편견 완화, 투명성 보장 및 신뢰성 향상
이 모듈은 확장 가능한 프레임 워크를 사용하여 지능적이고 AI 중심의 다중 에이전트 시스템을 구축하는 데 실질적인 경험을 제공합니다.
(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.)
목차 :
다중 농업 AI 시스템 : Langchain 관리자
다중 에이전트 아키텍처
금융 시장 분석을위한 실습 멀티 에이전트 AI 시스템
환경 설정
특수 에이전트 함수 정의
에이전트 작성 및 배포
시스템 실행
미래의 향상
키 테이크 아웃
자주 묻는 질문
다중 에이전트 AI 시스템 : Langchain 감독자
간단한 예는 두 명의 특수 요원을 관리하는 감독자를 보여줍니다.
시스템의 전반적인 대화 내역에 에이전트 메시지 포함 : 에이전트의 완전한 메시지 이력 포함 :
다중 에이전트 아키텍처
시스템은 5 개의 조정 된 AI 에이전트로 구성됩니다 :
시장 데이터 에이전트 ( Market_data_expert )-실시간 재무 데이터 (주가, P/E 비율, EPS, 매출 성장)를 검색합니다. 현재 시장 정보에 대한 액세스를 보장합니다.
감정 분석 에이전트 ( sentiment_expert ) - 주식에 대한 뉴스 및 소셜 미디어 감정을 분석하여 긍정적, 중립적이거나 부정적인 것으로 분류합니다.
정량적 분석 에이전트 (
Quant_expert ) - 주가 추세, 이동 평균 및 변동성 메트릭을 계산합니다. 추세와 위험 수준을 식별합니다.
투자 전략 에이전트 ( Strategy_Expert ) - 사용 가능한 모든 통찰력을 기반으로 구매/판매/홀드 권장 사항을 생성합니다.
감독자 에이전트 ( Market_Supervisor ) - 모든 에이전트를 관리하고, 위임하고, 작업 흐름을 모니터링하고, 사용자에 대한 권장 사항을 집계합니다.
금융 시장 분석을위한 실습 멀티 에이전트 AI 시스템
1. 환경 설정
필요한 종속성을 설치하십시오 :
OpenAI API 키 : 를 안전하게 구성하십시오
2. 특수 에이전트 함수 정의
(시장 데이터를 가져 오기위한 코드 예제, 감정 분석, 정량 분석 및 투자 전략은 원본 텍스트에 제공되며 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.)
3. 에이전트 생성 및 배포
(Langgraph Supervisor 및 Langchain을 사용하여 에이전트 생성 및 배포를위한 코드 예제는 원본 텍스트로 제공되며 변경되지 않은 상태입니다.)
4. 시스템 실행
(시스템 실행 및 쿼리 투자 권장 사항을위한 코드 예제 원본 텍스트에 제공되며 변경되지 않은 상태입니다.)
미래 개선 사항
라이브 재고 데이터에 대한 실시간 API (Yahoo Finance, Alpha Vantage) 통합.
더 넓은 소셜 미디어 모니터링으로 감정 분석을 향상시킵니다
위험 평가 및 다각화 전략을 통합하기 위해 포트폴리오 관리를 확장합니다.
키 테이크 아웃
이 다중 에이전트 AI 시스템은 시장 분석, 감정 평가 및 투자 권장 사항을 자동화합니다.
전문 에이전트는 효율적인 조정을 위해 감독관 에이전트가 관리하는 별개의 작업을 처리합니다.
시스템은 Langgraph Supervisor를 사용하여 모듈성, 확장 성 및 자동화를 가능하게합니다.
실시간 데이터 및 고급 기능의 통합은 시스템의 기능을 향상시킵니다.
(이 기사에 나와있는 미디어는 Analytics Vidhya가 소유하지 않으며 저자의 재량에 따라 사용됩니다.)
자주 묻는 질문
(FAQ 섹션은 원본 텍스트에서 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.)
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