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Python
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import time
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import json
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def create_neutral_debator(llm):
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def neutral_node(state) -> dict:
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risk_debate_state = state["risk_debate_state"]
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history = risk_debate_state.get("history", "")
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neutral_history = risk_debate_state.get("neutral_history", "")
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current_risky_response = risk_debate_state.get("current_risky_response", "")
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current_safe_response = risk_debate_state.get("current_safe_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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trader_decision = state["trader_investment_plan"]
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prompt = f"""作为中立风险分析师，你的角色是提供平衡的观点，权衡交易员决策或计划的潜在收益和风险。你优先采用全面的方法，评估利弊的同时考虑更广泛的市场趋势、潜在的经济变化和多元化策略。以下是交易员的决策：
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{trader_decision}
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你的任务是挑战风险分析师和保守分析师，指出每种观点可能过于乐观或过于谨慎的地方。利用以下数据源的见解，支持调整交易员决策的适度、可持续策略：
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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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最新世界事务报告：{news_report}
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公司基本面报告：{fundamentals_report}
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以下是当前对话历史：{history} 以下是风险分析师的最新回应：{current_risky_response} 以下是保守分析师的最新回应：{current_safe_response}。如果其他观点没有回应，不要虚构内容，只需陈述你的观点。
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通过批判性分析双方观点积极参与辩论，指出风险和保守论点中的弱点，倡导更平衡的方法。挑战他们的每个观点，说明为什么适度风险策略可能兼顾双方优势，在提供增长潜力的同时防范极端波动。专注于辩论而非简单呈现数据，旨在表明平衡的观点可以带来最可靠的结果。以对话方式输出，不使用任何特殊格式。"""
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response = llm.invoke(prompt)
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argument = f"Neutral Analyst: {response.content}"
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new_risk_debate_state = {
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"history": history + "\n" + argument,
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"risky_history": risk_debate_state.get("risky_history", ""),
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"safe_history": risk_debate_state.get("safe_history", ""),
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"neutral_history": neutral_history + "\n" + argument,
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"latest_speaker": "Neutral",
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"current_risky_response": risk_debate_state.get(
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"current_risky_response", ""
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),
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"current_safe_response": risk_debate_state.get("current_safe_response", ""),
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"current_neutral_response": argument,
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"count": risk_debate_state["count"] + 1,
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}
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return {"risk_debate_state": new_risk_debate_state}
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return neutral_node
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