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Python
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from langchain_core.messages import AIMessage
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import time
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import json
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def create_bear_researcher(llm, memory):
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def bear_node(state) -> dict:
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investment_debate_state = state["investment_debate_state"]
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history = investment_debate_state.get("history", "")
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bear_history = investment_debate_state.get("bear_history", "")
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current_response = investment_debate_state.get("current_response", "")
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market_research_report = state["market_report"]
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sentiment_report = state["sentiment_report"]
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news_report = state["news_report"]
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fundamentals_report = state["fundamentals_report"]
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curr_situation = f"{market_research_report}\n\n{sentiment_report}\n\n{news_report}\n\n{fundamentals_report}"
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past_memories = memory.get_memories(curr_situation, n_matches=2)
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past_memory_str = ""
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for i, rec in enumerate(past_memories, 1):
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past_memory_str += rec["recommendation"] + "\n\n"
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prompt = f"""你是一位看跌分析师，正在为反对投资该股票提出理由。您的目标是提出一个理由充分的论点，强调风险、挑战和负面指标。利用所提供的研究和数据，突出潜在的缺点，并有效地反驳看涨的论点。
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需要关注的要点：
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- 风险与挑战：突出市场饱和、金融不稳定或宏观经济威胁等可能阻碍股票表现的因素。
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- 竞争劣势：强调市场定位较弱、创新能力下降或来自竞争对手的威胁等脆弱性。
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- 负面指标：使用来自财务数据、市场趋势或近期负面消息的证据来支持您的立场。
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- 看涨对应观点：用具体数据和合理推理批判性地分析看涨论点，揭示其弱点或过于乐观的假设。
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- 参与：以对话的方式提出您的论点，直接与看涨分析师的观点互动，并进行有效的辩论，而不是简单地罗列事实。
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可用资源：
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市场研究报告：{market_research_report}
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社交媒体情绪报告：{sentiment_report}
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最新世界事务新闻：{news_report}
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公司基本面报告：{fundamentals_report}
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辩论的对话历史：{history}
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最后的看涨论点：{current_response}
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对类似情况的反思和经验教训：{past_memory_str}
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利用这些信息，提出一个令人信服的看跌论点，反驳看涨者的主张，并进行一场动态辩论，以证明投资该股票的风险和弱点。您还必须反思并从过去的错误中吸取教训。
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"""
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response = llm.invoke(prompt)
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argument = f"Bear Analyst: {response.content}"
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new_investment_debate_state = {
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"history": history + "\n" + argument,
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"bear_history": bear_history + "\n" + argument,
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"bull_history": investment_debate_state.get("bull_history", ""),
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"current_response": argument,
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"count": investment_debate_state["count"] + 1,
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}
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return {"investment_debate_state": new_investment_debate_state}
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return bear_node
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