Команда построила систему агентов для финансового анализа, где каждый агент выполняет узкую задачу, а главный агент агрегирует результаты, что позволяет масштабировать обработку данных и экономить время аналитиков. Ключ — разбивать задачи на мелкие части и контролировать контекст, чтобы избежать перегрузки.
Claude Code Psychosis: How SemiAnalysis Is Token Mogging Meta | Ep. 008
полный разбор ролика · 5 глав ↓
Введение и команда
Команда обсуждает, как Claude code используется для построения агентов, которые заменяют рутинную работу стажёров.
Подчёркивается, что теперь агенты — «боссы», а стажёры учат их финансовому моделированию.
Демонстрация агентов
Каждый агент отвечает за отдельный этап: сбор новостей, обработка транскриптов, построение моделей.
Главный агент агрегирует результаты и отвечает на вопросы, сохраняя только ключевой итоговый контекст.
Проблемы и решения с контекстом
Контекст ограничен, поэтому задачи разбиты на дискретные агенты, которые взаимодействуют через главного агента.
Хранение индексированных данных позволяет быстро загружать нужную информацию без перегрузки.
Экономия времени и затрат
Автоматизация позволяет получить ответ за несколько минут при стоимости нескольких долларов, вместо нескольких часов работы аналитика.
Экономия времени и денег оправдывает внедрение агентов даже при текущих расходах на токены.
Опыт и обучение команды
Команда начала с простых задач и постепенно усложняла систему агентов.
Понимание структуры исследовательской команды помогло разбить задачи на дискретные части для агентов.