Fin-Sight Agents Suite orquesta una colección de agentes AI especializados adaptados al dominio financiero. Cada agente realiza tareas específicas: ingestión de datos de múltiples fuentes, análisis de series temporales, extracción de sentimientos de noticias y modelado predictivo. Un agente coordinador gestiona el flujo de trabajo, encadena tareas y asegura la coherencia de datos. A través de archivos de configuración simples, los usuarios definen roles de agentes, parámetros de entrada y formatos de salida. El sistema soporta la personalización de pipelines de análisis, desde resúmenes automatizados de ganancias hasta paneles de riesgos. Combinando consultas en lenguaje natural con módulos cuantitativos mediante LLM, Fin-Sight Agents Suite agiliza la investigación, reduce esfuerzo manual y mejora la precisión en decisiones de trading, gestión de portafolios e inteligencia de mercado.

sma-begin establece una base de código optimizada para crear agentes impulsados por IA, abstrayendo componentes comunes como procesamiento de entrada, lógica de decisión y generación de salida. En su núcleo, implementa un ciclo de agente que consulta a un LLM, interpreta la respuesta y ejecuta opcionalmente herramientas integradas, como clientes HTTP, manejadores de archivos o scripts personalizados. Los módulos de memoria permiten al agente recordar interacciones previas o contexto, mientras que el encadenamiento de instrucciones soporta flujos de trabajo de múltiples pasos. La gestión de errores captura fallos de API o salidas de herramientas inválidas. Los desarrolladores solo necesitan definir los prompts, herramientas y comportamientos deseados. Con poco código boilerplate, sma-begin acelera el prototipado de chatbots, scripts de automatización o asistentes específicos de dominio en cualquier plataforma que soporte Python.