📊 Analista Financiero — Data Science

Pipeline multi-agente estilo LangChain — 3 agentes CrewAI + 5 herramientas + preprocesamiento

🔁 Resumen del flujo 9 pasos 3 agentes 5 herramientas MCP-ready
1. Preprocesamiento — valida la query, sanitiza input y detecta tickers y timeframe por regex antes del LLM.
2. Agente 1 · Stock Data Analyst — extrae símbolo, timeframe y acción del lenguaje natural usando CrewAI + GPT-4o-mini.
3. Agente 2 · Senior Python Developer — genera código Python listo para ejecutar (yfinance + matplotlib).
4. Agente 3 · Code Execution Expert — revisa, ejecuta y corrige el código generado.
5. Fetch + Compute + Plot — descarga datos de Yahoo Finance, calcula 8 métricas y genera gráfico.
6. Output — respuesta JSON con métricas, gráfico en base64, datos crudos y código generado.
MCP: el mismo pipeline está disponible como servidor MCP para Claude Desktop, Cursor y opencode.
📦 Fuentes de datos disponibles

⬇ Aplicación ⬇

Preprocessing Validando y extrayendo entidades...

Código generado por Agent 2 (Python Developer)

Output de Agent 3 (Code Execution Expert)

Datos crudos (últimas filas)

Preprocessing (LangChain-style)


      

Arquitectura del pipeline (esquema LangChain)

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