Fin-Sight Agents Suite orchestre une collection d'agents IA spécialisés adaptés au domaine financier. Chaque agent gère des tâches spécifiques : ingestion de données provenant de plusieurs sources, analyse de séries temporelles, extraction de sentiments des actualités, et modélisation prédictive. Un agent coordinateur gère le flux de travail, enchaînant les tâches et assurant la cohérence des données. Grâce à des fichiers de configuration simples, les utilisateurs définissent les rôles des agents, les paramètres d'entrée, et les formats de sortie. Le système supporte la personnalisation des pipelines d'analyse, allant des résumés automatisés des bénéfices aux tableaux de bord d’exposition au risque. En combinant des requêtes en langage naturel basées sur LLM avec des modules quantitatifs, Fin-Sight Agents Suite accélère la recherche, réduit les efforts manuels et améliore la précision des décisions dans le trading, la gestion de portefeuille, et l’intelligence de marché.

sma-begin configure une base de code rationalisée pour créer des agents pilotés par IA en abstraisant des composants courants tels que le traitement d'entrée, la logique de décision et la génération de sortie. Au cœur, il implémente une boucle d'agent qui interroge un LLM, interprète la réponse et exécute éventuellement des outils intégrés, comme des clients HTTP, des gestionnaires de fichiers ou des scripts personnalisés. Les modules de mémoire permettent à l'agent de rappeler des interactions ou contextes précédents, tandis que le chaînage d'invite supporte des workflows multi-étapes. La gestion des erreurs capture les échecs d'API ou les sorties d'outil invalides. Les développeurs doivent simplement définir les invites, outils et comportements souhaités. Avec peu de boilerplate, sma-begin accélère le prototypage de chatbots, de scripts d'automatisation ou d'assistants spécifiques à un domaine sur toute plateforme supportant Python.