Le CrewAI Gemini Stock Analyser sert d'assistant intelligent pour l'analyse boursière. Il se connecte aux API financières pour extraire des prix d'actions en temps réel et historiques, calcule des indicateurs comme les moyennes mobiles et RSI, et scrute les titres d'actualités pour en évaluer le sentiment. Utilisant le LLM Google Gemini, il synthétise les métriques quantitatives et le sentiment qualitatif en rapports clairs et exploitables. Les utilisateurs peuvent interagir via des prompts, demander des analyses spécifiques et recevoir des insights prédictifs basés sur la compréhension des tendances du marché, facilitant ainsi la prise de décision pour les investissements et la recherche.

Data Analysis Agent encadre un agent basé sur un LLM autour d'un DataFrame Pandas pour permettre aux utilisateurs une analyse exploratoire des données en langage naturel. Lorsqu'un utilisateur pose une question, l'agent génère le code Python nécessaire, l'exécute et retourne les résultats ou les graphiques. En cas d'ambiguïté, il pose des questions de clarification avant de continuer. Il prend en charge le filtrage, le regroupement, l'agrégation, les statistiques de synthèse ainsi que des bibliothèques de visualisation comme Matplotlib ou Seaborn pour des insights immédiats, simplifiant le flux de travail analytique et réduisant le besoin d'écrire du code boilerplate.

OpenDerisk offre une plateforme modulaire et extensible pour évaluer et atténuer les risques dans les systèmes d'IA. Elle inclut des métriques d'évaluation de l'équité, la détection de fuites de confidentialité, des tests de robustesse contre les attaques adversariales, la surveillance des biais et des contrôles de la qualité des sorties. Les utilisateurs peuvent configurer des sondes préconstruites ou développer des modules personnalisés pour cibler des domaines de risque spécifiques. Les résultats sont agrégés dans des rapports interactifs qui mettent en évidence les vulnérabilités et suggèrent des mesures correctives. OpenDerisk fonctionne en CLI et SDK Python, permettant une intégration transparente dans les flux de travail de développement, les pipelines d'intégration continue et les portes de qualité automatisées pour garantir des déploiements d'IA sûrs et fiables.