少即是多
我將兩個AI agent合併成一個multi-talented助手，可以分析S&P 500財務數據同時搜尋我15年嘅blog內容——證明少真係多。
更新（2026年）： Sydney已經evolve咗！下面描述嘅S&P 500金融分析功能已經retired。Sydney而家專注於回答關於我嘅blog posts同產品（STRATUM同DIALOGUE）嘅問題。試新嘅Sydney →
點解要兩個agents，如果可以combine成一個？咁樣你（呢個blog嘅讀者）只需要用一個agent就可以do more。所以，某個晚上我就咁做咗。我將之前只能回答我過去15年寫咗乜嘅agent同S&P500 agent合併埋。
認識Sydney：新Agent
Sydney而家係一個multi-talented agent，能夠：
- 回答關於而家S&P 500公司嘅問題，包括佢哋過去10年提交俾SEC嘅嘢。
- 提供我15年blog內容嘅insights。
Link喺呢度。試吓同話我知你點睇！:D
你覺得將多個agents合併成一個好啲，定係keep佢哋separate好？我好想聽你嘅take。
祝好，
Chandler
P.S：如果你curious嘅話，我基本上用S&P500 agent作為base，然後just俾佢多一個tool（blog content retrieval）嚟用。Simple, yet effective!
P.P.S：一年多前，我第一次介紹blog chatbot時，我講過嗰個point用langchain嘅agent approach係overkill，但我嘅intention係over time加更多tools俾agent。所以而家，第一個additional tool加咗 :)
Sydney旅程嘅下一步： 我擴展咗Sydney嘅financial capabilities嚟讀Magnificent 7科技公司嘅10-K reports中嘅narrative。
