Erstellen eines Ertragsberichtsagenten mit Swarm Framework

Schalten Sie die Leistung der automatisierten Ertragsberichtsanalyse mit dem Swarm Framework von OpenAI frei

Stellen Sie sich vor, Sie automatisieren den sorgfältigen Prozess der Analyse von Ertragsberichten, der Extraktion wichtiger Erkenntnisse und der Erzeugung fundierter Empfehlungen - alle mühelos. Dieser Artikel zeigt, wie ein Multi-Agent-System mit dem Swarm-Framework von OpenAI erstellt wird, um genau das zu erreichen. Wir werden drei spezialisierte Agenten errichten: einen Zusammenfassungsgericht, einen Stimmungsanalysator und einen Empfehlungsmotor. Diese skalierbare, modulare Lösung optimiert die Finanzanalyse und erstreckt sich über die Ertragsberichte über verschiedene Anwendungen hinaus.

Wichtige Lernziele:

• Erfassen Sie die Grundlagen des Swarm-Frameworks von OpenAI für Multi-Agent-Systeme.
• Entwickeln Sie Agenten zum Zusammenfassen, Stimmungsanalyse und Erzeugen von Empfehlungen.
• Verwenden Sie modulare Wirkstoffe für eine effiziente Analyse des Ertragsberichts.
• Verwalten Sie die API -Schlüssel sicher mit einer .env -Datei.
• Implementieren Sie ein Multi-Agent-System, um die Verarbeitung von Ertragsberichten zu automatisieren.
• Verstehen Sie reale Anwendungen von Multi-Agent-Systemen im Finanzwesen.
• Richten Sie einen Multi-Agent-Workflow mit OpenAIs Schwarm ein und führen Sie sie aus.

Dieser Artikel ist Teil des Datenwissenschaftsblogathons.

Inhaltsverzeichnis:

• Wichtige Lernziele
• Einführung von Openais Schwarm
• Multi-Agent-Systemanwendungen und Vorteile
• Schritt 1: Projekteinrichtung
• Schritt 2: Sicherung der API -Schlüsselspeicher
• Schritt 3: Implementierung der Agenten
• Schritt 4: Funktionsladung der Helferfunktion
• Schritt 5: Komponenten in main.py integrieren
• Schritt 6: Schaffung von Probenergebnisberichtsbericht
• Schritt 7: Programmausführung
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Einführung von Openais Schwarm:

Swarm, Openai's Leichtgewicht, experimentelles Gerüst, zeichnet sich bei Multi-Agent-Orchestrierung aus. Es erleichtert die Koordination mehrerer Agenten, die jeweils auf eine bestimmte Aufgabe spezialisiert sind (z. B. Zusammenfassung, Stimmungsanalyse, Empfehlungerzeugung). Unser System wird drei Agenten umfassen:

• Zusammenfassungsvertreter: Bietet eine kurze Zusammenfassung des Gewinnberichts.
• Sentiment Agent: Analysiert das im Bericht ausgedrückte Gefühl.
• Empfehlungsagent: bietet umsetzbare Empfehlungen an, die auf der Stimmungsanalyse basieren.

Multi-Agent-Systemanwendungen und Vorteile:

Das hier vorgestellte Multi-Agent-System ist an verschiedene Anwendungsfälle anpassbar:

• Portfoliomanagement: Automatisieren Sie die Überwachung mehrerer Unternehmensberichte und schlagen Sie Portfolio -Anpassungen auf der Grundlage von Stimmungstrends vor.
• Zusammenfassung der Finanznachrichten: Integrieren Sie Echtzeit-News-Feeds, um potenzielle Marktverschiebungen proaktiv zu identifizieren.
• Sentiment -Tracking: Vorhersage von Aktien- oder Kryptobewegungen auf der Grundlage positiver/negativer Marktnachrichten.

Die Modularität der Agenten ermöglicht die Wiederverwendung von Komponenten über Projekte hinweg und verbessert die Flexibilität und Skalierbarkeit.

Schritt 1: Projekt -Setup:

Beginnen Sie mit der Erstellung der Projektstruktur und der Installation der erforderlichen Abhängigkeiten:

 Mkdir Earnings_report
CD Earnings_report
Mkdir Agents Utils
touch main.py Agents/__ init__.py utils/__ init__.py .gitignore
PIP Installation Git https://github.com/openai/swarm.git openai python-dotenv

Schritt 2: Sicherung der API -Schlüsselspeicher:

Speichern Sie Ihre OpenAI -API -Schlüssel sicher in einer .env -Datei:

 <code>OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key-here</code>

Dies verhindert die Exposition gegenüber der API -Schlüssel in Ihrem Code.

Schritt 3: Implementierung der Agenten:

Lassen Sie uns die drei Agenten erstellen:

Zusammenfassungsvertreter ( agents/summary_agent.py ):

 vom Swarm Import Agent

Def summarize_report (context_variables):
    report_text = context_variables ["report_text"]
    Rückgabe f "Zusammenfassung: {report_text [: 100]} ..."

summary_agent = Agent (Agent (
    name = "SUMPLY AGENT",
    Anweisungen = "Fassen Sie die wichtigsten Punkte des Ertragsberichts zusammen.",.
    Funktionen = [summarize_report]
)

Sentiment Agent ( agents/sentiment_agent.py ):

 vom Swarm Import Agent

Def Analyze_Sentiment (context_variables):
    report_text = context_variables ["report_text"]
    Sentiment = "positiv" wenn "Gewinn" in report_text "negativ"
    Rückgabe f "Das Gefühl des Berichts ist: {Sentiment}"

Sentiment_agent = Agent (Agent (
    name = "Sentiment Agent",
    Anweisungen = "Analysieren Sie das Gefühl des Berichts.",
    Funktionen = [analyze_sentiment]
)

Empfehlungsvertreter ( agents/recommendation_agent.py ):

 vom Swarm Import Agent

Def generate_recommendation (context_variables):
    Sentiment = context_variables ["Sentiment"]
    Empfehlung = "kaufen" wenn Sentiment == "positiv" sonst "Hold"
    Rückgabe f "Meine Empfehlung lautet: {Empfehlung}"

Empfehlung_agent = Agent (Agent (
    name = "Empfehlungsagent",
    Anweisungen = "Aktionen basierend auf der Stimmungsanalyse empfehlen.",
    Funktionen = [generate_recommendation]
)

Schritt 4: Funktion zum Laden von Dateien Helfer:

Erstellen Sie eine Helferfunktion ( utils/helpers.py ) für effizientes Ladedatei:

 Def load_earnings_report (filepath):
    mit offen (filepath, "r") als Datei:
        Rückgabedatei.read ()

Schritt 5: Komponenten in main.py integrieren:

Orchestrieren Sie die Agenten in Ihrem Hauptskript:

 # ... (Importieren wie zuvor) ...

# Lastumgebungsvariablen
load_dotenv ()
os.environ ['openai_api_key'] = os.getenv ('openai_api_key')

Client = Swarm ()
report_text = load_earnings_report ("sample_earnings.txt"))

# ... (Agentenausführung wie zuvor) ...

Schritt 6: Schöpfung für die Ertragsbericht:

Erstellen Sie sample_earnings.txt mit Beispieldaten:

 <code>Company XYZ reported a 20% increase in profits compared to the previous quarter. Sales grew by 15%, and the company expects continued growth in the next fiscal year.</code>

Schritt 7: Programmausführung:

Führen Sie das Programm aus:

 Python main.py

(Erwartete Ausgabe ähnlich dem im Originalartikel bereitgestellten Bild.)

Abschluss:

Dieses Tutorial zeigt ein Multi-Agent-System, das OpenAIs Schwarm für die Analyse des automatisierten Gewinnberichts verwendet. Das modulare Design und seine Anpassungsfähigkeit machen es zu einem leistungsstarken Instrument für die Finanzanalyse und darüber hinaus. Weitere Verbesserungen könnten die Integration von Echtzeit-Finanz-APIs für die dynamische Analyse umfassen.

Häufig gestellte Fragen: (ähnlich dem ursprünglichen FAQ -Abschnitt, aber möglicherweise um bessere Klarheit und Fluss umformuliert)

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