宁德时代2026年q1毛利率未下滑，反而稳中有升：营业成本率75.18%，同比下降0.41个百分点；净利率17.61%，微升0.06个百分点，主因储能业务占比升至41.3%及海外放量拉动结构优化。
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你需要一个能自动抓取财报数据、识别技术形态、对比同业指标，并用自然语言生成可读报告的投研分析助手——不是简单问答机器人，而是能主动拆解“宁德时代Q1毛利率下滑原因”这类复杂问题的智能体。
创建Agent并选择正确类型
登录Dify控制台（https://www.php.cn/link/07853a2a7780c24f61a8e4b9961174db），点击【新建应用】→ 选择【Agent】类型。这一步不能选“Chatbot”或“Workflow”，否则后续无法启用工具调用与任务规划能力。
命名建议直接体现业务属性，例如“电池产业链投研Agent”，描述写成：“专注新能源车及储能板块的深度分析，支持个股/板块/事件驱动型研究，输出含数据支撑的逻辑推演。”
创建后进入编辑页，先确认右上角模型已切换为DeepSeek-R1（需提前在【模型设置】中绑定API Key）——【未绑定将导致所有工具调用失败】。
编写高精度系统提示词
在【提示词】区域粘贴以下结构化指令（非自由发挥）：
你是一位有8年卖方经验的新能源行业分析师，熟悉财报附注细节、技术指标计算逻辑与产业链传导关系。当用户提出投研需求时：第一步，识别问题类型（个股诊断/横向对比/事件归因/板块轮动）；第二步，自动触发对应工具链（财报API→技术指标计算→同业数据库→新闻情感分析）；第三步，所有结论必须标注数据来源与时效性（例：“ROE同比下降3.2pct，数据来自Wind截至2026-06-05”）；第四步，若发现矛盾信号（如量价背离+舆情乐观），需单独列出风险提示段落。
注意：禁止虚构未调用的数据，禁止使用“可能”“大概”等模糊表述，所有判断必须基于已获取的工具返回结果。
配置四类核心工具
进入【工具】面板，逐项添加：
方法一：财报数据工具
选择HTTP Request节点→填写Wind或聚源API地址→在Headers中填入Authorization: Bearer 【你的Wind Token】→Body模板设为JSON，包含stock_code和report_period字段。
方法二：技术指标工具
用Code节点实现→Python脚本需内置TA-Lib库→输入参数为stock_code和date_range→输出MACD、RSI、布林带宽度三组数值→关键点：必须对停牌日做NaN填充处理，否则后续分析会中断。
方法三：同业对比工具
接入本地Excel知识库（上传含申万三级行业PE/PB/营收增速的表格）→启用RAG检索→设置chunk_size=512，similarity_threshold=0.72→避免召回过宽导致噪声干扰。
方法四：新闻情绪工具
调用百度NLP情感分析API→文本输入字段限定为“近7日标题+摘要”→返回值仅保留confidence_score＞0.65的结果→低置信度条目直接过滤，不参与结论生成。
设置工具调度策略
在【推理模式】中选择【ReAct】而非Function Calling——因为投研问题存在强依赖链（如先查财报再比同业，再结合新闻验证），ReAct能动态观察中间结果决定下一步动作。
打开【高级设置】→启用“多步骤容错”→设置单次工具调用超时为15秒（财报API常因服务器排队延迟）→勾选“失败时自动重试2次”。
特别注意：在ReAct循环中，若连续两次调用同一工具返回空结果，Agent必须终止流程并返回明确报错：“未能获取[XX公司]最新财报，请检查代码或数据源权限”。【禁止静默跳过或伪造数据】
调试与发布
点击右上角【Preview】→输入测试语句：“分析亿纬锂能2026年Q1业绩，对比宁德时代与国轩高科，重点看毛利率变化和铜箔采购成本影响”→观察节点执行顺序是否为：意图识别→财报工具触发→同业知识库检索→新闻API调用→LLM整合输出。
若某工具节点显示红色报错，立即查看右侧日志中的Request Payload与Response Body，确认Token时效性或参数格式（如stock_code是否误填为“300014.SZ”而非“300014”）。
全部流程通过后，点击【Publish】→生成Web链接→复制嵌入券商内部IM系统或投研平台iframe容器中。
