Фундаментальні питання потребують цифр із кількох подань, звірених між собою, а збирати їх вручну — повільно й хибно. Ця команда обробляє їх паралельно.
Фундаментальні питання потребують цифр із кількох подань, звірених між собою, а збирати їх вручну — повільно й хибно. Ця команда обробляє їх паралельно.
Головний агент призначає кожне подання окремому агенту, агент коефіцієнтів робить розрахунки, а головний збирає відповідь. Кожне твердження супроводжується цифрою та поданням, звідки вона взята, тож ви можете перевірити роботу, а не довіряти зведенню.
Як він працює
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.
Окремі агенти паралельно витягують та парсять кожен звіт із поданих документів.
pending
Агент-коефіцієнт обчислює маржі, темпи зростання та кредитне плече на основі розпарсених даних.
pending
Агент-координатор формує відповідь із фундаментальними показниками, яка демонструє цифри за кожним твердженням.
pending
Приклад результату
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
As the lead agent, dispatch sub-agents to parse income, balance-sheet, and cash-flow data in parallel, compute the relevant ratios, and return a fundamentals answer that shows every figure and its filing source.
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.