애플의 재무 보고서에서 통찰력을 추출할 수 있는 재무 분석가를 만들기 위해 하위 에이전트의 힘을 활용할 것입니다. 다음과 같은 방식으로 진행됩니다:

1. 필수 패키지 설치: 필요한 패키지, 즉 Anthropic Python 클라이언트, PDF 파일 읽기 라이브러리, Matplotlib을 설치하는 것으로 시작합니다.

2. 하위 에이전트 정의: Anthropic 클라이언트를 사용하여 하위 에이전트를 정의하며, 더 작은 Clot 3 Hau 모델이 개별 분기 보고서를 처리합니다.

3. 재무 보고서 다운로드: 2023 회계연도의 각 분기 재무 실적 보고서를 다운로드합니다.

4. 하위 에이전트를 위한 프롬프트 생성: 더 큰 Opus 모델을 사용하여 하위 에이전트를 위한 프롬프트를 생성하며, 이를 통해 분기별 실적 보고서에서 관련 정보를 추출하도록 지시합니다.

5. 보고서에서 정보 추출: extract_information 함수를 사용하여 각 분기 보고서를 처리하며, PDF 파일을 이미지로 변환하고 생성된 프롬프트로 Hau 하위 에이전트를 통과시킵니다.

6. 하위 에이전트의 통찰력 결합: 하위 에이전트의 응답(XML 태그로 구분)을 수집하여 Opus 슈퍼 에이전트에 전달합니다.

7. 통찰력 시각화: 슈퍼 에이전트는 Matplotlib을 사용하여 분기별 애플의 순매출 변화를 시각화하는 Python 코드를 포함한 응답을 제공합니다.

Opu s 모델과 Hau 하위 에이전트의 기능을 활용하여 복잡한 재무 보고서에서 효율적으로 통찰력을 추출하고 간결하고 시각적으로 매력적인 방식으로 제시할 수 있습니다. 이 접근 방식은 복잡한 작업을 해결하기 위해 AI 에이전트의 계층을 활용하는 방법을 보여줍니다.