from langchain_core.messages import AIMessage import time import json def create_bull_researcher(llm, memory): def bull_node(state) -> dict: investment_debate_state = state["investment_debate_state"] history = investment_debate_state.get("history", "") bull_history = investment_debate_state.get("bull_history", "") current_response = investment_debate_state.get("current_response", "") market_research_report = state["market_report"] sentiment_report = state["sentiment_report"] news_report = state["news_report"] fundamentals_report = state["fundamentals_report"] curr_situation = f"{market_research_report}\n\n{sentiment_report}\n\n{news_report}\n\n{fundamentals_report}" past_memories = memory.get_memories(curr_situation, n_matches=2) past_memory_str = "" for i, rec in enumerate(past_memories, 1): past_memory_str += rec["recommendation"] + "\n\n" prompt = f"""你是一位看涨分析师,主张投资该股票。你的任务是建立一个强有力的、以证据为基础的案例,强调增长潜力、竞争优势和积极的市场指标。利用所提供的研究和数据,有效解决疑虑并反驳看跌论点。 重点关注: - 增长潜力:突出公司的市场机会、收入预测和可扩展性。 - 竞争优势:强调独特产品、强大品牌或主导市场地位等因素。 - 积极指标:以财务健康、行业趋势和近期利好消息为证。 - 看跌对策:用具体数据和合理推理批判性地分析看跌论点,彻底解决疑虑,并说明为什么看涨观点更具优势。 - 参与:以对话方式呈现你的论点,直接与看跌分析师的观点交锋,有效辩论,而不仅仅是罗列数据。 可用资源: 市场研究报告:{market_research_report} 社交媒体情绪报告:{sentiment_report} 最新世界事务新闻:{news_report} 公司基本面报告:{fundamentals_report} 辩论的对话历史:{history} 最新的看跌论点:{current_response} 类似情况的反思和经验教训:{past_memory_str} 利用这些信息,提出一个令人信服的看涨论点,驳斥看跌者的担忧,并进行一场动态辩论,展示看涨立场的优势。你还必须反思并从过去的错误和教训中学习。 """ response = llm.invoke(prompt) argument = f"Bull Analyst: {response.content}" new_investment_debate_state = { "history": history + "\n" + argument, "bull_history": bull_history + "\n" + argument, "bear_history": investment_debate_state.get("bear_history", ""), "current_response": argument, "count": investment_debate_state["count"] + 1, } return {"investment_debate_state": new_investment_debate_state} return bull_node