Odpowiedź na konkretne pytanie o firmę wymaga jednoczesnego czytania sprawozdań, wskaźników i dokumentów — to więcej, niż da się ogarnąć w jednym przejściu. Ten zespół dzieli analizę.
Odpowiedź na konkretne pytanie o firmę wymaga jednoczesnego czytania sprawozdań, wskaźników i dokumentów — to więcej, niż da się ogarnąć w jednym przejściu. Ten zespół dzieli analizę.
Główny agent dzieli pytanie między specjalistów od finansów, wyceny i ryzyka, którzy równolegle zbierają dane, a potem uzgadnia ich wnioski. Otrzymujesz odpowiedź opartą na rzeczywistych liczbach z jasno określonymi zastrzeżeniami, a nie przeczucie co do tickera.
Jak działa
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.
Agenci specjaliści pobierają sprawozdania, wskaźniki i ostatnie zgłoszenia dla każdego z tych aspektów równolegle.
pending
Każdy agent raportuje wyniki wraz z użytymi liczbami i źródłami, aby unikać niepotwierdzonych twierdzeń.
pending
Agent kierujący konsoliduje te informacje w jedną odpowiedź, podając popierające ją liczby oraz zastrzeżenia.
pending
Przykładowe wyjście
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.