Создание агента анализа тенденций для стартапов с искусственным интеллектом на базе Claude 3.5 Sonnet

Полнофункциональное приложение AI-агента менее чем за 50 строк кода на Python (пошаговое руководство)

Инструменты искусственного интеллекта меняют способы выявления тенденций и принятия решений, но создание масштабируемого решения для анализа возможностей стартапов часто требует интеграции множества источников данных и их быстрой обработки. Однако с помощью передовых больших языковых моделей (LLM), оснащенных правильными инструментами, этот процесс можно автоматизировать, чтобы получить действенные выводы.

В этом уроке мы проведем вас через процесс создания Агент для анализа тенденций в стартапах с искусственным интеллектом. Этот ИИ-агент будет анализировать новости стартапов, выявлять зарождающиеся тенденции и проверять идеи стартапов. Он будет использовать менее 50 строк кода на языке Python в сочетании с Газета4k ответить пением DuckDuckGoи использовать Клод 3.5 Сонет.

Ключевые особенности:

• Пользовательский ввод: позволяет предпринимателям указывать конкретные сферы деятельности или технологии, представляющие для них интерес
• Сбор новостей: использование @DuckDuckGo

Собирайте последние новости о стартапах и анализируйте рынок

• Создание аннотаций: используйте Newspaper4k для создания кратких аннотаций проверенной информации.
• Анализ тенденций: выявление новых моделей венчурного финансирования, внедрения технологий и рыночных возможностей
• Внешний интерфейс: @streamlit

Обеспечьте удобный интерактивный интерфейс

Архитектура системы состоит из трех агентов:

• Сбор новостей: отвечает за поиск и сбор соответствующих статей
• Написание резюме: обработка и обобщение содержания статьи
• Анализ тенденций: анализ сводок и выявление тенденций

Этапы реализации:

• Настройка среды: включает установку необходимых зависимостей и получение ключей API.
• Создание приложения Streamlit: построение пользовательского интерфейса
• Выполнение функций трех агентов и объединение их в команду
• Выполнение аналитических процессов и представление результатов

Что мы будем строить

AI Startup Trend Analysis Agent - это инструмент, предназначенный для начинающих предпринимателей, который позволяет генерировать полезные идеи, выявляя зарождающиеся тенденции, потенциальные пробелы на рынке и возможности роста в определенных секторах. Он объединяет Newspaper4k и DuckDuckGo для сканирования и анализа статей и рыночных данных, ориентированных на стартапы. С помощью Claude 3.5 Sonnet он обрабатывает эту информацию, извлекая возникающие закономерности и помогая предпринимателям выявить перспективные возможности для стартапов.

функциональность

• подсказка пользователя: Предприниматели могут указать конкретные сферы предпринимательской деятельности или технологии, представляющие интерес для исследования.
• Коллекция новостей: Агентство собирает последние новости стартапов, информацию о финансировании и анализ рынка через DuckDuckGo.
• Абстрактное поколение: Используйте Newspaper4k для создания кратких сводок проверенной информации.
• Анализ тенденций: Систематически выявлять тенденции в области финансирования стартапов, внедрения технологий и рыночных возможностей и анализировать связанные с ними истории.
• Интерфейс Streamlit: Приложение использует удобный интерфейс, созданный компанией Streamlit для простого взаимодействия.

предварительные условия

Прежде чем мы начнем, убедитесь, что у вас есть все необходимое:

1. Установите Python на свой компьютер (рекомендуется версия 3.7 или выше).
2. владение Ключ API Anthropic
3. Базовое понимание программирования на Python
4. Используйте ваш любимый редактор кода (мы рекомендуем VS Code или PyCharm, которые отлично поддерживают Python).

Пошаговое руководство

Настройка среды разработки

Сначала подготовим среду разработки:

1. Клонируйте репозиторий GitHub:

git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git

2. входить ai_startup_trend_analysis_agent Папка:

cd ai_agent_tutorials/ai_startup_trend_analysis_agent

3. монтаж Необходимые зависимости::

pip install -r requirements.txt

4. Получите свой ключ API: Регистрация Антропология учетную запись и получите ключ API.

Создание приложения Streamlit

Давайте создадим приложение. Новый файл startup_trends_agent.pyи добавьте следующий код:

1. Импортируйте необходимые библиотеки:
   - Streamlit для создания веб-приложений
   - для создания агентов и инструментов искусственного интеллекта Phidata
   - Моделирование больших языков Клод Сонет 3.5
   - DuckDuckGo для поиска
   - Newspaper4k для обработки статей

import streamlit as st
from phi.agent import Agent
from phi.tools.duckduckgo import DuckDuckGo
from phi.model.anthropic import Claude
from phi.tools.newspaper4k import Newspaper4k
from phi.tools import Tool
import logging

2. Создайте приложение Streamlit:
   - Простой и понятный интерфейс
   - Безопасный ввод ключа API
   - Тематический анализ

# 设置 Streamlit 应用
st.title("AI 创业趋势分析助手 📈")
st.caption("只需点击一下，获取基于您感兴趣主题的最新趋势分析和创业机会。")
topic = st.text_input("输入您感兴趣的创业领域：")
anthropic_api_key = st.sidebar.text_input("输入 Anthropic API 密钥", type="password")
if st.button("生成分析"):
if not anthropic_api_key:
st.warning("请输入必需的 API 密钥。")
else:
with st.spinner("正在处理您的请求..."):
try:
# 初始化 Anthropic 模型
anthropic_model = Claude(id ="claude-3-5-sonnet-20240620",api_key=anthropic_api_key)

3. Создайте агента по сбору новостей:
   - Поиск с помощью DuckDuckGo
   - Сборник последних статей
   - Ограничьте количество результатов до 5, чтобы сохранить концентрацию внимания

# 定义新闻收集代理 - DuckDuckGo 搜索工具使代理能够从网上搜索信息。
search_tool = DuckDuckGo(search=True, news=True, fixed_max_results=5)
news_collector = Agent(
name="新闻收集器",
role="收集关于指定主题的最新新闻文章",
tools=[search_tool],
model=anthropic_model,
instructions=["收集该主题的最新文章"],
show_tool_calls=True,
markdown=True,
)

4. Добавьте агента генерации сводок:
   - Обработка содержания статей
   - Создание кратких резюме
   - Сохранение ключевой информации

# 定义摘要生成代理
news_tool = Newspaper4k(read_article=True, include_summary=True)
summary_writer = Agent(
name="摘要生成器",
role="为收集到的新闻文章生成摘要",
tools=[news_tool],
model=anthropic_model,
instructions=["提供文章的简洁摘要"],
show_tool_calls=True,
markdown=True,
)

5. Создайте агента для анализа тенденций:
   - Анализ содержания резюме
   - Выявление тенденций
   - Использование возможностей для предпринимательства

# 定义趋势分析代理
trend_analyzer = Agent(
name="趋势分析器",
role="从摘要中分析趋势",
model=anthropic_model,
instructions=["识别新兴趋势和潜在创业机会"],
show_tool_calls=True,
markdown=True,
)

6. Объедините агентов в команды:
   - Координация рабочих процессов
   - Обеспечение потоков данных
   - Поддержание контекстуальной согласованности

# Phidata 的多代理团队设置：
agent_team = Agent(
agents=[news_collector, summary_writer, trend_analyzer],
instructions=[
"首先，使用 DuckDuckGo 搜索与用户指定主题相关的最新新闻文章。",
"然后，将收集到的文章链接提供给摘要生成器。",
"重要提示：必须确保摘要生成器接收到所有文章链接以供阅读。",
"接下来，摘要生成器将阅读文章并为每篇文章准备简洁的摘要。",
"总结后，摘要将被传递给趋势分析器。",
"最后，趋势分析器将根据提供的摘要，识别新兴趋势和潜在创业机会，并以详细报告形式提供，让任何年轻企业家都能轻松获取巨大价值。"
],
show_tool_calls=True,
markdown=True,
)

7. Выполнение аналитических рабочих процессов:
   - последовательная обработка
   - Обеспечение потоков данных
   - Показать результаты

# 步骤 1：收集新闻
news_response = news_collector.run(f"收集关于 {topic} 的最新新闻")
articles = news_response.content
# 步骤 2：总结文章
summary_response = summary_writer.run(f"总结以下文章：\n{articles}")
summaries = summary_response.content
# 步骤 3：分析趋势
trend_response = trend_analyzer.run(f"从以下摘要中分析趋势：\n{summaries}")
analysis = trend_response.content
# 显示结果 - 如果需要进一步使用，可以取消注释以下两行以获取摘要！
# st.subheader("新闻摘要")
# # st.write(summaries)
st.subheader("趋势分析和潜在创业机会")
st.write(analysis)
except Exception as e:
st.error(f"发生错误：{e}")
else:
st.info("输入主题和 API 密钥，然后点击“生成分析”以开始。")

Запуск приложения

Когда код будет готов, запустите приложение.

• В терминале перейдите в папку проекта и выполните следующую команду:

streamlit run startup_trends_agent.py

• Streamlit предоставит локальный URL-адрес (обычно http://localhost:8501). Откройте его в браузере, введите свой API-ключ, выберите область, которую хотите исследовать, и наблюдайте, как агент искусственного интеллекта делает все за вас.

Демонстрация работающих приложений

резюме

Менее чем за 50 строк кода ваш ИИ-агент готов предоставить предпринимателям действенные сведения для анализа тенденций.

Для дальнейшего расширения функциональности можно рассмотреть следующие аспекты:

• визуализацияТенденции представлены в графическом виде, что делает модель более наглядной и практичной.
• Фильтрация данных: Добавьте расширенные фильтры, чтобы пользователи могли уточнять информацию на основе географического положения, размера финансирования или типа технологии.
• координация: Включите в приложении функции совместного использования и коллективного обсуждения, чтобы обеспечить более глубокое использование полученных данных.

Постоянно экспериментируйте и совершенствуйтесь, чтобы создавать более интеллектуальные решения на основе искусственного интеллекта!