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最近刚好研究了一下 的实现，感觉做一个 MVP 仿盘会非常有意思！刚好愁没有好用的大语言模型聚合API。整理了一个快速实现的技术思路，大家看看怎么样：
模型与编排层：
LLM聚合: 选 Qwen, Grok, Claude, OpenAI,
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最近刚好研究了一下 https://t.co/fdJG3HYQLB 的实现，感觉做一个 MVP 仿盘会非常有意思！刚好愁没有好用的大语言模型聚合API。整理了一个快速实现的技术思路，大家看看怎么样：
模型与编排层：
LLM聚合: 选 @ZenMuxAI。Nof1上的DeepSeek, Qwen, Grok, Claude, OpenAI, Gemini等它基本都支持。还有一个挺有意思的功能，如果模型问题导致亏损，还能有保险赔偿机制
工作流: 用 @n8n_io。相比手写LangChain，n8n的可视化工作流更适合快速编排RAG和Agentic逻辑，处理工具调用（如查行情、模拟交易）
应用与表示层：采用 React /Next.js，快速构建实时排行榜和 "ModelChat" 交互界面
数据层在MVP阶段先用 @PostgreSQL 的 PGVector 扩展做向量数据库。它能和业务数据（用户、交易记录）放一起，简化技术栈
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