UnifAI là một nền tảng cơ sở hạ tầng cho tác nhân AI tự động hóa, giúp đơn giản hóa [...] The post Bitget – UnifAI (UAI): Tác nhân AI dành cho tự động hóa DeFi appeared first on VNECONOMICS.UnifAI là một nền tảng cơ sở hạ tầng cho tác nhân AI tự động hóa, giúp đơn giản hóa [...] The post Bitget – UnifAI (UAI): Tác nhân AI dành cho tự động hóa DeFi appeared first on VNECONOMICS.

Bitget – UnifAI (UAI): Tác nhân AI dành cho tự động hóa DeFi

UnifAI là một nền tảng cơ sở hạ tầng cho tác nhân AI tự động hóa, giúp đơn giản hóa DeFi cho người dùng và nhà phát triển. Ra mắt vào năm 2024 và hoạt động trên BNB Chain, Solana và WorldChain, UnifAI (UAI) sẽ sớm có mặt trên Bitget!

UnifAI (UAI) là gì?

UnifAI là một nền tảng cơ sở hạ tầng được xây dựng xung quanh các tác nhân AI tự động, được thiết kế nhằm đơn giản hóa tương tác với các hệ sinh thái tài chính phi tập trung (DeFi) cho cả người dùng cuối và nhà phát triển. Nền tảng này cho phép người dùng tự động hóa, tối ưu hóa và thực hiện các chiến lược tài chính mà không cần giám sát liên tục hoặc kiến thức kỹ thuật sâu rộng.

DeFi cung cấp hàng trăm giao thức, nhóm thanh khoản và cặp giao dịch, gây choáng ngợp cho cả người mới lẫn người dùng có kinh nghiệm. Người dùng thường phải trực tuyến 24/7 để quản lý vị thế và điều chỉnh theo các thay đổi của thị trường. Các nền tảng DeFi truyền thống đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật cao và giám sát liên tục, tạo ra rào cản gia nhập đáng kể và hạn chế mức độ tham gia.

UnifAI giải quyết những thách thức này bằng cách cung cấp các tác nhân AI tự động có khả năng xác định các cơ hội tiềm năng và tự động hóa việc thực hiện, giúp việc tham gia trở nên dễ dàng và ít tốn thời gian hơn. Nền tảng tự động thực hiện các chiến lược ngay cả khi không có người dùng. Người dùng có thể quan sát và sao chép trực tiếp các chiến lược của chuyên gia thông qua UnifAI, giúp đẩy nhanh quá trình học hỏi và hỗ trợ tăng trưởng danh mục đầu tư.

Đổi mới cốt lõi: UnifAI cho phép tác nhân AI hoạt động ngoài các chức năng cố định, được xác định trước. Các tác nhân có thể khám phá, kết hợp và thực hiện các công cụ trong thời gian chạy, giúp chúng có khả năng thích ứng, tự động và mạnh mẽ. Nền tảng cung cấp khả năng khám phá công cụ tự linh động, trong đó các tác nhân AI sẽ tự động tìm và sử dụng các công cụ DeFi cũng như cơ hội theo thời gian thực, thay vì tuân theo các quy tắc cố định.

Đối với nhà phát triển, UnifAI cung cấp một SDK và API hợp nhất, cho phép triển khai tác nhân tự động tùy chỉnh và phối hợp trên nhiều giao thức DeFi, từ đó giải quyết các rào cản về tích hợp và khả năng mở rộng. Nền tảng nhất mạnh thiết kế ưu tiên bảo mật, đảm bảo khóa riêng tư và dữ liệu nhạy cảm luôn nằm ở phía người dùng với khả năng kiểm soát có thể thiết lập.

Ai đã tạo ra UnifAI (UAI)?

Đội ngũ sáng lập không tiết lộ danh tính. Tính đến tháng 11/2025, không có CEO, nhà sáng lập hay thành viên đội ngũ nào được công khai danh tính qua các kênh chính thức, website hoặc truyền thông trong ngành. Đội ngũ tự mô tả mình là các chuyên gia về công nghệ AI, blockchain và DeFi với chuyên môn về cơ sở hạ tầng tác nhân tự động hóa và hoạt động đa chuỗi.

UnifAI (UAI) được hỗ trợ bởi những VC nào?

Tính đến tháng 11/2025, không có công ty đầu tư mạo hiểm hay nhà đầu tư cụ thể nào được công bố. Tokenomics cho thấy 5,35% được phân bổ cho các nhà đầu tư, nhưng tên và số tiền tài trợ chưa được công bố thông qua các kênh chính thức hoặc phương tiện truyền thông trong ngành.

Các quan hệ đối tác lớn

UnifAI đang khẳng định vị thế của mình trong hệ sinh thái Web3 và tác nhân AI thông qua hợp tác chiến lược với các dự án cơ sở hạ tầng, điện toán và blockchain nổi bật.

Quan hệ đối tác với Aethir: UnifAI đã tham gia hệ sinh thái đám mây GPU của Aethir với tư cách là bên được tài trợ và đối tác cơ sở hạ tầng. Quỹ hệ sinh thái trị giá 100 triệu USD của Aethir đang hỗ trợ UnifAI và các giao thức tác nhân AI hàng đầu khác bằng cách cung cấp điện toán đám mây GPU phi tập trung. Quan hệ đối tác này giúp UnifAI mở rộng khả năng tính toán tác nhân cho DeFi, RWA và các ứng dụng AI/tác nhân rộng hơn.

AI Unbundled Alliance: UnifAI là một phần của liên minh lĩnh vực AI Unbundled, một nhóm các nhà đổi mới AI Web3 hỗ trợ lẫn nhau về cơ sở hạ tầng, marketing và tăng trưởng hệ sinh thái. Các đối tác liên minh bao gồm Aethir, 0G Labs, Biconomy, ChainGPT, GEODNET, IoTeX, OORT, Oasis Protocol, DeAgent AI, Polyhedra, iExec, AlphaNeural AI và các bên khác. Với liên minh này, UnifAI đạt khả năng tương tác công nghệ rộng hơn và khuếch đại trên nhiều hệ sinh thái.

Tích hợp giao thức DeFi: UnifAI tích hợp với các dịch vụ cầu nối và công cụ DeFi lớn, chẳng hạn như Orbiter Finance để chuyển tiền đa chuỗi (Ethereum, Polygon, BNB, v.v.), cho phép các tác nhân AI tương tác với thanh khoản và các cơ sở DeFi trên nhiều chuỗi. Nền tảng này cung cấp các wrapper và adapter cho hơn 100 giao thức và công cụ DeFi (giao dịch, thanh khoản, cho vay, v.v.) được thể hiện như các khối xây dựng nguyên tử nhằm mục đích phối hợp các tác nhân AI.

Tích hợp hệ sinh thái Web3: UnifAI đang xây dựng cơ sở hạ tầng tác nhân cho nhiều blockchain, đáng chú ý bao gồm cả BNB Chain, Solana và WorldChain. Nền tảng tích hợp các token hệ sinh thái, danh tính (như ENS) và hệ thống ví nhằm hỗ trợ hành động do AI thực hiện. UnifAI được hỗ trợ trong hệ sinh thái Aethir để phát triển các tác nhân tự động hóa RWA, làm nổi bật hợp tác liên ngành giữa DeFi, AI và token hóa tài sản thế giới thực.

UnifAI (UAI) hoạt động như thế nào?

UnifAI hoạt động như một cơ sở hạ tầng blockchain chuyên dụng cho AI, giúp nhà phát triển và người dùng dễ dàng tương tác với các tác nhân, mô hình và dữ liệu tự động, đồng thời đảm bảo mọi hành động đều an toàn, có thể kiểm tra và được khen thưởng.

Hạ tầng đa chuỗi

UnifAI hoạt động như một cơ sở hạ tầng tác nhân AI đa chuỗi với trọng tâm chính là các blockchain tương thích EVM. Nền tảng này có khả năng triển khai sản phẩm trực tiếp và tích hợp hệ sinh thái trên BNB Chain (BSC), Solana và WorldChain. Token UAI được ra mắt và hoạt động trên BNB Chain, các tác nhân AI của UnifAI sẽ truy cập và tự động hóa các chiến lược DeFi trên nhiều blockchain khác nhau.

Tác nhân AI và vận hành tự động

Các tác nhân AI là trợ lý kỹ thuật số được vận hành bởi mô hình ngôn ngữ AI tiên tiến, có thể đưa ra quyết định và thực hiện hành động đối với danh mục tiền điện tử của bạn, chẳng hạn như mua, bán hoặc chuyển vốn sang các cơ hội tốt hơn. Các tác nhân này hoạt động độc lập, quản lý nhiệm vụ và điều chỉnh chiến lược để tối ưu hóa danh mục đầu tư của bạn, ngay cả khi bạn không hoạt động. Nền tảng tương thích với bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nào có hỗ trợ gọi hàm, giúp nhà phát triển có thể đổi mới.

Bộ công cụ DeFi

UnifAI kết nối với hàng chục nền tảng DeFi trên nhiều blockchain bằng adapter đặc biệt (bộ công cụ). Điều này cho phép các tác nhân AI truy cập và sử dụng các công cụ tài chính mới nhất, như cho vay, vay, staking hoặc hoán đổi token. Lớp bộ công cụ cung cấp các wrapper và adapter cho hơn 100 giao thức DeFi, được trình bày dưới dạng các khối xây dựng cơ bản để hỗ trợ sự phối hợp giữa các tác nhân AI.

Kiến trúc kỹ thuật

UnifAI được xây dựng dựa trên kiến trúc mô-đun nhiều lớp nhằm hỗ trợ quy trình làm việc tự động của các tác nhân AI:

  • Lớp bộ công cụ: Wrapper và adapter cho hơn 100 giao thức và công cụ DeFi, được trình bày dưới dạng khối xây dựng cơ bản
  • Lớp tác nhân: Lưu trữ các tác nhân AI tự động khám phá, soạn thảo và thực hiện các chiến lược bằng cách tận dụng tích hợp bộ công cụ
  • Lớp ứng dụng: UI/UX, SDK dành cho nhà phát triển và các điểm cuối API cho người dùng cuối và bên tích hợp nhằm tùy chỉnh hoặc triển khai tác nhân AI
  • Lớp giao thức: Xử lý logic trên chuỗi, phối hợp tác nhân và tương tác hợp đồng an toàn trên các blockchain được hỗ trợ
  • Lớp cơ sở hạ tầng: Cung cấp cơ sở hạ tầng mạng, thị trường, hệ thống khám phá và vận hành, cho phép mở rộng quy mô và phối hợp giữa các nhóm tác nhân

Kiến trúc bảo mật

Khóa riêng tư (bí mật để truy cập tiền điện tử) sẽ được lưu giữ trên thiết bị hoặc ví của bạn. UnifAI không bao giờ trực tiếp kiểm soát tiền của bạn. Các tác nhân được phép hành động trong phạm vi giới hạn mà bạn đã đặt. Khóa riêng tư và dữ liệu nhạy cảm luôn được giữ ở phía máy khách, với khả năng kiểm soát truy cập có thể thiết lập và thực thi phi tập trung.

Cầu nối đa chuỗi

Việc tích hợp bộ công cụ của Orbiter Finance cho phép thực hiện các hoạt động xuyên chuỗi đến các mạng EVM lớn khác, bao gồm Ethereum, Polygon, Base và BNB, hỗ trợ chức năng cầu nối và chuyển tài sản. Nền tảng này cung cấp API và SDK thống nhất cho nhà phát triển để xây dựng các tác nhân AI tương tác liền mạch với các giao thức DeFi đa chuỗi.

Bạn có thể truy cập nền tảng tại unifai.network và khám phá tài liệu tại docs.unifai.network.

Token UnifAI (UAI) và Nền kinh tế

Token UAI đóng vai trò là tiện ích gốc và tài sản quản trị hỗ trợ cho mạng UnifAI, tạo điều kiện thuận lợi cho việc thanh toán, staking, quản trị và chia sẻ doanh thu trên toàn bộ cơ sở hạ tầng tác nhân AI của mạng.

Thông tin chi tiết token

  • Ký hiệu token: $UAI
  • Tổng nguồn cung: 1.000.000.000 (1 tỷ) token
  • Blockchain: Binance Smart Chain (BSC), còn được gọi là BNB Chain
  • Địa chỉ hợp đồng: Khả dụng thông qua trình khám phá BSC và DApp UnifAI; có thể giao dịch trên các sàn giao dịch lớn bao gồm Binance Alpha

Phân phối token

  • Quỹ/Kho bạc: 20,75% cho chi phí vận hành và các sáng kiến chiến lược trong tương lai
  • Phát triển giao thức: 20% dành cho công nghệ cốt lõi, tính năng mới, hoạt động R&D đang diễn ra
  • Marketing: 18,75% cho sự phát triển của hệ sinh thái và tăng mức độ chấp nhận của người dùng
  • Đội ngũ & Cố vấn: 15% cho việc giữ chân nhân tài và làm phần thưởng
  • Hệ sinh thái/Cộng đồng: 13,33% dành cho các khoản tài trợ, phần thưởng, chương trình phi tập trung
  • Thanh khoản: 7% cho việc dự phòng thanh khoản trao đổi
  • Nhà đầu tư: 5,35% cho vòng hạt giống, đối tác chiến lược, những người ủng hộ ban đầu

Cấu trúc phân bổ

Phân bổ cho đội ngũ và cố vấn có lịch mở khóa kéo dài nhiều năm. Phân bổ hệ sinh thái và cộng đồng hỗ trợ các ưu đãi, quỹ tăng trưởng, trợ cấp, phần thưởng staking và quan hệ đối tác. Mô hình phân bổ được thiết kế để cân bằng giữa phát triển dự án, khuyến khích đội ngũ, sự tham gia của cộng đồng và sự tham gia của nhà đầu tư chiến lược.

Các tiện ích của token

  • Thanh toán giao thức: Người dùng sử dụng UAI để thanh toán cho các tính năng nâng cao, điều phối tác nhân AI, phân tích cao cấp và dịch vụ tự động hóa trong hệ sinh thái UnifAI
  • Staking & Phần thưởng: Người dùng có thể stake token UAI để có quyền truy cập giới hạn tác nhân AI cao hơn, mở khóa các chiến lược nâng cao, giảm phí và nhận một phần doanh thu do giao thức tạo ra dưới dạng phần thưởng staking
  • Quản trị: Chủ sở hữu token UAI tham gia vào quản trị phi tập trung bằng cách bỏ phiếu cho các nâng cấp giao thức chính, đề xuất tính năng mới, mở rộng cơ sở hạ tầng tác nhân AI và tài trợ hệ sinh thái
  • Phần thưởng cho hệ sinh thái: UAI được sử dụng để khuyến khích nhà phát triển, người dùng sớm và người tạo tác nhân thông qua các khoản tài trợ hệ sinh thái, tiền thưởng phát hiện lỗi và các thử thách đổi mới, giúp thúc đẩy chấp nhận và cải thiện giao thức
  • Chia sẻ doanh thu: Một phần phí mạng và dịch vụ được phân phối lại cho những người đóng góp và những người stake trong cộng đồng, cho phép các chủ sở hữu cùng chia sẻ sự phát triển của nền tảng

Tại sao chọn UnifAI?

Các hệ thống internet truyền thống lấy con người làm trung tâm và không đủ khả năng để tác nhân AI tự động hoạt động như các tác nhân kinh tế trong lĩnh vực DeFi. UnifAI giải quyết khoảng cách cơ bản này bằng công nghệ đã được chứng minh và sự hỗ trợ của hệ sinh thái:

Khám phá công cụ linh động: Các tác nhân AI sẽ tự động tìm và sử dụng các công cụ DeFi cũng như cơ hội theo thời gian thực, thay vì tuân theo các quy tắc cố định. Các tác nhân có thể khám phá, lọc và sử dụng các công cụ khi chạy dựa trên ngữ cảnh của người dùng, thay vì dựa vào các plugin cố định, được liệt kê sẵn hoặc các lệnh gọi hàm có phạm vi hẹp. Các công cụ mới sẽ tự động khả dụng cho các tác nhân mà không cần triển khai lại ứng dụng, giúp giảm thiểu hoạt động bảo trì và thúc đẩy quá trình mở rộng hệ sinh thái nhanh chóng.

SDK đa ngôn ngữ hợp nhất: SDK chính thức trong TypeScript, Python và Rust cung cấp các công cụ động, bộ công cụ cố định và các hành động tĩnh chi tiết để các nhà phát triển có thể chọn mức kiểm soát phù hợp cho từng trường hợp sử dụng. Một API duy nhất trừu tượng hóa hàng chục giao thức DeFi và cho phép các tác nhân xây dựng chiến lược phức tạp thông qua lập trình.

Tích hợp máy chủ MCP: UnifAI cung cấp máy chủ MCP (Model Context Protocol) để các công cụ có thể truy cập được bên trong các máy khách tác nhân tương thích với MCP (ví dụ: Claude Desktop) thông qua các công cụ động, giúp hệ sinh thái công cụ của UnifAI có thể “cắm và chạy” cho những người xây dựng tác nhân. Thiết lập hỗ trợ chuyển đổi giữa công cụ động và tĩnh, đồng thời cho phép lựa chọn chính xác các bộ công cụ hoặc hành động phù hợp với môi trường có yêu cầu nghiêm ngặt.

Thực thi bảo mật hàng đầu: Dữ liệu nhạy cảm (như khóa riêng tư) được giữ ở phía máy khách với các biện pháp kiểm soát truy cập có thể thiết lập, đồng thời duy trì quyền lưu ký của người dùng và giảm thiểu các giả định về niềm tin. Phương pháp này cho phép hoạt động tự động mà không cần nhường quyền kiểm soát chính cho nền tảng.

Cơ sở hạ tầng DeFi dành riêng cho tác nhân AI: Được xây dựng chuyên biệt cho các chiến lược DeFi bao gồm giao dịch, thanh khoản, cho vay/vay, tái cân bằng danh mục đầu tư, tất cả đều được các tác nhân phối hợp thông qua một bề mặt tích hợp duy nhất. Được thiết kế để hoạt động với bất kỳ mô hình LLM nào hỗ trợ chức năng gọi hàm, giúp các đội ngũ có thể thay thế hoặc nâng cấp mô hình mà không cần viết lại các phần tích hợp.

Hỗ trợ đa chuỗi: Nền tảng này hoạt động trên các blockchain như BNB Chain, Solana và WorldChain. Thông qua các đối tác, nền tảng có thể chuyển tiền và thực hiện hành động trên một số mạng lớn bao gồm Ethereum, Polygon và Base mà không cần bạn phải có nhiều ví hoặc ứng dụng.

Công cụ phát triển toàn diện: Quyền truy cập SDK và API công khai với hỗ trợ chính thức cho Python, Rust, TypeScript và Go. Nhà phát triển có thể xây dựng các tác nhân AI tùy chỉnh, tích hợp bộ công cụ và tương tác với các giao thức DeFi và quy trình làm việc của tác nhân. Việc tích hợp bộ công cụ cho phép các nhà phát triển tạo, xuất bản và quản lý các bộ công cụ (tập hợp các công cụ mà tác nhân có thể sử dụng), đồng thời cấp quyền truy cập cho tác nhân vào các API bên ngoài.

Tokenomics tập trung vào cộng đồng: Với chỉ 5,35% được phân bổ cho các nhà đầu tư và 48,08% được phân bổ cho quỹ, phát triển giao thức và hệ sinh thái kết hợp, UnifAI ưu tiên tăng trưởng bền vững và phi tập trung hơn là tập trung nguồn vốn tư nhân.

UnifAI kết hợp công cụ khám phá động, API hợp nhất, tích hợp MCP và cơ chế thực thi bảo mật hàng đầu thành một nền tảng duy nhất được thiết kế riêng cho các tác nhân tự động và tự động hóa DeFi.

UnifAI (UAI) ra mắt trên Bitget

Chúng tôi vui mừng thông báo UnifAI Network (UAI) sẽ được niêm yết tại Innovation Zone.

Thời gian mở giao dịch: 20:00 06/11/2025 (Giờ VN)

Giao dịch UAI/USDT trên Bitget!

The post Bitget – UnifAI (UAI): Tác nhân AI dành cho tự động hóa DeFi appeared first on VNECONOMICS.

Piyasa Fırsatı
UnifAI Logosu
UnifAI Fiyatı(UAI)
$0.1747
$0.1747$0.1747
-2.23%
USD
UnifAI (UAI) Canlı Fiyat Grafiği
Sorumluluk Reddi: Bu sitede yeniden yayınlanan makaleler, halka açık platformlardan alınmıştır ve yalnızca bilgilendirme amaçlıdır. MEXC'nin görüşlerini yansıtmayabilir. Tüm hakları telif sahiplerine aittir. Herhangi bir içeriğin üçüncü taraf haklarını ihlal ettiğini düşünüyorsanız, kaldırılması için lütfen service@support.mexc.com ile iletişime geçin. MEXC, içeriğin doğruluğu, eksiksizliği veya güncelliği konusunda hiçbir garanti vermez ve sağlanan bilgilere dayalı olarak alınan herhangi bir eylemden sorumlu değildir. İçerik, finansal, yasal veya diğer profesyonel tavsiye niteliğinde değildir ve MEXC tarafından bir tavsiye veya onay olarak değerlendirilmemelidir.

Ayrıca Şunları da Beğenebilirsiniz

South Korea Launches Innovative Stablecoin Initiative

South Korea Launches Innovative Stablecoin Initiative

The post South Korea Launches Innovative Stablecoin Initiative appeared on BitcoinEthereumNews.com. South Korea has witnessed a pivotal development in its cryptocurrency landscape with BDACS introducing the nation’s first won-backed stablecoin, KRW1, built on the Avalanche network. This stablecoin is anchored by won assets stored at Woori Bank in a 1:1 ratio, ensuring high security. Continue Reading:South Korea Launches Innovative Stablecoin Initiative Source: https://en.bitcoinhaber.net/south-korea-launches-innovative-stablecoin-initiative
Paylaş
BitcoinEthereumNews2025/09/18 17:54
Trump Cancels Tech, AI Trade Negotiations With The UK

Trump Cancels Tech, AI Trade Negotiations With The UK

The US pauses a $41B UK tech and AI deal as trade talks stall, with disputes over food standards, market access, and rules abroad.   The US has frozen a major tech
Paylaş
LiveBitcoinNews2025/12/17 01:00
Summarize Any Stock’s Earnings Call in Seconds Using FMP API

Summarize Any Stock’s Earnings Call in Seconds Using FMP API

Turn lengthy earnings call transcripts into one-page insights using the Financial Modeling Prep APIPhoto by Bich Tran Earnings calls are packed with insights. They tell you how a company performed, what management expects in the future, and what analysts are worried about. The challenge is that these transcripts often stretch across dozens of pages, making it tough to separate the key takeaways from the noise. With the right tools, you don’t need to spend hours reading every line. By combining the Financial Modeling Prep (FMP) API with Groq’s lightning-fast LLMs, you can transform any earnings call into a concise summary in seconds. The FMP API provides reliable access to complete transcripts, while Groq handles the heavy lifting of distilling them into clear, actionable highlights. In this article, we’ll build a Python workflow that brings these two together. You’ll see how to fetch transcripts for any stock, prepare the text, and instantly generate a one-page summary. Whether you’re tracking Apple, NVIDIA, or your favorite growth stock, the process works the same — fast, accurate, and ready whenever you are. Fetching Earnings Transcripts with FMP API The first step is to pull the raw transcript data. FMP makes this simple with dedicated endpoints for earnings calls. If you want the latest transcripts across the market, you can use the stable endpoint /stable/earning-call-transcript-latest. For a specific stock, the v3 endpoint lets you request transcripts by symbol, quarter, and year using the pattern: https://financialmodelingprep.com/api/v3/earning_call_transcript/{symbol}?quarter={q}&year={y}&apikey=YOUR_API_KEY here’s how you can fetch NVIDIA’s transcript for a given quarter: import requestsAPI_KEY = "your_api_key"symbol = "NVDA"quarter = 2year = 2024url = f"https://financialmodelingprep.com/api/v3/earning_call_transcript/{symbol}?quarter={quarter}&year={year}&apikey={API_KEY}"response = requests.get(url)data = response.json()# Inspect the keysprint(data.keys())# Access transcript contentif "content" in data[0]: transcript_text = data[0]["content"] print(transcript_text[:500]) # preview first 500 characters The response typically includes details like the company symbol, quarter, year, and the full transcript text. If you aren’t sure which quarter to query, the “latest transcripts” endpoint is the quickest way to always stay up to date. Cleaning and Preparing Transcript Data Raw transcripts from the API often include long paragraphs, speaker tags, and formatting artifacts. Before sending them to an LLM, it helps to organize the text into a cleaner structure. Most transcripts follow a pattern: prepared remarks from executives first, followed by a Q&A session with analysts. Separating these sections gives better control when prompting the model. In Python, you can parse the transcript and strip out unnecessary characters. A simple way is to split by markers such as “Operator” or “Question-and-Answer.” Once separated, you can create two blocks — Prepared Remarks and Q&A — that will later be summarized independently. This ensures the model handles each section within context and avoids missing important details. Here’s a small example of how you might start preparing the data: import re# Example: using the transcript_text we fetched earliertext = transcript_text# Remove extra spaces and line breaksclean_text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()# Split sections (this is a heuristic; real-world transcripts vary slightly)if "Question-and-Answer" in clean_text: prepared, qna = clean_text.split("Question-and-Answer", 1)else: prepared, qna = clean_text, ""print("Prepared Remarks Preview:\n", prepared[:500])print("\nQ&A Preview:\n", qna[:500]) With the transcript cleaned and divided, you’re ready to feed it into Groq’s LLM. Chunking may be necessary if the text is very long. A good approach is to break it into segments of a few thousand tokens, summarize each part, and then merge the summaries in a final pass. Summarizing with Groq LLM Now that the transcript is clean and split into Prepared Remarks and Q&A, we’ll use Groq to generate a crisp one-pager. The idea is simple: summarize each section separately (for focus and accuracy), then synthesize a final brief. Prompt design (concise and factual) Use a short, repeatable template that pushes for neutral, investor-ready language: You are an equity research analyst. Summarize the following earnings call sectionfor {symbol} ({quarter} {year}). Be factual and concise.Return:1) TL;DR (3–5 bullets)2) Results vs. guidance (what improved/worsened)3) Forward outlook (specific statements)4) Risks / watch-outs5) Q&A takeaways (if present)Text:<<<{section_text}>>> Python: calling Groq and getting a clean summary Groq provides an OpenAI-compatible API. Set your GROQ_API_KEY and pick a fast, high-quality model (e.g., a Llama-3.1 70B variant). We’ll write a helper to summarize any text block, then run it for both sections and merge. import osimport textwrapimport requestsGROQ_API_KEY = os.environ.get("GROQ_API_KEY") or "your_groq_api_key"GROQ_BASE_URL = "https://api.groq.com/openai/v1" # OpenAI-compatibleMODEL = "llama-3.1-70b" # choose your preferred Groq modeldef call_groq(prompt, temperature=0.2, max_tokens=1200): url = f"{GROQ_BASE_URL}/chat/completions" headers = { "Authorization": f"Bearer {GROQ_API_KEY}", "Content-Type": "application/json", } payload = { "model": MODEL, "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a precise, neutral equity research analyst."}, {"role": "user", "content": prompt}, ], "temperature": temperature, "max_tokens": max_tokens, } r = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=60) r.raise_for_status() return r.json()["choices"][0]["message"]["content"].strip()def build_prompt(section_text, symbol, quarter, year): template = """ You are an equity research analyst. Summarize the following earnings call section for {symbol} ({quarter} {year}). Be factual and concise. Return: 1) TL;DR (3–5 bullets) 2) Results vs. guidance (what improved/worsened) 3) Forward outlook (specific statements) 4) Risks / watch-outs 5) Q&A takeaways (if present) Text: <<< {section_text} >>> """ return textwrap.dedent(template).format( symbol=symbol, quarter=quarter, year=year, section_text=section_text )def summarize_section(section_text, symbol="NVDA", quarter="Q2", year="2024"): if not section_text or section_text.strip() == "": return "(No content found for this section.)" prompt = build_prompt(section_text, symbol, quarter, year) return call_groq(prompt)# Example usage with the cleaned splits from Section 3prepared_summary = summarize_section(prepared, symbol="NVDA", quarter="Q2", year="2024")qna_summary = summarize_section(qna, symbol="NVDA", quarter="Q2", year="2024")final_one_pager = f"""# {symbol} Earnings One-Pager — {quarter} {year}## Prepared Remarks — Key Points{prepared_summary}## Q&A Highlights{qna_summary}""".strip()print(final_one_pager[:1200]) # preview Tips that keep quality high: Keep temperature low (≈0.2) for factual tone. If a section is extremely long, chunk at ~5–8k tokens, summarize each chunk with the same prompt, then ask the model to merge chunk summaries into one section summary before producing the final one-pager. If you also fetched headline numbers (EPS/revenue, guidance) earlier, prepend them to the prompt as brief context to help the model anchor on the right outcomes. Building the End-to-End Pipeline At this point, we have all the building blocks: the FMP API to fetch transcripts, a cleaning step to structure the data, and Groq LLM to generate concise summaries. The final step is to connect everything into a single workflow that can take any ticker and return a one-page earnings call summary. The flow looks like this: Input a stock ticker (for example, NVDA). Use FMP to fetch the latest transcript. Clean and split the text into Prepared Remarks and Q&A. Send each section to Groq for summarization. Merge the outputs into a neatly formatted earnings one-pager. Here’s how it comes together in Python: def summarize_earnings_call(symbol, quarter, year, api_key, groq_key): # Step 1: Fetch transcript from FMP url = f"https://financialmodelingprep.com/api/v3/earning_call_transcript/{symbol}?quarter={quarter}&year={year}&apikey={api_key}" resp = requests.get(url) resp.raise_for_status() data = resp.json() if not data or "content" not in data[0]: return f"No transcript found for {symbol} {quarter} {year}" text = data[0]["content"] # Step 2: Clean and split clean_text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip() if "Question-and-Answer" in clean_text: prepared, qna = clean_text.split("Question-and-Answer", 1) else: prepared, qna = clean_text, "" # Step 3: Summarize with Groq prepared_summary = summarize_section(prepared, symbol, quarter, year) qna_summary = summarize_section(qna, symbol, quarter, year) # Step 4: Merge into final one-pager return f"""# {symbol} Earnings One-Pager — {quarter} {year}## Prepared Remarks{prepared_summary}## Q&A Highlights{qna_summary}""".strip()# Example runprint(summarize_earnings_call("NVDA", 2, 2024, API_KEY, GROQ_API_KEY)) With this setup, generating a summary becomes as simple as calling one function with a ticker and date. You can run it inside a notebook, integrate it into a research workflow, or even schedule it to trigger after each new earnings release. Free Stock Market API and Financial Statements API... Conclusion Earnings calls no longer need to feel overwhelming. With the Financial Modeling Prep API, you can instantly access any company’s transcript, and with Groq LLM, you can turn that raw text into a sharp, actionable summary in seconds. This pipeline saves hours of reading and ensures you never miss the key results, guidance, or risks hidden in lengthy remarks. Whether you track tech giants like NVIDIA or smaller growth stocks, the process is the same — fast, reliable, and powered by the flexibility of FMP’s data. Summarize Any Stock’s Earnings Call in Seconds Using FMP API was originally published in Coinmonks on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story
Paylaş
Medium2025/09/18 14:40