Swarm Frameworkを使用した収益レポートエージェントの構築

OpenaiのSwarm Frameworkを使用して、自動収益レポート分析の力を解き放つ

収益レポートを分析する骨の折れるプロセスを自動化し、重要な洞察を抽出し、情報に基づいた推奨事項を生成することを想像してください。この記事では、OpenaiのSwarm Frameworkを使用してマルチエージェントシステムを構築して、まさにそれを実現する方法を示しています。 3つの専門的なエージェントの構築：summarizer、センチメントアナライザー、推奨エンジンを構築します。このスケーラブルなモジュール式ソリューションは、財務分析を合理化し、収益レポートを超えてさまざまなアプリケーションに拡張します。

主要な学習目標：

• Multi-AgentシステムのOpenaiの群れフレームワークの基礎を把握します。
• 要約、感情分析、および推奨事項を生成するためのエージェントを開発します。
• 効率的な収益レポート分析のためにモジュラーエージェントを利用します。
• .ENVファイルを使用してAPIキーを安全に管理します。
• 収益レポート処理を自動化するためのマルチエージェントシステムを実装します。
• 金融におけるマルチエージェントシステムの実際のアプリケーションを理解します。
• Openaiの群れを使用して、マルチエージェントワークフローをセットアップして実行します。

この記事は、Data Science Blogathonの一部です。

目次：

• 主要な学習目標
• Openaiの群れの紹介
• マルチエージェントシステムアプリケーションと利点
• ステップ1：プロジェクトのセットアップ
• ステップ2：APIキーストレージを保護します
• ステップ3：エージェントの実装
• ステップ4：ヘルパー機能をロードするファイル
• ステップ5： main.pyのコンポーネントの統合
• ステップ6：サンプル収益レポートの作成
• ステップ7：プログラムの実行
• 結論
• よくある質問

Openaiの群れの紹介：

Openaiの軽量で実験的なフレームワークであるSwarmは、マルチエージェントオーケストレーションに優れています。複数のエージェントの調整を容易にし、それぞれが特定のタスク（要約、センチメント分析、推奨生成）に特化しています。私たちのシステムは3つのエージェントで構成されます。

• 要約エージェント：収益レポートの簡潔な要約を提供します。
• センチメントエージェント：レポートで表明された感情を分析します。
• 推奨エージェント：感情分析に基づいた実用的な推奨事項を提供します。

マルチエージェントシステムアプリケーションと利点：

ここで提示されるマルチエージェントシステムは、さまざまなユースケースに適応できます。

• ポートフォリオ管理：複数の企業レポートの監視を自動化し、センチメントの傾向に基づいてポートフォリオの調整を提案します。
• 金融ニュースの要約：リアルタイムのニュースフィードを統合して、潜在的な市場の変化を積極的に特定します。
• センチメント追跡：肯定的/ネガティブな市場ニュース感情に基づいて、在庫または暗号の動きを予測します。

エージェントのモジュール性により、プロジェクト全体でコンポーネントの再利用が可能になり、柔軟性とスケーラビリティが向上します。

ステップ1：プロジェクトのセットアップ：

プロジェクト構造を作成し、必要な依存関係をインストールすることから始めます。

 MKDIR収益_Report
CD fearnings_report
MKDIRエージェントの利用
touch main.pyエージェント/__ init__.py utils/__ init__.py .gitignore
ピップインストールgit https://github.com/openai/swarm.git openai python-dotenv

ステップ2：APIキーストレージを保護：

OpenAI APIキーを.envファイルに安全に保存します。

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

これにより、コード内のAPIキーエクスポージャーが防止されます。

ステップ3：エージェントの実装：

3つのエージェントを作成しましょう。

概要エージェント（ agents/summary_agent.py ）：

群れ輸入剤から

def summarize_report（context_variables）：
    Report_text = Context_variables ["report_text"]]
    return f "summary：{report_text [：100]} ..."

summary_agent = agent（
    name = "summary agent"、
    命令= "収益レポートの重要なポイントを要約します。"、
    関数= [summarize_report]
））

センチメントエージェント（ agents/sentiment_agent.py ）：

群れ輸入剤から

DEF Analyze_Sentiment（context_variables）：
    Report_text = Context_variables ["report_text"]]
    sentiment = "positive" if "利益" in report_text else "negial"
    furtion f "報告書の感情は{sentiment}"です "

sentiment_agent = agent（
    name = "Sentiment Agent"、
    指示= "レポートの感情を分析します。"、
    関数= [Analyze_Sentiment]
））

推奨エージェント（ agents/recommendation_agent.py ）：

群れ輸入剤から

def generate_recommendation（context_variables）：
    センチメント= Context_Variables ["Sentiment"]
    推奨事項= "buy" sentiment == "positive" else "hold"
    furne f "私の推奨事項は次のとおりです。{推奨}」

busmentation_agent = agent（
    name = "推奨エージェント"、
    命令= "センチメント分析に基づいてアクションを推奨します。"、
    関数= [Generate_Recommendation]
））

ステップ4：ファイルロードヘルパー機能：

効率的なファイルロードのためにヘルパー関数（ utils/helpers.py ）を作成します。

 def load_earnings_report（filepath）：
    open（filepath、 "r"）としてファイルとして：
        file.read（）を返します

ステップ5： main.pyのコンポーネントの統合：

メインスクリプトでエージェントを調整します。

 ＃...（以前のようにステートメントをインポート）...

＃環境変数をロードします
load_dotenv（）
os.environ ['openai_api_key'] = os.getenv（ 'openai_api_key'）

client = swarm（）
Report_text = load_earnings_report（ "sample_earnings.txt"）

＃...（以前のようにエージェントの実行）...

ステップ6：サンプル収益レポートの作成：

サンプルデータを使用してsample_earnings.txtを作成します。

 <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>

ステップ7：プログラムの実行：

プログラムを実行します：

 python main.py

（元の記事で提供されている画像と同様の予想出力。）

結論：

このチュートリアルでは、自動収益レポート分析のためにOpenaiの群れを使用したマルチエージェントシステムを示しています。そのモジュラー設計と適応性により、財務分析以上の強力なツールになります。さらなる機能強化には、動的分析のためにリアルタイムの金融APIの統合が含まれます。

よくある質問：（元のFAQセクションに似ていますが、明確さと流れのために潜在的に言い換える可能性があります）

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以上がSwarm Frameworkを使用した収益レポートエージェントの構築の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。