Per creare un analista finanziario in grado di estrarre informazioni dai report finanziari di Apple, faremo leva sul potere degli agenti secondari. Ecco come funziona:

1. Installare i pacchetti richiesti: Iniziamo installando i pacchetti necessari, incluso il client Python di Anthropic, una libreria per leggere i file PDF e Matplotlib per generare grafici.

2. Definire gli agenti secondari: Definiamo i nostri agenti secondari utilizzando il client Anthropic, con i modelli Clot 3 Hau più piccoli che gestiscono i singoli report trimestrali.

3. Scaricare i report finanziari: Scaricheremo i report sugli utili finanziari per ogni trimestre dell'anno fiscale 2023.

4. Generare prompt per gli agenti secondari: Utilizziamo il modello Opus più grande per generare prompt per gli agenti secondari, istruendoli ad estrarre informazioni rilevanti dai report sugli utili trimestrali.

5. Estrarre informazioni dai report: Utilizziamo la funzione extract_information per elaborare ogni report trimestrale, convertendo i file PDF in immagini e passandoli attraverso gli agenti secondari Hau con i prompt generati.

6. Combinare le informazioni degli agenti secondari: Le risposte degli agenti secondari, separate da tag XML, vengono raccolte e passate all'agente super Opus per generare la risposta finale.

7. Visualizzare le informazioni: L'agente super fornisce una risposta che include codice Python che utilizza Matplotlib per generare un grafico che visualizza le variazioni delle vendite nette di Apple nei trimestri.

Sfruttando le capacità del modello Opus più grande e degli agenti secondari Hau più piccoli, possiamo estrarre in modo efficiente informazioni da report finanziari complessi e presentarle in modo conciso e visivamente accattivante. Questo approccio dimostra la potenza dell'utilizzo di una gerarchia di agenti AI per affrontare compiti complessi.