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Omnigent로 정책 기반 다중 에이전트 금융 리서치 워크플로 구축하기

Building a Policy-Governed Multi-Agent Financial Research Workflow with Omnigent

TL;DR AI

핵심 요약

2분
  1. 튜토리얼은 격리된 Python 환경에서 Omnigent로 정책이 적용된 멀티에이전트 금융 리서치 워크플로를 구축하는 방법을 보여준다.

  2. 실시간 FX 조회와 단어 수 계산을 위한 재사용 가능한 Python 도구를 만들고, YAML로 리드 리서치 에이전트와 텍스트 검수 서브에이전트를 설정한다.

  3. 워크플로는 환경 변수 기반의 Anthropic API 키 처리와 비대화형 정책 제어를 포함해 Claude Agent SDK로 실행된다.

  4. 데모는 실시간 USD-EUR 환율을 가져와 고객용 요약문을 작성하고, 결과물의 품질과 준수 여부를 점검한다.

  5. 실시간 시장 데이터를 활용하면서 호출 수, 비용, 출력 리스크를 제한하는 방법을 강조한다.

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