売上分析AI を作成するために、Apple の財務報告書から洞察を抽出するには、サブエージェントの力を活用します。以下の手順で行います:

1. 必要なパッケージのインストール: Anthropic Python クライアント、PDF ファイル読み取りライブラリ、Matplotlib などの必要なパッケージをインストールします。

2. サブエージェントの定義: Anthropic クライアントを使ってサブエージェントを定義します。小さな Clot 3 Hau モデルが個別の四半期報告書を処理します。

3. 財務報告書のダウンロード: 2023 会計年度の各四半期の決算報告書をダウンロードします。

4. サブエージェントへのプロンプトの生成: 大きな Opus モデルを使って、サブエージェントに四半期決算報告書から関連情報を抽出するよう指示するプロンプトを生成します。

5. 報告書からの情報抽出: extract_information 関数を使って、各四半期報告書を処理し、PDF ファイルを画像に変換してHauサブエージェントに渡します。

6. サブエージェントからの洞察の統合: サブエージェントからの応答をXMLタグで区切って収集し、Opusスーパーエージェントに渡して最終的な応答を生成します。

7. 洞察の可視化: スーパーエージェントは、Matplotlibを使ったPythonコードを含む応答を提供し、Apple の四半期別売上高の変化を示すグラフを生成します。

Opusモデルと小さなHauサブエージェントの機能を活用することで、複雑な財務報告書から効率的に洞察を抽出し、簡潔で視覚的に訴求力のある形で提示することができます。このアプローチは、複雑なタスクに取り組むためのAIエージェントの階層構造の活用を示しています。