11｜为 AI 股票工具装上 Agent（一）：框架选型

二姐

你好，我是产品二姐。
上一章我们把 Agent 的四大件——行动、工具、记忆、多 Agent 协同，从头到尾拆了一遍，建好了认知框架和兵器库。我想，你肯定在摩拳擦掌，迫不及待地想要开始实战了吧。所以这一章，我就会用三个实战案例，带你一起从理论走进实践！
第一个案例是：将 AI 股票分析工具 AlphaWiseWin 升级为股票分析的 Agent。我们会把它从“固定 workflow 输出报告”升级成“可以对话的 Agent 产品”，完整走完 Agent 框架选型、架构设计、工具建设、记忆建设四个部分。
这个案例最适合在中大型公司做 AI 产品的或者正在准备面试这类公司的同学。比如在互联网公司的 AI 团队，或是传统企业的信息化部门里，一般都会有一个已经在跑的系统，而你的目标就是：给它加上能动态规划、能记忆、能调工具的 Agent 。
同时这也是体量最大的一个案例，我会花四节课来深入讲解。如果你要实际上手，每节课大概需要花一天时间完成。你可以先用碎片时间看完案例的全部内容，然后抽出整块时间来实践。实践后，你就能对任何领域的 Agent 建设做到心中有谱，并能看懂像豆包、腾讯 ima 这类 AI 原生产品，到底是怎么运作的。从而轻松应对工作、面试中的任何问题。

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