بناء وكلاء ذكاء اصطناعي متعاونين لتحليل السوق وإدارة المخاطر باستخدام إطار عمل Agno

في عالم التمويل سريع الخطى اليوم، أصبح الاعتماد على وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين للتعامل مع جوانب التحليل المختلفة أمراً بالغ الأهمية لتقديم رؤى دقيقة وفي الوقت المناسب. يُمكن إطار عمل Agno الخفيف والمتوافق مع مختلف النماذج، المطورين من إنشاء وكلاء مخصصين بسرعة، مثل وكيل التمويل لمعالجة البيانات السوقية المُهيكلة، ووكيل تقييم المخاطر لتحليل تقلبات السوق والمُشاعر السوقية، دون الحاجة إلى كتابة أكواد معقدة أو مُعقدة. من خلال تحديد تعليمات واضحة وتكوين فريق متعدد الوكلاء “فريق التمويل والمخاطر”، يتولى Agno مهمة التنسيق، واستدعاء الأدوات، وإدارة السياق خلف الكواليس، مما يُمكّن كل وكيل من التركيز على مجال خبرته مع التعاون بسلاسة لإنتاج تقرير موحد.

تثبيت المتطلبات الأساسية

للبدء، نقوم بتثبيت وتحديث إطار عمل Agno الأساسي، بالإضافة إلى مجموعة أدوات تطوير Google GenAI لتكامل Gemini، ومكتبة بحث DuckDuckGo للاستعلام عن المعلومات الحية، ومكتبة YFinance للوصول السلس إلى بيانات سوق الأسهم:

pip install -U agno google-genai duckduckgo-search yfinance

يضمن تشغيل هذا الأمر في بداية جلسة Colab توافر جميع التبعيات اللازمة وبأحدث إصداراتهم لبناء وتشغيل وكلاء التمويل وتقييم المخاطر.

إعداد مفتاح API الخاص بـ Google

نقوم بإدخال مفتاح API الخاص بنا بشكل آمن باستخدام الكود التالي:

from getpass import getpass
import os
os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = getpass("أدخل مفتاح API الخاص بك من Google: ")

يُخزن هذا الكود مفتاح API الخاص بك في متغير البيئة GOOGLE_API_KEY دون عرضه على الشاشة، مما يُضمن أمان بياناتك.

إنشاء وكيل ذكاء اصطناعي متكامل

نبدأ بإنشاء وكيل Agno مدعوم بنموذج Google Gemini (1.5 Flash)، ونزوده بقدرات الاستدلال وأدوات YFinance لجمع بيانات الأسهم، وتوصيات المحللين، ومعلومات الشركة، والأخبار، ثم نقوم بعرض تقرير خطوة بخطوة وشفاف بالكامل حول AAPL، مع الاستدلال المُتسلسل واستدعاءات الأدوات الوسيطة، مباشرةً على مخرجات Colab:

from agno.agent import Agent
from agno.models.google import Gemini
from agno.tools.reasoning import ReasoningTools
from agno.tools.yfinance import YFinanceTools

agent = Agent(
    model=Gemini(id="gemini-1.5-flash"),
    tools=[
        ReasoningTools(add_instructions=True),
        YFinanceTools(
            stock_price=True,
            analyst_recommendations=True,
            company_info=True,
            company_news=True
        ),
    ],
    instructions=[
        "استخدم الجداول لعرض البيانات",
        "أخرج التقرير فقط، بدون أي نص آخر",
    ],
    markdown=True,
)

agent.print_response("اكتب تقريراً عن AAPL", stream=True, show_full_reasoning=True, stream_intermediate_steps=True)

إنشاء وكلاء متخصصين: وكيل التمويل ووكيل تقييم المخاطر

نقوم بإنشاء وكيلين متخصصين باستخدام نموذج Google Gemini (1.5 Flash):

وكيل التمويل

finance_agent = Agent(
    name="وكيل التمويل",
    model=Gemini(id="gemini-1.5-flash"),
    tools=[
        YFinanceTools(
            stock_price=True,
            analyst_recommendations=True,
            company_info=True,
            company_news=True
        )
    ],
    instructions=[
        "استخدم الجداول لعرض سعر السهم، وتوصيات المحللين، ومعلومات الشركة.",
        "أخرج تقرير التمويل فقط بدون تعليقات إضافية."
    ],
    markdown=True
)

وكيل تقييم المخاطر

risk_agent = Agent(
    name="وكيل تقييم المخاطر",
    model=Gemini(id="gemini-1.5-flash"),
    tools=[
        YFinanceTools(stock_price=True, company_news=True),
        ReasoningTools(add_instructions=True)
    ],
    instructions=[
        "حلل تقلبات الأسعار الأخيرة ومشاعر الأخبار لتقديم تقييم للمخاطر.",
        "استخدم الجداول عند الاقتضاء وأخرج قسم تقييم المخاطر فقط."
    ],
    markdown=True
)

تكوين فريق متعدد الوكلاء

نقوم بتجميع فريق “فريق التمويل والمخاطر” المُنسق باستخدام Agno و Google Gemini. يقوم الفريق بتفويض تحليلات التمويل إلى وكيل التمويل، وتقييمات التقلبات/الأخبار إلى وكيل تقييم المخاطر، ثم يقوم بدمج مخرجاتهما في تقرير شامل واحد.

from agno.team.team import Team
from textwrap import dedent

team = Team(
    name="فريق التمويل والمخاطر",
    mode="coordinate",
    model=Gemini(id="gemini-1.5-flash"),
    members=[finance_agent, risk_agent],
    tools=[ReasoningTools(add_instructions=True)],
    instructions=[
        "فوض طلبات التحليل المالي إلى وكيل التمويل.",
        "فوض تقييمات المخاطر إلى وكيل تقييم المخاطر.",
        "اجمع مخرجاتهما في تقرير شامل واحد."
    ],
    markdown=True,
    show_members_responses=True,
    enable_agentic_context=True
)

task = dedent("""
1. قدم لمحة عامة عن التمويل لـ AAPL.
2. قدم تقييمًا للمخاطر لـ AAPL بناءً على التقلبات والأخبار الأخيرة.
""")

response = team.run(task)
print(response.content)

تشغيل الفريق وعرض النتائج

نقوم بتوجيه فريق التمويل والمخاطر لتنفيذ المهمة في الوقت الفعلي، مع عرض استدلالات كل وكيل، واستدعاءات الأدوات، والمخرجات الجزئية أثناء حدوثها.

team.print_response(task, stream=True, stream_intermediate_steps=True, show_full_reasoning=True)

الخلاصة

يُحوّل الاستفادة من إمكانيات عمل الفريق المتعدد الوكلاء في Agno ما كان يُعتبر تقليديًا سير عمل AI أحادي إلى نظام معياري قابل للصيانة من الخبراء. يمكن لكل وكيل في الفريق التخصص في استخراج المقاييس المالية، أو تحليل مشاعر المحللين، أو تقييم عوامل الخطر. في الوقت نفسه، تُنسق واجهة برمجة تطبيقات Agno Team التفويض، ومشاركة السياق، والتركيب النهائي. والنتيجة هي بنية قوية وقابلة للتوسيع تتراوح من إعدادات بسيطة تتكون من وكيلين إلى مجموعات معقدة مع الحد الأدنى من تغييرات الكود والوضوح الأقصى.

المصدر: MarkTechPost