Framework de análise de ativos financeiros com 6 agentes LLM especializados rodando em paralelo via LangGraph — pesquisa, análise técnica, gestão de risco e recomendação final.
Input do usuário → 4 agentes paralelos → análise → risco → recomendação final
Diego ou ASPIRA envia o ticker para análise
Dados de mercado, fundamentais, notícias e análise técnica rodando em paralelo via LangGraph
ANALYST consolida todos os dados e gera análise estruturada
RISK MANAGER calcula stop-loss, position sizing e risk/reward
PM consolida tudo e emite recomendação: comprar / vender / manter
| # | Fase | Agente | LLM | Skills/APIs | Tools | Input | Output | Custo | Tempo |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Input | 🧑 Diego | n/a | — | message | Ticker + período | {ticker, period, context} | $0.00 | ~2s |
| 1A | Dados Mercado | 📈 Agente A | GPT-4o-mini | Alpha Vantage | web_fetch | ticker + period | OHLCV + indicadores | ~$0.01 | ~60s ‖ |
| 1B | Fundamentais | 🏢 Agente B | GPT-4o-mini | Financial APIs | web_fetch | ticker | P/L, receita, balanço | ~$0.01 | ‖ paralelo |
| 1C | Notícias | 📰 Agente C | GPT-4o-mini | NewsAPI | web_fetch | ticker | news + sentiment | ~$0.01 | ‖ paralelo |
| 1D | Técnica | 📊 Agente D | GPT-4o-mini | — | exec | OHLCV | suporte/resistência + padrões | ~$0.01 | ‖ paralelo |
| 2 | Análise | 🧠 ANALYST | GPT-4o | LangGraph state | — | 4 outputs agentes | structured_analysis.json | ~$0.05~25k tokens | ~45s |
| 3 | Risco | ⚖️ RISK MGR | GPT-4o | — | — | analysis.json | risk_report.json | ~$0.03~15k tokens | ~30s |
| 4 | Decisão PM | 🎯 PORT. MGR | GPT-4o | — | — | analysis + risk | final_recommendation.json | ~$0.03~15k tokens | ~20s |
| 5 | Entrega | 🫡 ASPIRA | Claude Sonnet | — | message | todos outputs | Telegram #450 | ~$0.001 | ~5s |
| TOTAL | ~$0.20~70k tokens | ~5 min | |||||||