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# 金融事件分析案例
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## 案例说明
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本案例基于PeerAgentTemplate和PeerWorkPattern，搭建了一个用于分析金融事件的多智能体协作案例，并以“巴菲特2023年减持比亚迪”事件为例，展示了如何在agentUniverse中使用PEER多智能体协作模式，并详细展示了PEER中每种智能体的配置方式及输出样例。
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该案例基于OPENAI的gpt-4o模型，使用前需要您在环境变量中配置`OPENAI_API_KEY`。
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## Agents
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### Planning Agent
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原始代码文件可参考
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- [配置文件](../../../../examples/sample_apps/peer_agent_app/intelligence/agentic/agent/agent_instance/peer_agent_case/demo_planning_agent.yaml)
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- [提示词](../../../../examples/sample_apps/peer_agent_app/intelligence/agentic/prompt/planning_agent_cn.yaml)
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Planning Agent负责将原始的金融问题拆分为多个可被单独解决的子问题，提供给后续的Executing Agent执行。在这个案例中，原始问题“分析下巴菲特减持比亚迪的原因”可以被拆解为下图中的数个子问题：
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### Executing Agent
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原始代码文件可参考
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- [配置文件](../../../../examples/sample_apps/peer_agent_app/intelligence/agentic/agent/agent_instance/peer_agent_case/demo_executing_agent.yaml)
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- [提示词](../../../../examples/sample_apps/peer_agent_app/intelligence/agentic/prompt/executing_agent_cn.yaml)
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在这个Agent中，我们提供了一个用于在google上搜索信息的工具[google_search_tool](../../../../examples/sample_apps/peer_agent_app/intelligence/agentic/tool/google_search_tool.py)，该工具的使用需要在环境信息中配置`SERPER_API_KEY`。
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Executing Agent负责解决Planning Agent拆分出的子问题。在本案例中，Executing Agent对拆解问题的执行结果如下：
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结果较长，这里只展示了前两问的执行结果。
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### Expressing Agent
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原始代码文件可参考
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- [配置文件](../../../../examples/sample_apps/peer_agent_app/intelligence/agentic/agent/agent_instance/peer_agent_case/demo_expressing_agent.yaml)
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- [提示词](../../../../examples/sample_apps/peer_agent_app/intelligence/agentic/prompt/expressing_agent_cn.yaml)
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Expressing Agent负责将Executing Agent输出的所有结果进行汇总，并根据提示词中的要求总结表达为对原始问题的回答，在该案例中，Expressing Agent的输出结果如下：
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### Reviewing Agent
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原始代码文件可参考
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- [配置文件](../../../../examples/sample_apps/peer_agent_app/intelligence/agentic/agent/agent_instance/peer_agent_case/demo_reviewing_agent.yaml)
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Reviewing Agent负责对Expressing Agent产出的结果进行评价，看是否对于原问题是有效的回答，在本案例中，Reviewing Agent接受了Expressing Agent的答案：
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### PEER Agent
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```yaml
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info:
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name: 'demo_peer_agent'
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description: 'demo peer agent'
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profile:
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planning: 'demo_planning_agent'
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executing: 'demo_executing_agent'
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expressing: 'demo_expressing_agent'
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reviewing: 'demo_reviewing_agent'
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memory:
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name: 'demo_memory'
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metadata:
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type: 'AGENT'
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module: 'agentuniverse.agent.template.peer_agent_template'
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class: 'PeerAgentTemplate'
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```
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用户可以通过配置文件的形式将上文中的四个Agent经由`PeerAgentTemplate`的协作模式，组装为完整的PEER Agent。其中：
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- planning：负责Plan部分的Agent名称
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- executing：负责Execute部分的Agent名称
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- expressing：负责Express部分的Agent名称
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- reviewing：负责Review部分的Agent名称
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您可以在[示例文件](../../../../examples/sample_apps/peer_agent_app/intelligence/test/peer_agent.py)中完整运行本案例。
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