Finanzberichte verstecken die Antwort über Hunderte Seiten von Fußnoten und Tabellen hinweg. Dieser Assistent findet die Passage und zitiert sie, statt vage zusammenzufassen.
sonnet1 WocheQdrantMistralOpenAI EmbeddingsPython
Claude
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Warum dieser Subagent
Finanzberichte verstecken die Antwort über Hunderte Seiten von Fußnoten und Tabellen hinweg. Dieser Assistent findet die Passage und zitiert sie, statt vage zusammenzufassen.
Berichte werden mit Metadaten zu Unternehmen, Typ und Periode in Qdrant gechunkt und dann von Mistral über den abgerufenen Kontext beantwortet. Jede Zahl nennt ihr Dokument und ihre Seite, sodass ein Analyst die Meldung öffnen und den Wert bestätigen kann, statt einer generierten Zusammenfassung zu vertrauen.
So läuft er
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Die Chunks in Qdrant mit Metadaten zu Unternehmen, Dokumenttyp und Geschäftsjahr indexieren.
pending
Für eine Frage die relevanten Passagen abrufen und mit Mistral ausschließlich aus diesem Kontext antworten.
pending
Für jede Zahl Dokument und Seite zitieren, damit sich Werte bis zur Meldung zurückverfolgen lassen.
pending
Beispiel-Output
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Answer questions over financial filings from retrieved passages only, citing the document and page for each figure.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.