För att skapa en finansanalytiker som kan extrahera insikter från Apples finansiella rapporter kommer vi att utnyttja kraften hos underagenter. Här är hur det fungerar:

1. Installera nödvändiga paket: Vi börjar med att installera de nödvändiga paketen, inklusive Anthropic Python-klienten, ett bibliotek för att läsa PDF-filer och Matplotlib för att generera plotter.

2. Definiera underagenter: Vi definierar våra underagenter med hjälp av Anthropic-klienten, där de mindre Clot 3 Hau-modellerna hanterar de enskilda kvartalsrapporterna.

3. Ladda ner finansiella rapporter: Vi laddar ner de finansiella resultatrapporterna för varje kvartal under räkenskapsåret 2023.

4. Generera frågor för underagenter: Vi använder den större Opus-modellen för att generera frågor för underagenterna, där de instrueras att extrahera relevant information från kvartalsresultatrapporterna.

5. Extrahera information från rapporterna: Vi använder funktionen extract_information för att bearbeta varje kvartalsrapport, konvertera PDF-filerna till bilder och skicka dem genom Hau-underagenterna med de genererade frågorna.

6. Kombinera insikter från underagenter: Svaren från underagenterna, separerade av XML-taggar, samlas in och skickas till Opus-superagenten för att generera det slutliga svaret.

7. Visualisera insikterna: Superagenten ger ett svar som innehåller Python-kod som använder Matplotlib för att generera en plot som visualiserar förändringarna i Apples nettoomsättning över kvartalen.

Genom att utnyttja möjligheterna hos den större Opus-modellen och de mindre Hau-underagenterna kan vi effektivt extrahera insikter från komplexa finansiella rapporter och presentera dem på ett koncist och visuellt tilltalande sätt. Detta tillvägagångssätt visar kraften i att använda en hierarki av AI-agenter för att hantera komplexa uppgifter.

#

För att skapa vår finansanalytiker behöver vi först ladda ner de relevanta finansiella resultatrapporterna. Vi kommer att använda följande steg:

1. **Ladda ner PDF-filerna**: Vi definierar en funktion `download_file` som tar en URL och en mappsökväg och laddar ner PDF-filen till den angivna mappen.

2. **Konvertera PDF till Base64 PNG**: Eftersom vi vill utnyttja Hau-modellens visuella förmågor måste vi konvertera PDF-filerna till ett format som modellen kan bearbeta. Vi definierar en funktion `pdf_to_base64_png` som tar en PDF-fil, extraherar varje sida som en bild och returnerar en lista med Base64-kodade PNG-bilder.

3. **Förbered filsökvägar**: Vi skapar en mappstruktur med en "images"-mapp och en "using_sub_agents"-undermapp för att lagra de nedladdade filerna.

4. **Ladda ner filerna**: Vi laddar ner PDF-filerna för de fyra kvartalen under räkenskapsåret 2023 och kontrollerar om det uppstår några problem under nedladdningsprocessen.

Med dessa steg har vi förberett de nödvändiga data för vår finansanalytiker att analysera resultatrapporterna.

För att skapa en finansanalytiker med hjälp av Cloud 3 Hau måste vi först installera de nödvändiga paketen, inklusive Anthropic Python-klienten, ett bibliotek för att läsa PDF-filer och Matplotlib för att generera plotter. Vi importerar sedan de nödvändiga paketen och konfigurerar Anthropic API-nyckeln.

Därefter definierar vi våra underagenter med hjälp av Anthropic-klienten, där underagenterna baseras på den mindre Cloud 3 Hau-modellen. Detta gör att vi kan tilldela enklare deluppgifter till dessa underagenter, vilket kan vara mer kostnadseffektivt.

För att få data för vår analys laddar vi ner de finansiella resultatrapporterna för olika kvartal (Q1, Q2, Q3 och Q4) och konverterar PDF-filerna till en lista med bilder med hjälp av funktionen PDF_to_base64_PNG. Detta utnyttjar Hau-modellens visuella förmågor, vilket kommer att vara avgörande för att extrahera information från de komplexa PDF-dokumenten.

Vi skapar sedan en funktion som heter generate_hu_prompt som använder den större Opus-modellen för att generera en specifik fråga för underagenterna. Denna fråga instruerar underagenterna att extrahera relevant information från de resultatrapporter de har tillgång till.

Funktionen extract_information används för att köra underagenterna på de enskilda resultatrapportfilerna, där varje underagent extraherar den nödvändiga informationen från en enskild rapport. Resultaten från underagenterna kombineras med hjälp av XML-taggar för att separera informationen från varje kvartal.

Avslutningsvis skapar vi en fråga för den större Opus-modellen, som fungerar som en superagent. Denna superagent tar den kombinerade informationen från underagenterna och genererar ett svar på den ursprungliga användarfrågan, inklusive Python-kod som använder Matplotlib för att visualisera resultaten.

Utdataen från denna process inkluderar en textanalys av förändringarna i Apples nettoomsättning och nyckelbidragande faktorer, samt en genererad plot som illustrerar de kvartalsvisa trenderna.

Detta exempel visar hur du kan utnyttja möjligheterna hos Cloud 3 Hau och Opus för att bygga ett anpassat AI-ramverk för riktad informationsextrahering och analys, utan att behöva dedikerade AI-orkestreringsramverk.

För att skapa en omfattande finansiell analys kommer vi att utnyttja kraften hos Opus, en större språkmodell, för att kombinera insikterna som samlats in från de enskilda underagenterna. Processen innefattar följande steg:

1. Generera frågor för underagenter: Med hjälp av den ursprungliga användarfrågan kommer vi att generera specifika frågor för varje underagent för att extrahera relevant information från kvartalsresultatrapporterna.

2. Extrahera information från kvartalsrapporter: Vi kommer att köra underagenterna, där varje agent har tillgång till en enskild kvartalsrapport, för att extrahera de nödvändiga finansiella data och insikterna.

3. Kombinera underagenternas utdata: Utdatan från underagenterna kommer att kombineras, med hjälp av XML-taggar, för att skapa ett strukturerat svar som separerar de olika delarna av analysen.

4. Använd Opus för att generera den slutliga rapporten: Den kombinerade utdatan från underagenterna kommer att skickas till Opus-modellen, som kommer att generera det slutliga svaret på användarens fråga, inklusive en Python-kodsnippet som använder Matplotlib för att visualisera de viktigaste insikterna.

Genom att utnyttja de specialiserade förmågorna hos underagenterna och den omfattande logiken hos Opus kan vi skapa en detaljerad och insiktsfull finansiell analys som effektivt adresserar användarens fråga.

#

Analysen av Apples finansiella resultatrapporter för 2023 avslöjar följande nyckelinsikter:

- Nettoomsättningen började minska från Q1 till Q3, men såg en uppåtgående trend i Q4 2023, troligen på grund av julhandeln och nya produktlanseringar.
- De viktigaste bidragande faktorerna till förändringarna i nettoomsättningen över kvartalen inkluderar:
  - Q1: Stark försäljning av iPhone och Mac
  - Q2: Nedgång i försäljning av iPhone och iPad, uppvägt av tillväxt i Tjänster och Wearables
  - Q3: Fortsatt nedgång i försäljning av iPhone och iPad, delvis uppvägt av tillväxt i Tjänster och Wearables
  - Q4: Återhämtning i försäljning av iPhone och iPad, tillsammans med fortsatt tillväxt i Tjänster och Wearables

För att visualisera dessa trender tillhandahålls följande Python-kod som använder Matplotlib:

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# Kvartalsvisa nettoomsättningsdata
q1_sales = 117.2
q2_sales = 94.8
q3_sales = 81.8
q4_sales = 90.1

# Plotta den kvartalsvisa nettoomsättningen
quarters = ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4']
sales = [q1_sales, q2_sales, q3_sales, q4_sales]

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(quarters, sales)
plt.xlabel('Kvartal')
plt.ylabel('Nettoomsättning (i miljarder)')
plt.title('Apples kvartalsvisa nettoomsättningstrend 2023')
plt.grid(True)
plt.show()

Den här koden genererar en linjediagram som visualiserar trenden för Apples kvartalsvisa nettoomsättning under räkenskapsåret 2023. Diagrammet visar tydligt minskningen i nettoomsättning från Q1 till Q3, följt av återhämtningen i Q4.

I det här exemplet har vi visat hur man kan skapa en finansanalytiker genom att kombinera stora språkmodeller (LLM) och mindre underagenter. Vi utnyttjade de avancerade logiska och visuella analysförmågorna hos Opus-modellen för att generera frågor för de mindre Hau-underagenterna, som sedan användes för att extrahera relevant information från Apples kvartalsvisa finansiella rapporter.

De viktiga aspekterna av detta tillvägagångssätt inkluderar:

1. Frågeformulering: Vi använde Opus-modellen för att generera specifika frågor för Hau-underagenterna, vilket säkerställde att de fokuserade på att extrahera den nödvändiga informationen från de finansiella rapporterna.

2. Parallell bearbetning: Vi körde underagentuppgifterna parallellt, vilket gjorde det möjligt för oss att effektivt bearbeta rapporterna för alla fyra kvartal.

3. XML-taggar: Användningen av XML-taggar i frågorna och svaren gjorde det möjligt att tydligt separera de olika delarna av utdatan, vilket underlättade bearbetningen och analysen av resultaten.

4. Visualisering: Det slutliga svaret innehöll Python-kod som använder Matplotlib för att generera en visuell representation av förändringarna i Apples nettoomsättning över kvartalen, vilket ger ett tydligt och koncist sätt att kommunicera insikterna.

Detta exempel visar kraften i att använda en kombination av stora och små modeller för att bygga komplexa AI-tillämpningar, samtidigt som det belyser vikten av frågeformulering och effektiv användning av XML-taggar för att strukturera indata och utdata.