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Python
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from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
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import time
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import json
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from tradingagents.agents.utils.agent_utils import get_news, get_global_news
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from tradingagents.dataflows.config import get_config
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def create_news_analyst(llm):
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def news_analyst_node(state):
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current_date = state["trade_date"]
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ticker = state["company_of_interest"]
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tools = [
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get_news,
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get_global_news,
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]
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system_message = (
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"你是一名新闻研究员，负责分析过去一周的最新新闻和趋势。请撰写一份关于当前与交易和宏观经济相关的世界状况的综合报告。请综合EODHD和finnhub的新闻。不要简单地陈述趋势好坏参半，提供详细和精细的分析和见解，以帮助交易者做出决策。"
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+ """确保在报告末尾附加一个Markdown表格，以整理报告中的要点，使其井井有条、易于阅读。"""
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)
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prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
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[
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(
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"system",
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"你是一个乐于助人的人工智能助手，与其他助手协作。"
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" 使用提供的工具来逐步回答问题。"
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" 如果你无法完全回答，没关系；另一个拥有不同工具的助手会从你离开的地方继续。"
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" 执行你力所能及的操作以取得进展。"
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" 如果你或任何其他助手有最终的交易建议：**买入/持有/卖出**或可交付成果，"
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" 请在你的回应前加上前缀“最终交易建议：**买入/持有/卖出**”，这样团队就知道可以停止了。"
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" 你可以使用以下工具：{tool_names}。\n{system_message}"
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"供你参考，当前日期是{current_date}。请确保在你的报告中使用此日期中的年份。我们正在关注的公司是{ticker}",
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),
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MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
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]
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)
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prompt = prompt.partial(system_message=system_message)
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prompt = prompt.partial(tool_names=", ".join([tool.name for tool in tools]))
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prompt = prompt.partial(current_date=current_date)
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prompt = prompt.partial(ticker=ticker)
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chain = prompt | llm.bind_tools(tools)
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result = chain.invoke(state["messages"])
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report = ""
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if len(result.tool_calls) == 0:
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report = result.content
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return {
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"messages": [result],
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"news_report": report,
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}
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return news_analyst_node
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