9
内容摘要
作者构建了一个搜索API，允许AI代理通过自然语言查询金融市场数据。该API可以处理股票价格、加密货币和外汇数据的请求，并能自动将昵称解析为代码，理解模糊的日期范围。它与流行的框架如LangChain、LlamaIndex和Vercel AI SDK集成，并以JSON格式提供结构化数据。帖子询问这个解决方案是否可以帮助其他人解决在构建用于金融分析的AI代理时遇到的类似挑战。
观点分析
主流观点认为，作者的搜索API解决了金融领域AI代理的一个实际痛点，特别是在处理来自多个来源的金融数据方面。许多用户赞赏通过自然语言查询数据并接收结构化响应的能力。还有人对将API扩展到其他领域（如科学研究）感兴趣，正如一条评论中所建议的那样。然而，讨论中没有明显的冲突或争议。焦点仍然集中在API的实际好处及其简化金融数据集成的潜力上。
SAAS工具
| SaaS | 网址 | 类别 | 功能/备注 |
|---|---|---|---|
| LangChain | - | AI代理框架 | 根据帖子内容，对金融API的工具调用是脆弱的 |
| Vercel AI SDK | - | AI开发工具包 | 根据帖子内容，对金融API的工具调用是脆弱的 |
| LlamaIndex | - | AI数据索引 | 根据帖子内容，对金融API的工具调用是脆弱的 |
| ScreenStudio | - | 视频编辑工具 | 作者提到用于视频编辑目的 |
用户需求
难点/痛点:
- LLMs 不太了解大多数股票代码（除了大公司）
- 在 LangChain / Vercel AI SDK / LlamaIndex 中对标准金融API的工具调用是脆弱的
- 集成多个来源（加密货币API + 外汇API + 股票市场API）很麻烦
期待解决的问题:
- 通过自然语言查询改善代理对金融数据的理解
- 简化将多个金融数据源整合到一个查询中的过程
- 让代理获取结构化、可立即使用的金融数据
可能的解决方案:
- 一个允许代理通过自然语言查询金融市场数据的搜索API
- 一个可以将昵称解析为代码并理解模糊日期范围的API
- 一个返回所有请求资产的OHLC + 体积的系统，以JSON格式输出
增长因素
有效策略:
- 构建一个解决AI代理在金融领域特定痛点的工具
- 提供与流行框架如LangChain、LlamaIndex和Vercel AI SDK的集成
- 提供Python和TypeScript的SDK以提高可访问性
营销与获客:
- 利用Reddit和AI代理论坛等平台进行社区互动
- 通过真实用例和示例展示API的价值
变现与产品:
- 聚焦于解决金融和AI代理领域的细分问题
- 扩展API的功能，不仅限于股票市场数据，还包括研究内容如ArXiv和PubMed
用户参与度:
- 鼓励通过评论和社区互动提供反馈和讨论
- 提供可轻松集成到现有工作流程中的工具以提高用户采用率