QVeris 帮助应用和 AI Agent 发现股票数据工具，获取结构化执行结果。可以从开始，检查必填参数，再使用返回的 JSON 构建报价卡片、研究表格或 Agent 回答，同时保存供应商数据与来源背景。

JSON 让结果更容易解析，但不会让不同供应商的字段自动等价。应用仍然需要区分最新成交、日收盘、买价和计算指标。建议先为选中的路径构建一个小型适配器，再扩展到其他金融数据集。

已经使用 Python 的团队，可以从起步；相同的请求与校验原则也适用于服务端 JavaScript 应用。

说明了执行接口。应用记录属于你自己定义的转换结构，不能把它称为 QVeris 统一原始响应。HTTP 请求完成后，也不能忽略数据中可能存在的上游错误。

下面是示意性的应用结构，不是真实报价，也不是 QVeris 原始响应。空值有意表示尚未获取的数据，只有实际结果通过校验后才填入。

{
  "instrument": {"symbol": "AAPL", "currency": null},
  "quote": {"price": null, "price_type": null},
  "observed_at": null,
  "retrieved_at": null,
  "source": {"provider": null, "tool_id": null},
  "status": "not_fetched"
}

观察时间和获取时间应使用不同字段。缺失数据保留为空，不用零值替代。JSON 支持字符串、数字、布尔值、数组、对象和 null，应主动定义类型，而不是等电子表格导入时自行猜测。格式定义可参考。

先检查 HTTP 状态、解析 JSON、检查执行结果，再验证供应商数据。展示当前价格前，核对证券身份和时间戳。格式正确的 JSON 仍可能只是错误消息、空对象或较大数据集的一部分。

每条路径都应有明确的映射规则。供应商把数字作为字符串返回时，要先确认可以解析且单位明确，再进行类型转换。对精确小数有要求时保留原值。遇到未知对象结构应停止适配，不要递归查找任意一个叫“price”的字段。

需要 CSV 时，从标准化模型中选择列，写入表头，并保留来源与时间列。除非所选工具确实提供下载格式，CSV 转换应视为应用侧步骤，不能宣称尚未实现的内置导出能力。

报价卡片只需要较小的当前快照；走势图需要按日期排列的观察值数组；公司研究页则需要企业身份及行情。按实际需求连接或。

在 AI Agent 中，把已校验值与来源标签一起交给模型，要求解释缺失字段，避免猜测补全。将交互测试改为自动刷新前，查看。可以先运行下方任务，理解真实响应后再设计最终适配器。

点击后将打开已预填的 QVeris 任务，检查并调用 AAPL 报价工具。任务会将实际价格、观察时间和供应商字段整理为简洁的应用 JSON，缺失值保留为 null，并保留来源。