Taidollisten talousanalyysiagenttien suunnittelu Claude-, Python-, MCP-liittimillä ja automatisoiduilla tuotoksilla
Anthropic
Tässä opetusohjelmassa rakennamme edistyneen työnkulkusovelluksen Anthropicin finanssipalveluiden arkiston ympärille ja toistamme sen taitopohjaisen arkkitehtuurin puhtaalla Pythonilla. Jäsennämme SKILL.md-tiedostot haettavaksi rekisteriksi, rakennamme uudelleenkäytettävän SkillAgent-luokan, joka syöttää valitut finanssioppaat Anthropicin Messages-rajapintaan, ja suoritamme diskontatun kassavirtalaskelman, luomme herkkyysheatmapit, teemme vertailuyhtiöanalyysin ja laadimme investointikomitean muistion.
Tämä opetusohjelma esittelee, kuinka rakennetaan taitopohjainen talousanalyysiagentti käyttämällä Anthropicin financial-services-säilöä. Se alkaa säilön kloonaamisella, riippuvuuksien asentamisella (anthropic, pandas, openpyxl, pyyaml, matplotlib) ja säilörakenteen kartoittamisella, mukaan lukien agenttiliitännäiset, vertikaaliset liitännäiset, kumppani-integraatiot ja hallittujen agenttien keittokirjat. Järjestelmä jäsentää SKILL.md-tiedostot SkillRegistryyn ja rakentaa sitten SkillAgent-luokan, joka lisää valitut talouspelikirjat Claude-malliin Anthropicin Messages API:n kautta työkalusilmukalla. Agentti suorittaa synteettisen diskontatun kassavirran arvonmäärityksen yritykselle nimeltä Meridian Software laskien yritysarvon, oman pääoman arvon ja implisiittisen osakekohtaisen hinnan. Se tuottaa WACC- ja terminaalikasvuherkkyyslämpökartan, suorittaa vertailukelpoisten yritysten analyysin Excel-tulostuksella, laatii pääomasijoituskomitean muistion ja tarkastaa hallitun agentin käyttöönottospesifikaation. Kaikki numeerinen työ tehdään Python-suoritustyökalun avulla, ja lopulliset tuotokset tallennetaan 'outputs'-hakemistoon.
Lähde: MarkTechPost —
Alkuperäinen
