https://www.youtube.com/watch?v=dooXxhGy5Ow

"코드 없이 n8n에서 기술 분석 AI 에이전트를 구축한 방법" 요약

1. (00:00) 텔레그램 기반 AI 에이전트

   • AI 에이전트는 주식 분석을 요청하는 Telegram 메시지에 의해 트리거됩니다.
   • 그러면 주식 티커가 n8n 의 "차트 가져오기"라는 사용자 정의 도구로 전송됩니다.

2. (00:20) 기술 분석 생성

   • "차트 가져오기"는 기술 지표가 포함된 주식 차트를 검색합니다 .
   • Telegram으로 다시 전송하기 전에 Anthropic 3.5를 사용하여 분석을 강화합니다 .
   • 분석에는 촛대 패턴, MACD, 거래량, 지지/저항 수준이 포함됩니다 .

3. (01:11) 분석의 주요 내용

   • AI는 애플의 단기 하락 추세를 파악합니다 .
   • 강력한 반전 패턴이 감지되지 않았습니다.
   • MACD는 하락세를 확인해 줍니다 .
   • 지지선은 $220 , 저항선은 $260 입니다 .

4. (02:03) 무료 및 유료 리소스

   • 워크 플로 템플릿은 제작자의 온라인 커뮤니티에 가입하면 무료로 다운로드할 수 있습니다.
   • 유료 커뮤니티에서는 실시간 통화를 통한 보다 실질적인 n8n 교육을 제공합니다.

5. (02:47) n8n 워크플로 구조

   • AI 에이전트는 Telegram을 통해 통신하며 , 채팅 ID를 사용하여 응답을 보냅니다.
   • Claude 3.5 의 뛰어난 포맷팅으로 인해 분석이 생성되었습니다 .
   • 사용되는 유일한 도구는 주식 데이터를 검색하는 "차트 가져오기"입니다 .

6. (05:17) 워크플로 기능 방식

   • 워크플로는 주식 티커를 추출 하고 처리를 위해 형식을 지정합니다.
   • 두 개의 HTTP 요청을 사용합니다 :
     1. 주식 차트를 검색하기 위한 API에 대한 POST 요청입니다 .
     2. 차트를 다운로드하고 분석하기 위한 GET 요청입니다 .
   • 이진 응답을 볼 수 있는 이미지 로 변환합니다 .

7. (07:59) OpenAI를 활용한 이미지 분석

   • GPT-4o를 사용하여 주식 차트를 분석합니다.
   • 이 프롬프트는 촛대 패턴, MACD 신호, 거래량 추세, 전반적인 시장 감정을 추출 하도록 구성되어 있습니다 .

8. (08:51) 차트 검색을 위한 API 설정

   • API를 통해 chartimage.com을 사용하여 주식 차트를 가져옵니다.
   • 인증은 API 키로 처리됩니다 .
   • 이진 응답을 JSON으로 변환하여 차트 URL을 추출합니다.

9. (12:59) 디버깅 및 최적화

   • 적절한 API 인증 및 형식 지정 을 위해 조정이 필요합니다 .
   • API 요청은 차트를 저장하여 쉽게 접근하고 URL을 검색할 수 있도록 수정되었습니다 .

10. (15:22) 최종 실행 및 에이전트 처리

    • AI 에이전트는 사용자에게 전송하기 전에 최종 분석 결과를 형식화합니다 .
    • 사용자는 매번 새로운 요청을 보내는 대신 쿼리를 고정 하여 워크플로를 테스트할 수 있습니다 .

이 영상에서는 n8n , OpenAI , Anthropic Claude를 사용하여 코드를 작성하지 않고도 주식 분석 AI 에이전트를 구축하고 자동화하는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공합니다.

다음은 Python을 사용하여 텔레그램 봇을 만드는 코드입니다. 이 코드는 python-telegram-bot 라이브러리를 사용하며, 사용자가 메시지를 보내면 해당 메시지를 그대로 응답합니다.

???? 설치해야 할 패키지

먼저, 필요한 패키지를 설치하세요.

pip install python-telegram-bot

✅ 텔레그램 봇 코드

from telegram import Update
from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters, CallbackContext

# 봇 토큰 (텔레그램 BotFather에서 발급받은 토큰 입력)
TOKEN = "YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN"

# /start 명령어 처리 함수
def start(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    update.message.reply_text("안녕하세요! 저는 텔레그램 봇입니다. 메시지를 보내시면 그대로 응답해 드립니다.")

# 사용자가 보낸 일반 메시지를 그대로 응답하는 함수
def echo(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    user_text = update.message.text
    update.message.reply_text(f"사용자: {user_text}")

# 봇 실행 함수
def main():
    updater = Updater(TOKEN, use_context=True)
    dispatcher = updater.dispatcher

    # 명령어 핸들러 추가
    dispatcher.add_handler(CommandHandler("start", start))
    
    # 일반 텍스트 메시지 핸들러 추가
    dispatcher.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, echo))

    # 봇 시작
    updater.start_polling()
    updater.idle()

if __name__ == "__main__":
    main()

???? 코드 설명

1. 텔레그램 BotFather에서 토큰을 발급 받아 TOKEN 변수에 입력합니다.
2. /start 명령어를 입력하면 **"안녕하세요! 저는 텔레그램 봇입니다."**라고 응답합니다.
3. 사용자가 입력한 일반 메시지를 그대로 응답합니다.
4. updater.start_polling()을 사용하여 실시간으로 메시지를 받음.

???? 실행 방법

1. Python 파일로 저장 (예: telegram_bot.py)
2. 터미널에서 실행

   python telegram_bot.py
   

???? 추가 기능

추후 기능을 추가할 수 있습니다:

• 주식 가격 조회 기능 추가 (yfinance 사용)
• n8n 연동하여 AI 분석 결과 전송
• 버튼 메뉴 추가 (InlineKeyboardMarkup)

필요한 기능이 있으면 말씀해주세요! ????

알겠습니다. 여기에 텔레그램 에서 이벤트를 기다릴 준비가 된 AI 에이전트있습니다. 따라서 Apple을 분석하라는 텍스트를 보내겠습니다. 이 주식 티커를 nadn에서 만든 get chart라는 도구로 보냅니다. 이 도구는 기본적으로 티커를 가져와 기술적 지표가 있는 차트가져온 다음 간략한 분석을 만든 다음 에이전트로 다시 보내서 anthropic 3.5를 사용하여 분석을 좀 더 심층적으로 수행합니다. 지금은 차트를 다시 텔레그램으로 가져왔고 분석도 텔레그램 으로 보내집니다. 방금 다시 가져왔습니다. 보시다시피 꽤 심층적입니다. 기본적으로 캔들스틱 분석 현재 추세 차트는 최근 연속적인 빨간색 캔들스틱으로 강조된 하락 추세를 보여줍니다.

패턴에 대해 좀 더 자세히 설명합니다. 강력한 반전은 없는 것 같습니다. 현재 보이는 망치나 도지와 같은 캔들스틱 패턴은 MACD를 분석하고 신호선에 대해 설명합니다.  히스토그램은 볼륨으로 이동하고 마지막으로 지원 및 저항 수준 주요 지원은 이전 가격 통합이 발생한 220 영역 주변에서 확인되고 최근 260 근처의 높은 저항 수준은 여기에서 볼 수 있듯이 상당한 저항 수준입니다. 엄청 멋지죠.마지막으로 몇 가지 주요 요점과 해석을 제공합니다.약세 추세가 있습니다 애플은 현재 단기 약세 추세에 있습니다.연속적인 빨간색 캔들스틱과 반전 패턴의 부족은 이 하락 추세가 단기적으로 계속될 수 있음을 시사합니다.

MacD 확인이 있습니다.MacD 지표는 약세 감정을 확인합니다. 볼륨 주요 가격 수준이 있습니다. 즉각적인 반전은 가격 움직임을 나타냅니다. 마지막으로 이 분석은 현재 시장 상황에 대한 스냅샷을 제공 하지만 재무 조언으로 간주되어서는 안 됩니다.이것은 실제로 재무 고문이 아니라 간략한 재무 분석과 입력하는 주식에 대한 기술 분석을 제공것가깝습니다.그래서 제가 그 피드백이나 미안합니다. 분석은 정말 빠르게 음 우리는 그림을 다시 얻었습니다.  분석이지만, 이것은 우리가 이것을 어떻게 직접 구축할 수 있는지에 대한 자세한 내용알아보기 전간단한 데모불과했습니다. 이 빌드의 세부 내용을 살펴보기 전에 이 워크플로를 무료로 다운로드할 수 있다고 말하고 싶었습니다.

 원하신다면 무료 학교 커뮤니티에 가입하기만 하면 됩니다. 설명에 링크가 있습니다. 거기에 들어가면 YouTube 리소스로 이동합니다. 이 비디오와 관련된 게시물을 클릭하면 워크플로를 바로 여기에서 다운로드할 수 있습니다. NN으로 돌아가서 이 세 개의 점을 클릭하고 파일에서 가져오기를 클릭하면 화면에 팝업이 표시 되고 바로 사용할 수 있습니다. nadn 에서 기술을 조금 더 발전시키고 싶고 더 직접적인 접근 방식을 원하신다면 유료 커뮤니티를 자유롭게 확인하세요. 설명에 링크도 있습니다. 보시다시피 nen에 대해 더 많이 배우기 위해 헌신하는 다른 사람들로 구성된 훌륭한 커뮤니티가 있습니다.

훌륭한 교실 섹션과 주당 5회의 실시간 통화가 있는 일정도 있습니다. 통화에서 여러분을 만나 뵙고 싶습니다. 마지막으로 AI 컨설팅 서비스를 찾고 계시거나 저 와 제 팀이 특정 프로젝트를 진행하는 데 도움을 주길 원하신다면 제 웹사이트를 사용하여 통화예약해 주세요. 해당 링크 도 설명에 있습니다. 어쨌든 이 빌드의 세부 정보로 들어가겠습니다. 실제 에이전트 자체에 관한 한 매우 간단빌드입니다. 우리가 만든 Get Chart라는 도구하나뿐입니다. 이 초기 에이전트에 대해 이야기한 후세부 정보를 설명하겠습니다. 하지만 여기서 진행 중인 작업은 텔레그램을 통해 이 에이전트와 통신하는 것입니다.

이 트리거를 클릭하면 메시지를 수신할 때 표시되고 여기서 나가야 할 것은 텔레그램 채팅 ID뿐입니다. 이 ID를 창 버퍼 메모리에 연결할 수 있을 때 여기에서 사용할 수 있고 다른 워크플로에서 실제로 정보를 다시 보낼 때도 사용할 수 있습니다. 사진을 텔레그램으로 다시 보낼 때 해당 채팅 ID를 참조해야 노드가 무엇을 어디로 보내야 할지 알 수 있습니다.  실제 정보이므로 커뮤니케이션 측면에서 우리가 하는 일은 이 경우 um anthropic 3.5 claw를 사용하고 있습니다. 실제로 자세한 분석 콘텐츠 생성, 형식 및 단어와 같은 작업을 훨씬 더 잘 수행한다고 생각하기 때문입니다.

훨씬 더 뛰어나다고 생각하기 때문에 여기서 사용하고 있습니다. 마지막으로 get chart라는 도구가 있고 git chart 내에서 실제 프롬프트가 표시되는 경우 요청된 주식에 대한 분석을 얻기 위해 이 도구를 호출하도록 했습니다. 이 도구에서 출력되는 URL은 마크다운 형식으로 반환되어야 합니다. 이는 um이 어떤 nend에서든 이 도구와 채팅하려면 파일 의 URL이 아니라 이미지로 실제로 표시되도록 마크다운 형식필요하기 때문입니다. 하지만 이 경우 telegram을 사용하므로 URL을 입력할 수 있지만 NN에서 해당 Medium을 기반으로 다른 것사진보내는 방법에 따라 방법을 조정해야 합니다.

  URL이 들어 오면 에이전트 내에서 실제로 get chart를 사용하도록 프롬프트하는 것과 같이 매우 높은 수준입니다. 우리는 거의 모든 역할을 재정 주제를 이해하고 git chart 함수를 사용하여 기술 분석을 수행할 수 있는 기능제공했습니다. 우리는 도구에 몇 가지 컨텍스트와 지침을 제공했습니다. 도구에는 git chart라는 가 하나뿐입니다. 그리고 보시다시피 몇 가지 예와 표준 운영 절차를 제공했지만 이 경우 매우 간단합니다. 왜냐하면 거의 그 하나의 도구만 사용하기 때문입니다. 그러나 프롬프트를 자세히 살펴보려면 이 템플릿을 다운로드하세요. 제가 말했듯이 무료 학교 커뮤니티에 있지만 이제 get 및 analyst chart 워크플로를 살펴보겠습니다.

제가 말했듯이 마법이 실제로 일어나는 곳입니다. 제가 지적하고 싶었던 한 가지 빠른 팁은 에이전트가 호출 할 워크플로를 빌드한다고 가정해 보겠습니다. 할 수 있는 일은 매번 호출하여 테스트할 필요가 없다는 것입니다. 실제로 여기에 데이터를 고정할 수 있습니다. 예들어 Apple을 통해 보낸 것처럼 여기로 와서  그냥 쿼리를 Apple설정했습니다. 이 워크플로를 테스트하고 싶다면  워크플로를 눌러 실제 에이전트로 가서 채팅할 필요가 없으므로 나중에 시간을 절약할 수 있지만 방금 실행한 으로 이동다음 더 자세히 분석해 보겠습니다. 하지만 이 워크플로에서 무슨 일일어나고 있는지에 대한 높은 수준의 접근 방식을 잠깐 살펴보겠습니다.

여기로 들어가서 Apple 쿼리를 가져옵니다. 이게 고정된 데이터라는 걸 알지만 이건 라이브 데이터입니다. um 그리고 이건 에이전트에게 Git 차트 도구로 정보를 보낼 때 티커 만 보낼 것이라고 말하도록 했기 때문입니다. 그래서 티커가 무슨 뜻인지 이해할 수 있습니다. Apple을 분석 할 수 있는지 묻는 전체 쿼리를 보내는 대신 Apple로 보냈습니다. 거기서 실제 티커를 설정하고 싶었습니다. um 이건 시각적으로 매력이고 정리된 것을 유지하기 위한 이었지만 각 단계가 무엇을 하는지 시각적으로 보는 것과 같이 생각했지만 우리가 하는 일은 JSON 쿼리를 가져오는 것뿐입니다.

그게 들어오고 티커 라는 출력 필드에 설정하기만 하면 거기서 두 개의 HTTP 요청을 하는데 첫 번째는 차트 이미지라는 API에 대한 게시 요청이 되고 무료입니다. 설정 방법을 보여드리겠지만, 원하는 차트 유형 과 티커와 같은 게시 요청을 보낼 것입니다. 여기를 클릭하면 게시 요청이 있고 이 엔드포인트가 있고 자격 증명과 콘텐츠 유형을 설정해야 했고 실제로 이 JSON의 본문 매개변수를 보냅니다. 게시 요청 내에서 테마, 간격실제 심볼과 같은 항목이 있습니다. 요청을 보낼 때마다 변경되는 유일한 것은 심볼입니다. 거래소 에 넣는 것을 볼 수 있는데 NASDAQ 콜론 JSON 티커이고 이 경우 JSON 티커는 Apple이고 매번 변경됩니다.

  하지만 다른 모든 것은 여러분이 볼 수 있듯이 일관되게 유지될 것이고 다시 한번 JSON에 대해 거의 아무것도 알거나 그런 것과 같은 을 코딩하지 않고도 이것설정하는 방법보여드리겠습니다. 정말 간단할 것입니다. 마지막으로 우리는 이 URL을 원하기 때문에 JSON으로 이 응답을 받게 됩니다. 이것이 우리가 여기서 찾고 있는 것입니다. 이 응답을 파일 형식으로 유지하면 바이너리로 반환됩니다. 다시 한번 여러분에게 이 모든 것을 보여드리겠지만 바이너리로 반환되면 실제로 이 URL을 참조할 수 없습니다. 음 그래서 우리는 먼저 JSON 형식의 URL을 얻고 싶습니다.

 그런 다음 이 JSON을 다음 HTTP로 가져올 수 있습니다. 이것은 git이 될 것입니다. 우리는 URL을 다운로드하고 있습니다그러면 차트를 바로 여기에서 다시 가져오고 이제 오른쪽 상단에서 볼 수 있듯이 바이너리 형식으로 되어 있으므로 바이너리를 이 오픈 AI 분석 및 이미지 노드에 공급할 수 있습니다. 거의 제가 역할을 말했습니다. 주식 차트의 기술적 분석을 전문으로 하는 재무 분석가입니다. 여러분의 역할은 제공된 재무 차트를 분석하는 것입니다. 포괄적인 통찰력과 기술적 측면 캔들스틱 패턴 macd 볼륨 감정 um을 제공하는 귀하에게 다시 한 번 자세히 설명합니다.

 저는 이 프롬프트를 작성하는 데 도움되는 gbt 40을 사용 하지만 이미지를 보고 간단한 기술 분석을 생성하여 전송하는 것뿐입니다. 그런 다음 에이전트가 실제로 그것을 얻으면 에이전트는 anthropic을 사용하여 더 나은 것만듭니다. 그러나 여기서 우리가 하는 일은 그 URL을 다시 한 번 잡아서 이전에 언급한 채팅 ID와 함께 텔레그램으로 보내는 것입니다. 마지막으로 응답 um 이것은 이 도구에서 얻는 실제 응답이며 보시다시피 이것은 텔레그램 에서 얻은 분석보다 약간 짧습니다. 텔레그램은 보시다시피 훨씬 길고 더 심층적입니다. 그래서 이것이 에이전트가 얻는 것이고 더 심층적인 분석을 만드는 데 필요하지만 높은 수준에서 이것이 여기서 일어나는 일입니다.

 이제 실제로 이러한 게시물 요청을 설정하는 방법 또는 죄송합니다. 하나의 게시물 요청과 하나의 get 요청  이게 이 워크플로에서 가장 어려운 부분이지만 그래도 그렇게 어렵지는 않습니다. um chart image.com으로 가면 이렇게 보일 겁니다. 말씀 드렸듯이 무료 API 키를 받을 수 있고 그런 다음 API 설명서를 클릭합니다. 여기서부터는 약간 혼란스럽고 어려워 보일 수 있지만 자세히 설명드리겠습니다. 정말 그렇게 어렵지 않습니다. 우리가 할 일은 기본 API 엔드포인트를 클릭하는 것입니다. 여기서부터는 액세스해야 할 엔드포인트를 확인하고 차트 유형에 따라 매개변수를 변경할 수 있지만 https colon api가 될 거라는 걸 기억하세요.  chart image.

com 여러분이 그냥 읽게 두기 보다는 제가 큰소리로 읽어서 도움이 되었으면 좋겠지 만 어쨌든 음 보시다시피 인증하는 데 필요한 여러 가지 방법이 있고 이 요청에서 차트를 만들기 위해 이 서비스에 액세스할 수 있는 권한있는지 확인해야 하므로 권한 부여 베어러 또는 X API 키가 있습니다 음 그리고 제가 여러분께 보여드릴 방법은 이 문서를 읽고 어디에 무엇을 설정해야 하는지 이해하는 것보다 훨씬 쉬울 입니다. 매우 혼란스러울 수 있기 때문입니다. Trading View 스냅샷 V2를 클릭하고 여기에서 비슷한 것을 볼 수 있습니다. 이것은 우리가 액세스해야 하는 기본 URL 다음의 엔드포인트될 것입니다 음 그리고 이것은 수동으로 하려는 경우를 보여주는 것입니다.

 헤더나 본문에 넣을 수 있는 다른 매개변수가 있지만 오른쪽에서 이것을 살펴보겠습니다. 조금 더 자연스럽기 때문입니다 음 우리는 할 수 있는 다양한 유형의 차트가 있습니다. 음 보시다시피  이 촛대는 제가 방금 데모에서 한 예시인 macd입니다. 하지만 이 차트를 만들고 싶다고 가정해 보겠습니다. 요청 예시를 보고 바로 여기에 복사할 수 있습니다. 왜냐하면 curl이기 때문입니다. 그런 다음 이 워크플로로 돌아갈 수 있습니다. HTTP 요청을 만든다고 가정해 보겠습니다. curl가져와서 거기에 curl 명령을 붙여넣습니다. 그런 다음 맨 위 줄을 제거하고 싶습니다.

그것은 단지 추가 주석이지만 그런 다음 가져올 수 있습니다. 그러면 게시로 변경되는 것을 볼 수 있습니다. 이 URL만든 엔드포인트가 자동으로 헤더를 설정합니다. 여기서 해야 할 일은 API 키를 입력하는 것뿐입니다. 그러면 이미 Json 본문과 그런 모든 것이 설정됩니다. API 키를 아주 빨리 가져오겠습니다. 알겠습니다API 키가 있습니다. 테스트 단계를 누르면 이진 파일을 다시 가져와야 합니다. 이것이 기본적으로 설정된 방식이기 때문입니다. 보시다시피 이 파일을 얻었고 여기에 이 ​​비트코인 ​​차트를 얻었습니다. curl을 편집했기 때문에 이것은 일종의 기본입니다.

  요청이니까 이제 변경하고 싶다고 합시다. 음, 이 비디오의 실제 데모에서 제가 한 것예를 실행해 봅시다. 이 차트와 관련된 것을 복사하고 여기로 돌아가서 다시 curl을 가져와서 붙여넣고 이 최상위 줄을 제거한 다음 가져옵니다. 보시다시피 모든 음, 몇 가지가 변경되었습니다. 음, 다시 한 번 API 키를 입력해야 하므로 여기에 하겠습니다. 이제 실제 매개변수를 볼 수 있는 곳입니다. 음, 왜 로드되지 않는지 모르겠지만 이제 이 요청 에서 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 실제 매개변수를 볼 수 있습니다. 여기서 동적으로 입력될 실제 티커를 변경하려고 합니다. Microsoft에 설정되어 있습니다.

물론 다른 매개변수도 있으므로 지금은 그대로 두겠습니다. 이제 이것을 테스트하면 바이너리로 다시 반환되므로 테스트 단계를 진행해 보겠습니다. 바이너리로 돌아올 것이고 우리는 그 URL에 접근해야 하기 때문이것을 원하지 않습니다. 그래서 은 좋지 . 우리가 하려는 것은 이것을 Json으로 바꾸는 입니다. 하지만 헤더에서 설정해야 할 한 가지는 콘텐츠 유형이 Json이라는 것입니다. 왜냐하면 기본적으로 콘텐츠 유형은 일종의 이미지, 즉 바이너리 이기 때문입니다. 그래서 테스트 단계를 누르면 이것이 오류와 함께 돌아올 수 있음을 알 있습니다. 응답 본문이 유효하지 않습니다.

Json 응답 형식을 텍스트로 변경합니다. 그래서 이것에 대해 이야기하고 있다고 생각할 수 있지만 제 생각에는 헤더를 설정하여 이것이 애플리케이션 Json으로 전달될 것이라고 실제로 말해야 합니다. 그래서 바로 여기 다른 헤더인 content-type을 가져와서 거기에 붙여넣고 PNG 또는 JPEG와 같은 이미지로 전달되는 대신 애플리케이션 Json을 가져올 것입니다. 그래서 그것을 거기에 붙여넣고 다시 한 번 테스트 단계를 누릅니다. 이제 정말 잘되기를 바랍니다. 아마 텍스트로 변경해야 할 것입니다. 시도해 보겠습니다. 아, 음아니이렇게 하면 이진 으로 돌아올 것 같아요.

아마도 한 번 볼까요? 알았어, 그래서 우리는 이 횡설수설한 내용을 얻었어요.알았어, 그래서 그게 뭔지 알아냈어.음, 우리가 해야 할 일은 차트를 저장소에 저장해야 한다는 거예요. 그러면 실제로 그 URL에 액세스할 수 있거든요.그러니까 엔드포인트의 끝에서 Dash 저장소를 바로 여기 위에 추가하거나 Dash 저장소 SL 저장소를 추가한 다음 이것을 Json으로 다시 변경할 거예요.그게 우리가 원하는 방식이거든요.이제 애플리케이션 Json을 설정했으니 이 URL을 다시 가져올 수 있을 거예요. 그러니까 이게 우리가 찾고 있는 URL이에요. 이제 여기서 우리가 할 일은 다른 HTTP 요청을 추가하는 거예요.

get이 될 거고 우리가 해야 할 일은 바로 여기에 URL을 끌어다 놓는 것뿐이에요. 이제 구성해야 할 건 이 URL을 가져오고 이진 이미지를 가져올 수 있을 거예요.이제 볼 있고 거기에서 그냥 피드를 제공할 거예요.  그것을 열린 aai um 분석 이미지 노드로 넣으세요. 여기서 우리는 그것이 바이너리 파일이 될 것이라고 말해야 합니다. 왜냐하면 그것이 이 노드를 떠나는 방식이기 때문입니다. 테이블이나 Json 또는 스키마를 클릭하면 파일이 보이지 않고 URL만 보이지만 바이너리에서는 실제로 이 바이너리 이미지에 액세스하여 볼 수 있습니다. 그래서 여기서 우리가 할 일은 데이터라고 하므로  분석 이미지라는 이름을 지정해야 합니다. 저는 를 분석하고 있기 때문에 40선택했습니다.

가장 강력한 모델을 사용하고 싶었고 그런 다음 단순화를 끄고 세부 정보자동으로 설정했습니다. 그런 다음 거기에서 매우 간단합니다. 파일을 읽고 살펴보고 스캔하여 분석한 다음 푸시합니다. 이 프롬프트를 보고 싶다면 물론 um 무료로 다운로드할 수 있는 워크플로에 추가됩니다. 그런 다음 해야 일은 git 차트에서 얻은 URL에 액세스하는 를 보내는 것입니다. URL 노드, 따라서 원본 파일을 다운로드하는 이 노드는 URL이거나, 아니면 파일 URL을 가져오는 노드입니다. 그냥 여기에 다시 넣고 마지막으로 응답을 에이전트로 전송합니다. 즉, 필드 응답을 호출하고 이름 응답으로 설정한 다음 기술 분석 OpenAI 노드의 실제 출력을 전송합니다.

 이 노드에서 출력하는 것이 무엇이든 에이전트로 전송됩니다. 따라서 실행으로 돌아가면 가장 최근의 것을 보거나 아니면 이것볼 입니다. 이것들은 작은 테스트였지만 여기에는 다양한 것이 있지만 원하는 것은 선택입니다. 콘텐츠이며 이는 응답에서 참조하는 항목이므로 실제 분석이 나온 것입니다.  JSON 파일선택. 메시지.  콘텐츠이고 이것이 우리가 받은 응답이고 이것은 에이전트 섹션의 실제 도구에서 받은 응답과 일치해야 하므로 에이전트는 해당 응답을 보고 뇌를 사용하여 응답을 더욱 잘 포맷합니다. 에이전트를 클릭하고 로그를 클릭하면 정확히 무슨 일이 일어나는지 볼 수 있습니다.

먼저 창 버퍼 메모리를 업데이트한 다음 모델을 사용하여 프롬프트를 읽고 수행해야 할 작업을 이해합니다. 긴 프롬프트가 표시되고 나서 "확실히 Apple Inc의 최신 차트를 분석하겠습니다"라고 말한 다음 Apple의 티커를 가져와 차트를 생성 하고 포괄적인 분석과 다음 노드인 git 차트에 대한 입력을 제공합니다. Apple 티커만 표시됩니다. 이 도구로 전송된 쿼리는 Apple이었고 워크플로 끝에서 응답을 받았습니다. 방금 살펴본 내용입니다. 그런 다음 해당 응답을 다시 anthropic chat 모델로 전송하여 시스템 프롬프트를 다시 읽고 여기서 더 큰 것을 생성했습니다.

음, 더 심층적인 분석이 바로 여기 있습니다. 이것이 우리가 텔레그램 에서 얻은 것인데, 텔레그램에서 실제 메시지를 JSON으로 참조했기 때문입니다. AI 에이전트의 출력인 입니다. 스키마로 이동하면 에이전트의 출력을 바로 여기에서 얻을 수 있고 바로 여기로 끌어온 것입니다. 알겠습니다제가 꽤 빨리 살펴봤지만 말씀드렸듯 이 워크플로를 무료로 다운로드할 수 있으므로 들어가서 이것저것 만져보고 모든 것이 어떻게 작동하는지 알 수 있기를 바랍니다. 이 영상마음에 들고 어떤 식으로든 도움이 되었다면 새로운 것을 배웠다면 좋아요를 눌러 주세요. 저에게는 정말 큰 도움이 되고 항상 정말 감사하지만 이 비디오를 끝까지 읽어주셔서 합니다.

다음 영상에서 뵙겠습니다.