Рыночные данные для ИИ-агентов.
Exa AI Labs тестирует Pyth, чтобы связать финансовые исследования на основе ИИ со структурированными рыночными данными в реальном времени и за прошлые периоды.
Для финансовых исследований нужны два источника: что говорят в мире и что происходит на рынках.
Поисковая и агентная инфраструктура Exa помогает системам ИИ находить информацию в интернете и специализированных источниках данных. Pyth предоставляет текущие цены, исторические наблюдения, данные японских свечей и инструменты для поиска потоков данных через свои API и MCP-сервер.
Такое сочетание позволяет агентам точнее отвечать на вопросы о рынке.
Агент может использовать Exa, чтобы выяснить, почему изменился курс актива, а затем обратиться к Pyth за данными о том, как этот актив торговался за соответствующий период.
Так ценовая информация опирается на структурированные рыночные данные, а не на статьи, комментарии или вторичные источники.
Например, пользователь может спросить, что произошло после последнего отчёта компании о доходах и как вела себя её акция в течение следующих пяти торговых сессий.
Exa может найти объявление и связанную с ним информацию. Pyth — получить рыночные данные за эти сессии. Агент может объединить и то и другое в одном ответе.
Работа Exa и Pyth пока находится на ранней стадии тестирования.
Цель — понять, где рыночные данные приносят наибольшую пользу в рабочих процессах агентов, как агенты запрашивают эти данные и каким на практике должен быть формат финансовых данных, предназначенных для машинной обработки.
ИИ-агентам недостаточно результатов поиска.
Им нужна информация о состоянии рынка, стоящего за историей.
Exa предоставляет агентам исследовательский уровень. Pyth — рыночные данные.
Изучите рыночные данные Pyth для агентов через MCP.
#PYTH #AIAgents
Exa AI Labs тестирует Pyth, чтобы связать финансовые исследования на основе ИИ со структурированными рыночными данными в реальном времени и за прошлые периоды.
Для финансовых исследований нужны два источника: что говорят в мире и что происходит на рынках.
Поисковая и агентная инфраструктура Exa помогает системам ИИ находить информацию в интернете и специализированных источниках данных. Pyth предоставляет текущие цены, исторические наблюдения, данные японских свечей и инструменты для поиска потоков данных через свои API и MCP-сервер.
Такое сочетание позволяет агентам точнее отвечать на вопросы о рынке.
Агент может использовать Exa, чтобы выяснить, почему изменился курс актива, а затем обратиться к Pyth за данными о том, как этот актив торговался за соответствующий период.
Так ценовая информация опирается на структурированные рыночные данные, а не на статьи, комментарии или вторичные источники.
Например, пользователь может спросить, что произошло после последнего отчёта компании о доходах и как вела себя её акция в течение следующих пяти торговых сессий.
Exa может найти объявление и связанную с ним информацию. Pyth — получить рыночные данные за эти сессии. Агент может объединить и то и другое в одном ответе.
Работа Exa и Pyth пока находится на ранней стадии тестирования.
Цель — понять, где рыночные данные приносят наибольшую пользу в рабочих процессах агентов, как агенты запрашивают эти данные и каким на практике должен быть формат финансовых данных, предназначенных для машинной обработки.
ИИ-агентам недостаточно результатов поиска.
Им нужна информация о состоянии рынка, стоящего за историей.
Exa предоставляет агентам исследовательский уровень. Pyth — рыночные данные.
Изучите рыночные данные Pyth для агентов через MCP.
#PYTH #AIAgents
