Répondre à une vraie question sur une entreprise demande de lire à la fois états financiers, ratios et publications, ce qui dépasse ce qu'une seule passe peut tenir. Cette équipe divise l'analyse.
Répondre à une vraie question sur une entreprise demande de lire à la fois états financiers, ratios et publications, ce qui dépasse ce qu'une seule passe peut tenir. Cette équipe divise l'analyse.
L'agent chef répartit la question entre des spécialistes des finances, de la valorisation et du risque, qui récupèrent les chiffres en parallèle, puis concilie leurs points de vue. Vous obtenez une réponse ancrée dans les chiffres réels avec ses réserves énoncées, pas un ressenti sur le ticker.
Comment il s'exécute
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
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WebFetch
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WebSearch
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Des agents spécialistes récupèrent en parallèle les états financiers, les ratios et les publications récentes de leur angle.
pending
Chaque agent rend compte de ses constats avec les chiffres et les sources utilisés, pour que rien ne soit affirmé à l'aveugle.
pending
L'agent chef concilie les points de vue en une seule réponse qui énonce les chiffres à l'appui et les réserves.
pending
Exemple de sortie
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
As the lead agent, decompose a fundamental-analysis question into financials, valuation, and risk sub-agents running in parallel, then return an answer citing the figures and noting it is not investment advice.
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.