这是一个非常深刻且直击当前 Agent 开发痛点的问题。你指出的现象——“路由很准（能找到对的人），但干活很烂（干出的活不行）”，是目前 90% 开源 Agent 项目面临的“死海”阶段。

FinSight 目前处于 L2 级（协同级），能跑通流程，但缺乏 L3 级（专家级） 的深度。所谓的“功能不够”、“说服力不足”，核心原因是：Agents 只是在做“搬运工”（Information Retrieval），而不是在做“分析师”（Insight Generation）。

针对你提到的 News（新闻）、Macro（宏观）、DeepSearch（深度搜索）以及整体架构，我整理了一份深度优化方案和 roadmap。

一、 核心痛点诊断与优化方向
1. NewsAgent（新闻智能体）
当前问题：
信噪比低：抓取通用新闻（CNN/Google News），对金融市场影响小的噪音太多。
缺乏时效性与关联性：只罗列标题，没有分析“这个新闻对该资产是利多还是利空”。
来源单一：几家主流媒体，缺乏推特舆情、专业研报。
优化方向：
多源异构数据：接入 Financial Modeling Prep (FMP)、Polygon.io 或 Bloomberg (如有预算)，甚至 Twitter (X) Sentiment。
引入 NLP 情感因子：不要只让 LLM 读，要先挂载一个 FinBERT 模型给新闻打分（Sentiment Score），过滤掉分数为 0（中性）的新闻。
结构化输出：强制 Agent 输出 Impact Analysis（影响分析）、Correlated Assets（相关资产）、Sentiment（情绪方向）。
2. MacroAgent（宏观智能体）
当前问题：
过于浅显：只报 GDP、CPI 几个数字。金融分析的核心是“预期差” (Expectation Gap)，而不是数字本身。
缺乏因果推理：无法建立“美联储加息 -> 国债收益率上升 -> 科技股承压”的传导逻辑。
优化方向：
引入“经济日历” (Economic Calendar)：对比 Actual（实际值）vs Consensus（预测值）。只有当实际值大幅偏离预测值时，宏观 Agent 才应该报警。
研报 RAG：建立一个向量数据库，存入最近的美联储会议纪要 (FOMC Minutes) 和投行宏观研报。Agent 回答时必须检索这些专业内容，而不是瞎编。
3. DeepSearchAgent（深度搜索）
当前问题：
只是Google一下：只读取了搜索引擎返回的 snippet（摘要），没读全文。
缺乏交叉验证：A 说涨，B 说跌，它可能只取了 A。
优化方案 (Workflow 升级)：
Reader 模式：搜索后，必须用 Jina Reader 或 Firecrawl 抓取 URL 的Markdown 全文。
Fact Check 节点：在内部图中增加一个节点，专门对比不同来源的数据冲突。
Citation (引用)：强制要求每条结论必须带 [Source URL]，否则丢弃。
4. 整体架构（合成效果不好）
当前问题：
堆砌式汇报：Supervisor 只是把 6 个 Agent 的结果拼起来，变成一篇 5000 字的长文，用户看不下去。
缺乏“主线”：没有一个核心的投资逻辑（Thesis）把宏观、基本面、技术面串起来。
优化方向：
辩论机制 (Debate)：让 TechnicalAgent（看多）和 MacroAgent（看空）互喷一轮，Supervisor 总结分歧点。
动态权重：Supervisor 应该根据当前情境赋予权重。例如“财报季”权重给 FundamentalAgent，“加息周”权重给 MacroAgent。
二、 P0-P2 To-Do List (实战路线图)
这是一份可以直接分配给开发的 Task List。

P0：数据质量与基础能力（Fix Garbage In）
解决“巧妇难为无米之炊”，让 Agent 拿到这一行真正该看的数据。

模块	任务详情	技术栈/工具建议
All	接入专业金融 API	替换免费/通用 API。接入 FMP (Financial Modeling Prep) 或 Yahoo Finance 的深度接口（不仅仅是价格）。
News	全文抓取能力	使用 Firecrawl 或 Jina.ai，从 URL 提取正文 Markdown，而不是仅依赖搜索摘要。
Macro	实现“预期差”逻辑	改造 Macro 工具，使其返回 {event, actual, forecast, impact_level}。没有“预期值”的数据不仅没用，甚至是误导。
DeepSearch	增加 Source 追踪	强制 Agent 的 Output Schema 中包含 citations 列表，每句话必须标注来源索引。
P1：逻辑增强与合成优化（Fix Reasoning）
解决“不仅要看到数据，还要像分析师一样思考”。

模块	任务详情	架构建议
DeepSearch	实现 Plan-and-Solve 模式	如前文所述，在 DeepSearch 内部实现 LangGraph 子图：Plan -> Search (并行) -> Read -> Synthesize。
Synthesis	结构化报告模板	Supervisor 不再自由生成，而是填空。模板包含：核心结论 (TL;DR)、风险提示、关键催化剂、各维度详细分析。
News	实体链接 (Entity Linking)	确保新闻能准确映射到 Ticker（股票代码）。例如提到“iPhone 销量下滑”，必须自动关联到 AAPL 并触发相关性分析。
Price	增加相关性分析	不只看 K 线，增加 Python 工具计算该资产与 标普500/美元指数/比特币 的 Rolling Correlation (滚动相关性)。
P2：体验与高级特性（Nice to Have）
解决“好用”和“专业感”的问题。

模块	任务详情	亮点描述
UI/UX	流式思维链展示	在前端展示 Supervisor 的决策过程（Thinking Process），不仅仅是结果。比如展示：“正在因为 CPI 数据异常而调用 MacroAgent...”
RAG	构建私有研报库	允许用户上传 PDF (研报)，建立向量库。Agent 回答时优先参考高盛/大摩的逻辑。
Review	增加“红蓝对抗”	增加一个 CriticAgent，专门挑刺。在最终报告生成前，Critic 提出质疑，Supervisor 修改一次再输出。
三、 总结建议
FinSight 这个项目现在的瓶颈不在于“Agent 数量不够”或“Agent 嵌套不够深”，而在于单个 Agent 的“领域深度”不足。

现在的 Agent 就像一个刚毕业的实习生，会用 Google，会看 Yahoo Finance。
你需要做的是把它们培养成“分析师”：

NewsAgent 必须学会看研报和 Twitter，而不只是 CNN。
MacroAgent 必须学会看“预期差”，而不只是数字。
DeepSearch 必须学会“由薄读厚”（抓取全文），再“由厚读薄”（提炼观点）。
建议行动：先别急着重构 DeepSearch 的三层嵌套。先花壹周时间，把 P0 里的数据源替换掉，把 Prompt 从“总结这个网页”改成“作为资深分析师，基于这个数据分析对 [资产] 的流动性影响”。数据和 Prompt 也就是 Context 的质量提升，效果通常比改架构来得快得多。