Construire un agent de rapport sur les gains avec Swarm Framework

Déverrouillez la puissance de l'analyse des rapports de bénéfices automatisés avec le cadre Swarm d'Openai

Imaginez l'automatisation du processus minutieux de l'analyse des rapports sur les bénéfices, de l'extraction des idées clés et de la génération de recommandations éclairées - tout sans effort. Cet article montre comment construire un système multi-agents en utilisant le cadre Swarm d'Openai pour y parvenir. Nous allons construire trois agents spécialisés: un résumé, un analyseur de sentiment et un moteur de recommandation. Cette solution évolutive et modulaire rationalise l'analyse financière et s'étend au-delà des rapports de bénéfices à diverses applications.

Objectifs d'apprentissage clés:

• Saisissez les principes fondamentaux du cadre Swarm d'Openai pour les systèmes multi-agents.
• Développer des agents pour résumer, analyse des sentiments et générer des recommandations.
• Utilisez des agents modulaires pour une analyse efficace des rapports sur les bénéfices.
• Gérez en toute sécurité les clés API à l'aide d'un fichier .env.
• Implémentez un système multi-agents pour automatiser le traitement des rapports sur les gains.
• Comprendre les applications réelles des systèmes multi-agents en finance.
• Configurez et exécutez un flux de travail multi-agents à l'aide de l'essaim d'Openai.

Cet article fait partie du blogathon des sciences des données.

Table des matières:

• Objectifs d'apprentissage clés
• Présentation de l'essaim d'Openai
• Applications et avantages du système multi-agents
• Étape 1: Configuration du projet
• Étape 2: stockage de clé API sécurisé
• Étape 3: mise en œuvre de l'agent
• Étape 4: Fonction d'assistance de chargement de fichiers
• Étape 5: Intégration des composants dans main.py
• Étape 6: Création du rapport sur les gains de l'échantillon
• Étape 7: Exécution du programme
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Présentation de l'essaim d'Openai:

Swarm, le cadre expérimental léger d'Openai, excelle dans l'orchestration multi-agents. Il facilite la coordination de plusieurs agents, chacun spécialisé dans une tâche particulière (par exemple, résumé, analyse des sentiments, génération de recommandations). Notre système comprendra trois agents:

• Agent de résumé: fournit un résumé concis du rapport sur les gains.
• Agent de sentiment: analyse le sentiment exprimé dans le rapport.
• Agent de recommandation: offre des recommandations exploitables basées sur l'analyse des sentiments.

Applications et avantages du système multi-agents:

Le système multi-agents présenté ici est adaptable à divers cas d'utilisation:

• Gestion du portefeuille: automatiser la surveillance des rapports de plusieurs sociétés et suggérer des ajustements de portefeuille en fonction des tendances du sentiment.
• Résumé des nouvelles financières: intégrer les flux d'actualités en temps réel pour identifier de manière proactive les changements de marché potentiels.
• Suivi des sentiments: prédire les mouvements des actions ou de la cryptographie basés sur le sentiment des informations sur le marché positif / négatif.

La modularité des agents permet la réutilisation des composants entre les projets, améliorant la flexibilité et l'évolutivité.

Étape 1: Configuration du projet:

Commencez par créer la structure du projet et installez les dépendances nécessaires:

 mkdir gains_report
CD GAINS_REPORT
Les agents MKDIR utilisent
Touch Main.py Agents / __ init__.py utils / __ init__.py .gitignore
pip install git https://github.com/openai/swarm.git openai python-dotenv

Étape 2: Secure API Key Storage:

Stockez en toute sécurité votre clé API OpenAI dans un fichier .env :

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

Cela empêche l'exposition des clés de l'API dans votre code.

Étape 3: Implémentation de l'agent:

Créons les trois agents:

Agent récapitulatif ( agents/summary_agent.py ):

 de l'agent d'importation Swarm

def résumer_report (context_variables):
    report_text = context_variables ["report_text"]
    return f "Résumé: {report_text [: 100]} ..."

résumé_agent = agent (
    name = "agent récapitulatif",
    instructions = "résume les points clés du rapport sur les gains.",
    fonctions = [résumer_report]
)

Agent de sentiment ( agents/sentiment_agent.py ):

 de l'agent d'importation Swarm

def analyze_sentiment (context_variables):
    report_text = context_variables ["report_text"]
    Sentiment = "Positive" si "Profit" dans Report_Text else "négatif"
    Retour f "Le sentiment du rapport est: {Sentiment}"

Sentiment_agent = agent (
    name = "agent de sentiment",
    instructions = "Analyser le sentiment du rapport.",
    fonctions = [analyse_sentiment]
)

Agent de recommandation ( agents/recommendation_agent.py ):

 de l'agent d'importation Swarm

Def Generate_RecomMendation (context_variables):
    Sentiment = context_variables ["Sentiment"]
    recommandation = "acheter" si sentiment == "positif" else "hold"
    retour f "Ma recommandation est: {recommandation}"

recommandation_agent = agent (
    name = "agent de recommandation",
    instructions = "recommander des actions basées sur l'analyse des sentiments.",
    fonctions = [generate_recomMendation]
)

Étape 4: Fonction d'assistance de chargement de fichiers:

Créez une fonction d'assistance ( utils/helpers.py ) pour un chargement de fichiers efficace:

 def load_earnings_report (filepath):
    avec ouvert (filepath, "r") comme fichier:
        return file.read ()

Étape 5: Intégration des composants dans main.py :

Orchestrer les agents de votre script principal:

 # ... (Importer des déclarations comme avant) ...

# Variables d'environnement de chargement
load_dotenv ()
os.environ ['openai_api_key'] = os.getenv ('openai_api_key')

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

# ... (exécution de l'agent comme avant) ...

Étape 6: Création du rapport sur les gains de l'échantillon:

Créer sample_earnings.txt avec des exemples de données:

 <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>

Étape 7: Exécution du programme:

Exécutez le programme:

 python main.py

(Sortie attendue similaire à l'image fournie dans l'article d'origine.)

Conclusion:

Ce didacticiel montre un système multi-agents utilisant l'analyse de rapport d'essaim d'Openai pour les résultats des gains automatisés. Sa conception modulaire et son adaptabilité en font un outil puissant pour l'analyse financière et au-delà. D'autres améliorations pourraient inclure l'intégration d'API financiers en temps réel pour l'analyse dynamique.

Questions fréquemment posées: (similaire à la section FAQ d'origine, mais potentiellement reformulé pour une meilleure clarté et flux)

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