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Financial Analysis Agent 是一个 FP&A 副驾驶，通过从 SEC 文件和市场数据源拉取数据、用 Python 运行分析，并附上来源来解释结果，从而回答关于公司财务的白话问题。它是一个 Python 应用，用户使用自己的 Anthropic API 密钥在自己的电脑上运行，没有托管版本。该系统旨在避免 LLM 常见的问题，即生成看似合理但缺乏依据的财务数字：模型决定查找什么以及如何解释，但展示的每个数字都是对真实 SEC 文件做确定性 Python 计算得出的输出，并附有来源。LLM 从不做算术。该智能体可以利用 SEC EDGAR 数据回答关于上市公司的问题，用户也可以将自己小企业的数字以 CSV 上传，并就自己的数据提出同类问题。项目包含一个测试依据性的评估框架，结果显示在 21 次评估运行中，合并的严格依据率为 93.9%。系统采用多层架构：决定调用哪些工具的智能体层、用于 SEC EDGAR 和市场数据的数据层、用于确定性计算的分析层，以及用于来源标注和一致性检查的护栏。这是一个研究和教育项目，不构成财务建议。