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3.6 KiB
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
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from tradingagents.dataflows.config import get_config
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def create_social_media_analyst(llm):
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"""
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建立一個社群媒體分析師節點。
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Args:
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llm: 用於分析的語言模型。
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Returns:
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一個處理社群媒體分析的節點函式。
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"""
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def social_media_analyst_node(state):
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"""
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分析社群媒體貼文、近期公司新聞和公眾情緒。
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Args:
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state: 當前的代理狀態。
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Returns:
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更新後的代理狀態，包含情緒分析報告和訊息。
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"""
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current_date = state["trade_date"]
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ticker = state["company_of_interest"]
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company_name = state["company_of_interest"]
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tools = [
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get_news,
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]
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system_message = (
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"""**重要：您必須使用繁體中文（Traditional Chinese）回覆所有內容。請勿使用英文、簡體中文或其他語言。**
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您是一位社群媒體和公司特定新聞研究員/分析師，負責分析特定公司過去一週的社群媒體貼文、近期公司新聞和公眾情緒。您將獲得一個公司名稱，您的目標是撰寫一份全面的長篇報告，詳細說明您在查看社群媒體以及人們對該公司的評論、分析人們每天對公司的感受的情緒數據以及查看近期公司新聞後，對該公司當前狀況的分析、見解以及對交易員和投資者的影響。使用 get_news(query, start_date, end_date) 工具搜索公司特定的新聞和社群媒體討論。盡可能查看所有可能的來源，從社群媒體到情緒再到新聞。不要只說趨勢好壞參半，請提供詳細且精細的分析和見解，以幫助交易員做出決策。"""
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+ """ 請務必在報告結尾附加一個 Markdown 表格，以整理報告中的要點，使其井然有序且易於閱讀。""",
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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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"您是一個樂於助人的人工智慧助理，與其他助理協同工作。"
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" 使用提供的工具來逐步回答問題。"
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" 如果您無法完全回答，沒關係；另一個擁有不同工具的助理會在您中斷的地方提供幫助。盡您所能取得進展。"
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" 如果您或任何其他助理有最終交易提案：**買入/持有/賣出** 或可交付成果，"
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" 請在您的回覆前加上「最終交易提案：**買入/持有/賣出**」，以便團隊知道停止。"
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" 您可以使用以下工具：{tool_names}。\n{system_message}"
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"供您參考，目前日期是 {current_date}。我們目前要分析的公司是 {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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"sentiment_report": report,
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}
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return social_media_analyst_node |