如何从0-1搭建金融智能助理？微信公众号后端AI Agents智能体框架，一拆即用？
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如何从0-1搭建金融智能助理？
平心而论... 在数据平安与合规要求日益严苛的今天,企业拥抱AI的最大痛点在于如何平衡智能化与隐私保护。云端大模型虽强大,却让敏感数据暴露于不可控风险中。本地私有化部署,正从技术选项升级为企业智能化的战略刚需。
一、 准备工作
开发一个微信公众号的自动回复和AI Agents需要下列准备，包括：，一针见血。
1. 你对外提供的URL： http:/ 干就完了！ /{your_ip_address}/wx
2. token: 只能英文数字，不能有下划线，或者别的符号，这个很容易被忽略。必须为英文或数字，长度为3-32字符，我明白了。。
先说说需要在微信官方平台注册并配置公众号， 详细的注册和开发流程参考微信公众号开发文档，但是主要原因是自己第一次部署很容易配置失败，这里给大家分享一些拆箱即用的可以直接上手跑的例子，太刺激了。。
二、 AI Agents API调用实现查询股价功能的Demo
大模型LLM 应用+AI Agents框架，为我们提供了非常便利的自动化施行任务的能力。微信公众号 是非常适合落地各种AI Agents的场景， 我们可以利用微信公众号提供的文本、图像、语音的输入，在自己服务器上部署一套API框架，把自己感兴趣的一些对话、图文、语音等能力的API封装为Agents。
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 文本输入 | 支持用户通过文本输入查询股票价格 |
| 图像输入 | 支持用户通过图像输入进行相关操作 |
| 语音输入 | 支持用户通过语音输入进行相关操作 |
三、 定义AI Agents施行流程
定义AI Agents施行流程，先说说需要告诉大模型任务有哪些 Tools 可以选择，以及用户的输入是什么。以我们构造金融助理Agent为例子， 需要大模型解析的一个函数function finance_stock_price_api，明确入参类型： symbol_list 是 list类型，market 市场是string 类型。
歇了吧... def financestockpriceapi: """ symbollist is list of json market is str """ import FinanceAgent as fa stockinfojson = fa.getstockprice return stockinfojson
四、 施行AI Agents调用
将可以施行的函数 Schema 和用户输入prompt 传给大模型让大模型产出需要施行函数， 说白了就是... 本质上是大模型预测了一下函数施行的最大概率并且输出最大概率的文本
client = OpenAI response = client.chat.completions.create( model="gpt-4o-m 我好了。 ini", messages=, tools=tool_schemas, )
五、部署服务
部署好服务之后可以的服务入口在 。
结果你猜怎么着？ b. 函数function转换为LLM理解的Schema格式
{ "type": "function", "function": { "name": "financestockpriceapi", "description": "symbollist is list of json market is str", "parameters": { "type": " 不是我唱反调... object", "properties": { "symbollist": { "type": "array" }, "market": { "type": "string" } }, "required": } }}
c. 输入给LLM进行Tools的决策
整起来。 You can fill function with json format, schema for function is {'type': 'function', 'function': {'name': 'financestockpriceapi', 'description': 'symbollist is list of json market is str', 'parameters': {'type': 'object', 'properties': {'s contentionList': {'Latex-parseexceptions-eltisNullPointerExceptionjuredType : array}, 'tpmrketaid : st}rin}g},required:}}}, inputs includes I am interested in Tencent and Kuaishou stock price,please output executable function values in json format, with key as 'a. Tool的定义函数function和参数类型def financestockpriceapi: ... }utils 中的 functiontoschema 将函数转化为统一的OpenAI训练的 schema， 这里不同大模型数据格式不同，具体schema需要和大模型训练时保持一致才能达到最佳效果。api。点击运行，再给你的公众号发送消息。如果成功你就可以看到查询的腾讯的最新股价了。pip install flask tencentWechaty结合 DeepSeek / ChatGPT / Kimi / 讯飞等Ai)， 这个类代码如下实现了查询股票代码和组装自动回复的功能，我们使用了 FinanceAgent 库：Agents 调用支持用户输入灵活性更强，但是输出准确性不够高。调用方式 优点 缺点 API调用 确定性强后来啊可控 参数处理定制化需要格式错误难以容错业务逻辑复杂难以维护成本较高修改 式修改成本高维护难 AI Agent调用范式 自然语言友好交互更符合人类习惯无需精确定制参数灵活适应多变场景降低NLP理解难度内置错误容忍机制一定程度缓解格式错误问题业务 更容易模块化设计易于迭代更新降低长期维护成本提高开发效率 但一边也存在输出不稳定幻觉问题需要后处理机制保障后来啊质量 关键差异： 1.确定性vs灵活性 2.定制化vs通用性 3.容错能力 4.维护成本 5.交互模式
对比来看， 两种方式各有优劣，需要根据具体业务场景选择合适的方案。 最近在做智能体， 发现了一些问题，比如说这个东西它没办法很好的理解我的指令啊，或者说它的输出后来啊不是很准确啊，这些问题都需要我们去解决，去优化，栓Q了...。
如何从0-1搭建金融智能助理？
平心而论... 在数据平安与合规要求日益严苛的今天,企业拥抱AI的最大痛点在于如何平衡智能化与隐私保护。云端大模型虽强大,却让敏感数据暴露于不可控风险中。本地私有化部署,正从技术选项升级为企业智能化的战略刚需。
一、 准备工作
开发一个微信公众号的自动回复和AI Agents需要下列准备，包括：，一针见血。
1. 你对外提供的URL： http:/ 干就完了！ /{your_ip_address}/wx
2. token: 只能英文数字，不能有下划线，或者别的符号，这个很容易被忽略。必须为英文或数字，长度为3-32字符，我明白了。。
先说说需要在微信官方平台注册并配置公众号， 详细的注册和开发流程参考微信公众号开发文档，但是主要原因是自己第一次部署很容易配置失败，这里给大家分享一些拆箱即用的可以直接上手跑的例子，太刺激了。。
二、 AI Agents API调用实现查询股价功能的Demo
大模型LLM 应用+AI Agents框架，为我们提供了非常便利的自动化施行任务的能力。微信公众号 是非常适合落地各种AI Agents的场景， 我们可以利用微信公众号提供的文本、图像、语音的输入，在自己服务器上部署一套API框架，把自己感兴趣的一些对话、图文、语音等能力的API封装为Agents。
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 文本输入 | 支持用户通过文本输入查询股票价格 |
| 图像输入 | 支持用户通过图像输入进行相关操作 |
| 语音输入 | 支持用户通过语音输入进行相关操作 |
三、 定义AI Agents施行流程
定义AI Agents施行流程，先说说需要告诉大模型任务有哪些 Tools 可以选择，以及用户的输入是什么。以我们构造金融助理Agent为例子， 需要大模型解析的一个函数function finance_stock_price_api，明确入参类型： symbol_list 是 list类型，market 市场是string 类型。
歇了吧... def financestockpriceapi: """ symbollist is list of json market is str """ import FinanceAgent as fa stockinfojson = fa.getstockprice return stockinfojson
四、 施行AI Agents调用
将可以施行的函数 Schema 和用户输入prompt 传给大模型让大模型产出需要施行函数， 说白了就是... 本质上是大模型预测了一下函数施行的最大概率并且输出最大概率的文本
client = OpenAI response = client.chat.completions.create( model="gpt-4o-m 我好了。 ini", messages=, tools=tool_schemas, )
五、部署服务
部署好服务之后可以的服务入口在 。
结果你猜怎么着？ b. 函数function转换为LLM理解的Schema格式
{ "type": "function", "function": { "name": "financestockpriceapi", "description": "symbollist is list of json market is str", "parameters": { "type": " 不是我唱反调... object", "properties": { "symbollist": { "type": "array" }, "market": { "type": "string" } }, "required": } }}
c. 输入给LLM进行Tools的决策
整起来。 You can fill function with json format, schema for function is {'type': 'function', 'function': {'name': 'financestockpriceapi', 'description': 'symbollist is list of json market is str', 'parameters': {'type': 'object', 'properties': {'s contentionList': {'Latex-parseexceptions-eltisNullPointerExceptionjuredType : array}, 'tpmrketaid : st}rin}g},required:}}}, inputs includes I am interested in Tencent and Kuaishou stock price,please output executable function values in json format, with key as 'a. Tool的定义函数function和参数类型def financestockpriceapi: ... }utils 中的 functiontoschema 将函数转化为统一的OpenAI训练的 schema， 这里不同大模型数据格式不同，具体schema需要和大模型训练时保持一致才能达到最佳效果。api。点击运行，再给你的公众号发送消息。如果成功你就可以看到查询的腾讯的最新股价了。pip install flask tencentWechaty结合 DeepSeek / ChatGPT / Kimi / 讯飞等Ai)， 这个类代码如下实现了查询股票代码和组装自动回复的功能，我们使用了 FinanceAgent 库：Agents 调用支持用户输入灵活性更强，但是输出准确性不够高。调用方式 优点 缺点 API调用 确定性强后来啊可控 参数处理定制化需要格式错误难以容错业务逻辑复杂难以维护成本较高修改 式修改成本高维护难 AI Agent调用范式 自然语言友好交互更符合人类习惯无需精确定制参数灵活适应多变场景降低NLP理解难度内置错误容忍机制一定程度缓解格式错误问题业务 更容易模块化设计易于迭代更新降低长期维护成本提高开发效率 但一边也存在输出不稳定幻觉问题需要后处理机制保障后来啊质量 关键差异： 1.确定性vs灵活性 2.定制化vs通用性 3.容错能力 4.维护成本 5.交互模式
对比来看， 两种方式各有优劣，需要根据具体业务场景选择合适的方案。 最近在做智能体， 发现了一些问题，比如说这个东西它没办法很好的理解我的指令啊，或者说它的输出后来啊不是很准确啊，这些问题都需要我们去解决，去优化，栓Q了...。