Практичні поради: створення торговельного агента за допомогою LangChain та API EODHD

Цей посібник описує процес створення системи, яка починається з сировини та закінчується функціональним агентом для торгівлі за допомогою LangChain та API EODHD. Основна увага приділяється конкретним крокам виконання, чітким перевіркам та коду, який можна без проблем додати до репозиторію, не здогадуючись про його призначення. На етапі огляду необхідно визначити вхідні дані, виконавця кроку та критерії завершення перед зміною коду. Виконавці мають мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не здогадуючись про прихований стан системи. Необхідно фіксувати час виконання та витрати на токени чи запити разом із функціональними результатами. Чітке відображення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам під час переходу від демо-середовища до спільних середовищ.

Коротко

Під час роботи на етапі TL DR спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Тримайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код. Робіть контрольні пункти після дорогих операцій. Система відновлення не повинна знову стягувати плату за один і той самий виклик LLM, коли оператор перезапускає пізнішу ланку.

Проблема не в інтелекті моделі

Під час роботи над проблемою спочатку запишіть контракт: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Одночасно задокументуйте шлях успішного виконання та шлях відновлення. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої доробки. Зберігайте в кеші стабільні інструкції системи та схеми інструментів. Повторна передача ідентичних даних є поширеною причиною витрат ресурсів.

Справжня проблема: відсутність інструментів, а не відсутність логіки

Під час роботи над етапом «Справжня проблема відсутня» спочатку запишіть контракт: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається при частковій невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям перед об’ємними скриптами. Коли якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану послідовність операцій. Зберігайте у кеші стабільні інструкції системи та схеми інструментів. Повторна передача ідентичних даних — поширена причина зайвих витрат. Під час роботи над етапом «Справжня проблема відсутня» спочатку запишіть контракт: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається при частковій невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Записуйте час виконання та витрати на токени або запити поруч із функціональними результатами. Відомі заздалегідь витрати запобігають несподіваним рахункам, коли процес переходить від демо-середовища до спільних.

LangChain + EODHD: стек

Механізм LangChain EODHD на етапі стеку працює найкраще, коли його розглядають як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Тримайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, щоб оператори могли їх перевіряти, не читаючи весь граф. Зберігайте стан графа у вигляді простих структур із чіткими типами даних. Вкладені структури приховують інформацію про те, який вузол заповнив певне поле, що ускладнює продовження роботи після перерв.

Переваги та недоліки використання EODHD як шару даних для агента

Переваги та недоліки роботи на сцені найкраще розглядати як вимірювану характеристику. Запишіть один ідеальний приклад виконання, один випадок невдачі та примітки щодо скасування дій перед розширенням обсягу роботи. Документуйте як успішний, так і відновлювальний сценарії роботи. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації. Зберігайте стан графа у простій та типованій формі. Вкладені структури приховують інформацію про те, який вузол заповнив яке поле, що ускладнює продовження роботи після перерв.

Архітектура агента LLM: як насправді працює цикл міркувань

Архітектура агента LLM працює найкраще, коли її розглядають як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування дій перед розширенням обсягу завдань. Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям перед складними скриптами. Коли якась дія зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану послідовність дій. Встановіть ліміти на кількість токенів за раунд та сесію. Інструменти агента активно розширюють контекст; жорсткі обмеження запобігають несподіваним рахункам під час демонстрацій. Архітектура агента LLM працює найкраще, коли її розглядають як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування дій перед розширенням обсягу завдань. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Чітке бачення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам під час переходу від демонстрації до спільних середовищ.

Thought: I need the current price first.
Action: get_live_price("AAPL.US")
Observation: AAPL.US: current price 227.50, change +0.8%

Thought: Price alone isn't enough — check momentum.
Action: get_rsi("AAPL.US")
Observation: AAPL.US — RSI(14): 58.3Thought: Not overbought. Check if valuation is reasonable.
Action: get_fundamentals("AAPL.US")
Observation: AAPL.US — PE: 31.2, Market Cap: 3.4T, Dividend Yield: 0.4%Thought: I now have enough data to answer.
Final Answer: [synthesized response]

Реалізація: створення агента

На етапі реалізації створення агента необхідно спочатку визначити вхідні дані, відповідального за крок та критерії завершення, перш ніж змінювати код. Оператори мають мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись визначити прихований стан. Конфігурацію слід тримати окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функціоналу мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код. Для дій, які призводять до витрат грошей чи змін у продакшн-даних, необхідно передбачити людське схвалення. Підключення на етапі компіляції не є гарантією повноти бізнес-функціоналу.

1. Встановлення

На етапі 1 встановлення необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Необхідно документувати як шлях успішного виконання, так і шлях відновлення. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації. Встановлюйте людське схвалення для тих кроків, які призводять до витрат грошей або змінюють дані у виробництві. Підключення під час компіляції не є гарантією повноти функціоналу продукту.

pip install langchain langchain-openai requests

2. Визначте інструменти

На етапі 2 «Визначення інструментів» необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Краще використовувати невеликі, тестовані одиниці коду замість об’ємних скриптів. Коли крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на складну структуру процесу. Аутентифікуйтеся біля шлюзу та знову авторизуйтесь на рівні обробки даних. Один лише токен не є межею окремого сервісу. На етапі 2 «Визначення інструментів» необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Відомі заздалегідь витрати запобігають несподіваним рахункам під час переходу від демо-середовищ до спільних.

import requests
from langchain.tools import tool
EODHD_API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "https://eodhd.com/api"
@tool
def get_live_price(ticker: str) -> str:
    """Returns the current price of a stock. Example ticker: AAPL.US"""
    url = f"{BASE_URL}/real-time/{ticker}"
    params = {"api_token": EODHD_API_KEY, "fmt": "json"}
    r = requests.get(url, params=params).json()
    return f"{ticker}: current price {r['close']}, change {r['change_p']}%"
@tool
def get_fundamentals(ticker: str) -> str:
    """Returns key fundamental metrics: PE ratio, market cap, dividend yield."""
    url = f"{BASE_URL}/fundamentals/{ticker}"
    params = {"api_token": EODHD_API_KEY}
    r = requests.get(url, params=params).json()
    highlights = r.get("Highlights", {})
    return (
        f"{ticker} - PE: {highlights.get('PERatio')}, "
        f"Market Cap: {highlights.get('MarketCapitalization')}, "
        f"Dividend Yield: {highlights.get('DividendYield')}"
    )
@tool
def get_rsi(ticker: str) -> str:
    """Returns the 14-day RSI to assess overbought or oversold conditions."""
    url = f"{BASE_URL}/technical/{ticker}"
    params = {"api_token": EODHD_API_KEY, "function": "rsi", "period": 14, "fmt": "json"}
    r = requests.get(url, params=params).json()
    latest = r[-1]
    return f"{ticker} - RSI(14): {latest['rsi']} as of {latest['date']}"

3. Створення агента

Під час виконання третього етапу «Створення агента» спочатку запишіть умови використання: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та наслідки часткової невдачі. Такий перелік допоможе зберегти чесність подальших змін у коді. Зберігайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функціоналу мають знаходитися в одному місці, щоб оператори могли їх перевіряти, не читаючи весь код. Робіть контрольні точки після дорогих операцій. Функція відновлення не повинна знову стягувати плату за той самий виклик LLM, коли оператор намагається знову виконати пізнішу операцію.

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain import hub

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
tools = [get_live_price, get_fundamentals, get_rsi]

prompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
prompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

Приклад використання

Під час роботи над етапом прикладного використання спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Одночасно задокументуйте шлях успішного виконання та шлях відновлення. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої доробки. Робіть контрольні пункти після дорогих кроків. Система відновлення не повинна знову стягувати плату за той самий виклик LLM, коли оператор повторює спробу з пізнішого етапу.

response = executor.invoke({
    "input": "Should we be looking at AAPL.US right now?"
})
print(response["output"])

Ключові висновки

Під час роботи на етапі основних висновків спочатку запишіть умови використання: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям коду перед об’ємними скриптами. Якщо якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну функцію, а не на складну послідовність операцій. Робіть перевірки після дорогих кроків. Система не повинна знову стягувати плату за один і той самий виклик ШІ, коли оператор намагається виконати наступний етап. Під час роботи на етапі основних висновків спочатку запишіть умови використання: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Записуйте час виконання та витрати на токени або запити поруч із функціональними результатами. Чітке бачення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам, коли процес переходить від демо-версії до спільних середовищ.

Часто ставлені запитання

Етап часто задаваних запитань працює найкраще, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи.

Чек-лист операцій

Етап чек-листу операцій працює найкраще, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи.

Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового виконання завдань.

Зберігайте стан графа у вигляді плоскої структури з визначеними типами даних. Вкладені блоки приховують інформацію про те, який вузол заповнив певне поле, і ускладнюють продовження роботи після перерв.

Додайте тест на базову функціональність, який перевіряє критичний шлях у процесі інтеграційного тестування за допомогою фікстур, а не реальних платних API, коли це дозволяють бюджетні обмеження.

Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Відомі заздалегідь витрати запобігають несподіваним рахункам під час переходу з демо-середовища у спільні середовища.

Зберігайте стан графа у вигляді плоскої структури з визначеними типами даних. Вкладені блоки приховують інформацію про те, який вузол заповнив певне поле, і ускладнюють продовження роботи після перерв.

Перед впровадженням нової структури заморозьте версії, зафіксуйте ідеальний запис дій для критичного шляху та підтвердьте кроки для скасування змін. У спільних середовищах необхідні обмеження на кількість запитів, перевірки прав доступу та чіткий власник для зміни секретів. Віддавайте перевагу надійності перед креативними одноразовими демонстраціями.

Примітка до пакету 3ffe365c45fb: не включайте ключі постачальника до репозиторію, встановіть ліміт токенів на сеанс та зберігайте транскрипції поруч із фіксами для оцінки, щоб подальша заміна моделей залишалася порівнянною.