ליצירת אנליסט פיננסי שיכול להפיק תובנות מדוחות הכספיים של Apple, נשתמש בכוח של סוכני משנה. הנה כיצד זה עובד:

1. התקנת החבילות הנדרשות: אנו מתחילים בהתקנת החבילות הנחוצות, כולל לקוח Python של Anthropic, ספרייה לקריאת קבצי PDF, ו-Matplotlib ליצירת תרשימים.

2. הגדרת סוכני המשנה: אנו מגדירים את סוכני המשנה שלנו באמצעות לקוח Anthropic, כאשר הדגמים הקטנים יותר של Clot 3 Hau מטפלים בדוחות הרבעוניים הבודדים.

3. הורדת דוחות פיננסיים: אנו מוריד את דוחות הרווח והפסד הכספיים לכל רבעון של שנת הכספים 2023.

4. יצירת פרומפטים עבור סוכני המשנה: אנו משתמשים בדגם Opus הגדול יותר כדי ליצור פרומפטים עבור סוכני המשנה, ומורים להם להפיק מידע רלוונטי מדוחות הרווח והפסד הרבעוניים.

5. استخراج المعلومات من التقارير: אנו משתמשים בפונקציה extract_information לעיבוד כל דוח רבעוני, המרת קבצי PDF לתמונות והעברתם דרך סוכני Hau עם הפרומפטים שנוצרו.

6. שילוב תובנות מסוכני המשנה: התגובות מסוכני המשנה, המופרדות בתגיות XML, נאספות ועוברות לסוכן העל Opus כדי ליצור את התגובה הסופית.

7. הדמיית התובנות: סוכן העל מספק תגובה הכוללת קוד Python באמצעות Matplotlib ליצירת תרשים המדגים את השינויים במכירות נטו של Apple לאורך הרבעונים.

באמצעות ניצול היכולות של הדגם Opus הגדול יותר וסוכני Hau הקטנים יותר, אנו יכולים להפיק בצורה יעילה תובנות מדוחות פיננסיים מורכבים ולהציגן בצורה תמציתית ומושכת לעין. גישה זו ממחישה את הכוח של שימוש במערכת היררכית של סוכני AI לטיפול במשימות מורכבות.