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案例介绍
面向公司研究、财务查询、公告检索和指标计算场景，我设计了一套可控的金融研究 Agent 原型，负责问题理解、任务规划、状态编排、工具契约、执行校验和报告生成。系统使用 Python、FastAPI、LangGraph 及 MCP 规范组织工具调用，对参数进行结构化校验，并加入权限白名单、超时重试、幂等恢复、敏感字段脱敏和高风险操作人工确认。最终报告区分事实、计算与推断，同时保留工具轨迹和证据来源。该作品为基于公开资料重构的脱敏能力案例，不含原单位代码、数据或业务规则
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面向公司研究、财务查询、公告检索和指标计算场景，我设计了一套可控的金融研究 Agent 原型，负责问题理解、任务规划、状态编排、工具契约、执行校验和报告生成。系统使用 Python、FastAPI、LangGraph 及 MCP 规范组织工具调用，对参数进行结构化校验，并加入权限白名单、超时重试、幂等恢复、敏感字段脱敏和高风险操作人工确认。最终报告区分事实、计算与推断，同时保留工具轨迹和证据来源。该作品为基于公开资料重构的脱敏能力案例，不含原单位代码、数据或业务规则
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