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कम ही ज़्यादा है

मैंने दो AI agents को एक multi-talented assistant में combine किया जो S&P 500 financials analyze कर सकता है और मेरे 15 साल के blog content से insights दे सकता है — यह prove करते हुए कि कम सच में ज़्यादा है।

Update (2026): Sydney evolve हो गई है! नीचे describe की गई S&P 500 financial analysis features retire हो गई हैं। Sydney अब मेरे blog posts और products (STRAŦUM और DIALØGUE) के बारे में questions का जवाब देने पर focus करती है। नई Sydney को try करें →


जब दो agents को एक में combine किया जा सकता है तो दो क्यों रखें? इस तरह, आप (इस blog के reader) बस एक single agent use कर सकते हैं और इसके साथ ज़्यादा कर सकते हैं। तो, एक शाम में मैंने यही किया। मैंने previous agent को, जो सिर्फ पिछले 15 सालों में मैंने जो लिखा उसके बारे में questions का जवाब दे सकता था, S&P500 agent के साथ combine किया।

Meet Sydney: The New Agent

Sydney अब एक multi-talented agent है जो capable है:

  • Current S&P 500 companies के बारे में questions का जवाब देने में, जिसमें उन्होंने पिछले 10 सालों में SEC को क्या submit किया।
  • मेरे 15 साल के blog content से insights provide करने में।

Link यहाँ है। इसे try करें और बताएं क्या लगता है! :D

Multiple agents को एक में combine करने बनाम उन्हें separate रखने के बारे में आप क्या सोचते हैं? मुझे आपकी राय सुनना अच्छा लगेगा।

शुभकामनाओं सहित, Chandler

P.S: जिन लोगों को curiosity है, मैंने basically S&P500 agent को base के रूप में use किया और फिर उसे एक और tool (blog content retrieval) दिया। Simple, yet effective!

P.P.S: 1 साल से ज़्यादा पहले, जब मैंने पहली बार अपने blog के लिए chatbot introduce किया, मैंने कहा था कि उस point पर langchain का agent approach use करना overkill था लेकिन मेरा intention था कि समय के साथ agent को more tools add करूँगा। तो अब, पहला additional tool add हो गया है :)

Sydney journey में आगे: मैंने Sydney की financial capabilities को Magnificent 7 tech companies के 10-K reports में narrative पढ़ने के लिए expand किया।

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