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Progetto di Esame: Agente di Analisi e Consulenza Crypto/Scommesse
Obiettivo
Creare un sistema di consulenza basato su LLM Agents che analizza dati di mercato in tempo reale per fornire raccomandazioni strategiche e motivate su criptovalute o scommesse sportive. L'obiettivo è dimostrare la capacità dell'agente di interpretare dati complessi, ragionare su di essi e presentare un'analisi comprensibile e razionale.
1. Input Utente e Analisi Preliminare
L'utente fornisce una richiesta di analisi che include:
- Tipo di analisi: Criptovalute o scommesse sportive.
- Dettagli specifici: Nome della criptovaluta (es. "Ethereum") o nome dell'evento sportivo (es. "Partita di calcio Juventus vs. Inter").
- Fattori da considerare: Intervallo di tempo (es. "prossime 24 ore"), infortuni, condizioni meteo.
- Stile di approccio: Stile di investimento (aggressivo, conservativo) o tipo di scommessa.
L'Agente Orchestratore riceve queste informazioni e le prepara per gli agenti successivi.
2. Processo di Analisi e Acquisizione Dati
Questo processo si basa sulla collaborazione di più agenti specializzati, in linea con l'approccio dei modelli di ragionamento.
- Agente RicercatoreDati: Recupera dati di trading da API di exchange (es. Binance) per le criptovalute, o da database di statistiche sportive per le scommesse.
- Agente AnalistaSentiment: Esegue l'analisi di news e post su forum e social media per valutare il sentiment del mercato o del pubblico, individuando trend ed emozioni che possono influenzare l'andamento.
- Agente MotorePredittivo: Combina i dati numerici e le analisi di sentiment per generare previsioni e strategie plausibili, come un modello di ragionamento trasparente .
3. Valutazione e Selezione Strategica
L'Agente Orchestratore valuta le previsioni generate e, in base al suo ragionamento, seleziona le strategie più appropriate per l'utente.
- Valutazione Logica: Analizza i dati raccolti, come volumi di scambio o statistiche di gioco.
- Analisi Integrata: Scarta o modifica le strategie se i dati del sentiment o altri fattori esterni lo rendono necessario. Ad esempio, potrebbe consigliare di non puntare su una squadra anche se le statistiche sono a suo favore, a causa di un report di infortunio.
4. Presentazione dei Risultati
Infine, il sistema presenta all'utente le raccomandazioni strategiche.
- Consulenza Dettagliata: Ogni proposta include un riassunto della strategia, le ragioni che la supportano e i dati presi in considerazione.
- Ragionamenti (Note): Vengono aggiunte note esplicative che descrivono il processo decisionale degli agenti, dimostrando il "perché" di una certa scelta. Ad esempio: "Questa strategia è consigliata perché l'analisi del sentiment indica un forte interesse nella criptovaluta X, nonostante un recente calo di prezzo."