY-MM-DD) end_date: 结束日期 (YYYY-MM-DD) Returns:

后台线程，持续读取日志文件并将新行添加到队列中

継続的にログファイルを読み取り、新しい行をキューに追加するバックグラウンドスレッド

Background thread that continuously reads the log file and adds new lines to the queue

Decorator to log when a synchronous tool is being used.

解析JSON响应 Args: response: 响应文本 Returns: Dict[str, Any]: 解析后的JSON数据

Try to patch specific OWL functions to add logging.

处理输入数据并返回结果 Args: data: 输入数据 Returns: Dict[str, Any]: 处理结果

处理投资分析请求 Args: data: 输入数据，包含股票信息 Returns: Dict[str, Any]: 投资分析结果

处理问题并实时更新日志

質問を処理し、リアルタイムでログを更新

Process questions and update logs in real-time

运行OWL系统并返回结果 Args: question: 用户问题 example_module: 要导入的示例模块名（如 "run_terminal_zh" 或 "run_deep"） Returns: Tuple[...]: 回

保存环境变量表格的更改 Args: data: Dataframe数据，可能是pandas DataFrame对象 Returns: str: 操作状态信息，包含HTML格式的状态消息

環境変数テーブルへの変更を保存 引数: data: データフレームデータ、おそらくpandas DataFrameオブジェクト 戻り値: str: 操作ステータス情報、HTML形式のステータスメッセージを含む

Save changes to the environment variable table Args: data: Dataframe data, possibly a pandas DataFrame object Returns: str:

保存环境变量到.env文件

保存环境变量到.env文件 Args: env_vars: 字典，键为环境变量名，值可以是字符串或(值,来源)元组

環境変数を.envファイルに保存 引数: env_vars: 辞書、キーは環境変数名、値は文字列または（value, source）タプル

Save environment variables to .env file Args: env_vars: Dictionary, keys are environment variable names, values can be strings or (value,

设置日志记录器 Args: name: 日志记录器名称 log_level: 日志级别 log_dir: 日志目录 Returns: logging.Logger: 配置好的日志记录