لإنشاء محلل مالي يمكنه استخراج رؤى من التقارير المالية لشركة Apple، سنستفيد من قوة الوكلاء الفرعيين. إليك كيف يعمل ذلك:

1. تثبيت الحزم المطلوبة: نبدأ بتثبيت الحزم اللازمة، بما في ذلك عميل Python من Anthropic، ومكتبة لقراءة ملفات PDF، وMatplotlib لإنشاء الرسومات.

2. تعريف الوكلاء الفرعيين: نعرّف وكلاءنا الفرعيين باستخدام عميل Anthropic، حيث تتولى نماذج Clot 3 Hau الأصغر معالجة التقارير الربعية الفردية.

3. تنزيل التقارير المالية: نقوم بتنزيل تقارير الأرباح المالية لكل ربع من السنة المالية 2023.

4. إنشاء مطالبات للوكلاء الفرعيين: نستخدم النموذج الأكبر Opus لإنشاء مطالبات للوكلاء الفرعيين، وإرشادهم لاستخراج المعلومات ذات الصلة من تقارير الأرباح الربعية.

5. استخراج المعلومات من التقارير: نستخدم وظيفة extract_information لمعالجة كل تقرير ربعي، بتحويل ملفات PDF إلى صور وتمريرها عبر وكلاء Hau الفرعيين مع المطالبات المنشأة.

6. دمج الرؤى من الوكلاء الفرعيين: يتم جمع الردود من الوكلاء الفرعيين، المفصولة بعلامات XML، وتمريرها إلى الوكيل الأعلى Opus لإنشاء الاستجابة النهائية.

7. تصور الرؤى: يوفر الوكيل الأعلى استجابة تتضمن شفرة Python باستخدام Matplotlib لإنشاء رسم بياني يوضح التغيرات في مبيعات Apple الصافية عبر الأرباع.

من خلال الاستفادة من قدرات النموذج الأكبر Opus والنماذج الأصغر Hau الفرعية، يمكننا استخراج الرؤى بكفاءة من التقارير المالية المعقدة وعرضها بطريقة موجزة وجذابة بصريًا. يوضح هذا النهج قوة استخدام هرمية من وكلاء الذكاء الاصطناعي لمعالجة المهام المعقدة.