Rispondere a una domanda seria su un'azienda significa leggere bilanci, indici e depositi tutti insieme, ed è più di quanto un singolo passaggio possa contenere. Questa squadra suddivide l'analisi.
Rispondere a una domanda seria su un'azienda significa leggere bilanci, indici e depositi tutti insieme, ed è più di quanto un singolo passaggio possa contenere. Questa squadra suddivide l'analisi.
L'agent capofila divide la domanda tra specialisti di financials, valutazione e rischio che recuperano i numeri in parallelo, poi riconcilia i loro punti di vista. Ottieni una risposta fondata sui numeri reali con i suoi caveat dichiarati, non una sensazione sul ticker.
Come gira
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
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WebFetch
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WebSearch
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Agent specialisti recuperano in parallelo bilanci, indici e depositi recenti per il loro angolo.
pending
Ogni agent riferisce i risultati con i numeri e le fonti che ha usato, così nulla viene affermato alla cieca.
pending
L'agent capofila riconcilia i punti di vista in un'unica risposta che dichiara i numeri a supporto e i caveat.
pending
Esempio di output
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.