足球比赛分析系统：多智能体架构下如何提升预测精度与代码质量？

Delah·德尔哈 — 一个基于13智能体协作的足球比赛分析系统，求大佬们帮看架构和代码 仓库： https://gitee.com/delhah/delhah 项目简介 Delah 是一个全自动足球赛事分析系统，基于 81,666 场真实历史比赛数据，通过 13 个智能体协作完成：数据采集 → 特征工程 → 多模型融合预测 → 纯分析决策 → 内容生成。V10.0 版本已移除所有投注逻辑，专注比赛方向分析。 技术栈 Python 3.8+ / SQLite 4个基模型融合：泊松 + Dixon-Coles + Elo + XGBoost 联赛定制配置（16个联赛独立参数） 13智能体协作架构（每个智能体有独立职责和数据库） 目前做的工作 去投注化改造（V10.0）：移除所有 EV/Kelly/仓位逻辑，改为纯方向推荐+置信度+模型分歧度 自动赔率采集：Football-Data / API-Football 多源采集 特征工程统一：13维特征标准化 前端 Dashboard 纯分析视角改造 求社区帮忙看的地方 特征工程是否合理？13维特征是否遗漏了关键信息？ 4模型融合权重（泊松25%、DC25%、Elo20%、XGB30%）是否有优化空间？ XGBoost 模型训练和数据质量，有没有更好的做法？ 多智能体架构是否有冗余？13个是否太多？ 代码结构和工程化方面有什么改进建议？ 欢迎任何意见，issue/PR 都行！ 已尝试的优化： 回测触发率过高（74-95%）→ 收紧置信度阈值，现在分布更合理 XGBoost 33维特征混乱 → 统一为13维，删除硬编码截断逻辑 版本文件堆积 → 清理40+个旧版脚本，保留3个核心入口 硬编码路径 → 改为相对路径 希望获得的结果： 架构层面的改进建议（模型选择、融合方式、特征工程） 代码质量 review（Python 工程化、数据库设计、智能体通信） 预测精度优化方向（当前 4 模型融合是否够用？是否需要更先进的模型？） 任何你觉得有问题的地方都可以提