COZE应用:3分钟用字节“扣子”打造股票AI分析工作流

Coze搭建股票数据分析智能体 Coze是字节跳动推出的低代码/无代码AI应用开发平台,旨在简化智能对话机器人和自动化流程的构建。其核心功能包括多模态交互、自然语言处理、可视化流程设计器、丰富的预置组件和数据分析工具。 阅读详情
AI摘要

本文介绍了利用字节跳动的Coze平台打造股票分析工作流并发布股票分析器机器人的步骤,包括平台注册、节点配置等。还指出该工作流有一定局限性。此外,分享了全套AGI大模型学习大纲、路线及640套AI大模型报告合集等学习资料。

今天,我将为大家介绍如何利用字节跳动旗下的AI智能体开发平台“扣子Coze”来打造一个股票分析工作流(workflow),并基于此工作流发布一个股票分析器机器人。

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首先,让我们明确什么是工作流。Coze扣子的工作流功能允许用户通过直观的可视化界面,将大语言模型、代码块、插件等元素灵活组合,编织成复杂且高效的工作流程,从而扩展大模型的应用场景。在这个特定的股票分析工作流中,我们的目标是让用户输入股票名称后,能够迅速获取该股票的最新市场行情数据和财报的专业解读。这一过程中,大模型将发挥关键作用。

接下来,我将详细介绍股票分析工作流的创建步骤:

  1. 平台注册与进入:Coze分为国内版(coze.cn)和海外版(coze.com)。此处,我以国内版为例进行演示。首先,在Coze平台完成注册,进入个人空间后,点击右上角“创建工作流”按钮。

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  2. 填写基本信息:在弹出的窗口中,填写工作流的名称和描述,然后点击“确认”以继续。

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  3. 配置开始节点:在工作流的设计界面中,找到开始节点,并在此填写用户输入股票的参数,即股票名称。

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  4. 添加插件节点:为了获取股票行情和财报等数据,我们需要添加一个插件节点。在这里,我选择的是新浪财经插件。通过配置该插件,我们能够提取所需的Symbol(股票名称)、finance_info(财务数据)以及market_info(市场数据)。

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  5. 设置插件参数:在插件节点的配置界面中,将keyword参数设置为引用开始节点的stock_name参数,以确保能够准确获取用户输入的股票信息。

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  6. 创建大模型节点:接下来,我们需要创建一个大模型节点。在此节点中,我们将使用prompt和之前获取的参数将数据传递给大模型,以进行智能化的解读和分析。

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  7. 选择大模型:在创建大模型节点时,需要注意目前国内版Coze支持的大模型种类。根据实际需求选择合适的大模型进行分析。

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  8. 输出内容设置:最后,我们需要在工作流中设置输出内容,引用大模型分析的结果,并将其呈现给用户。

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  9. 测试与验证:在完成工作流的创建后,务必进行测试以验证其结果的准确性和可靠性。

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  10. 发布工作流:测试通过后,点击右上角的“发布”按钮,将工作流发布到Coze的工作流商店中。此后,在个人空间即可看到我们创建的股票分析工作流。

此外,我们还可以将这个股票分析工作流配置到Bot机器人中,从而快速构建一个股票AI分析应用。当然,这个工作流也存在一些局限性,例如目前只能分析A股股票、获取的财务和市场数据相对单一,并且仅支持少量的大模型。但无论如何,它都为我们提供了一个快速、便捷的股票分析工具。

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

从零掌握AI智能体技能开发:Codex技能系统实战指南 在AI智能体开发中,大型语言模型(LLM)作为核心推理引擎,需要通过模块化扩展来执行具体任务。其原理在于通过工具调用机制,将自然语言指令转化为可执行的操作,从而突破纯对话的限制。这一技术的核心价值在于将AI的认知能力与实际行动相结合,实现从“思考”到“执行”的闭环。在应用场景上,它广泛适用于自动化数据处理、API集成、跨系统工作流串联等任务。本文聚焦于Codex智能体的技能(Skills)系统,详细解析如何通过LangChain等框架,为智能体开发如天气查询、数学计算等自定义工具,并构建可复用的自动化流程, 阅读详情

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