Создаём мультиагентного финансового аналитика с Omnigent и Claude SDK

В статье разбирается пошаговая сборка мультиагентной системы для финансовых исследований на базе Omnigent. Рабочий процесс включает лид-агента, который получает актуальный курс USD/EUR через внешний API, готовит краткую сводку для клиента и передаёт её на проверку суб-агенту, отвечающему за чистоту и длину текста.

Для изоляции используется Python-окружение на uv, все инструменты (получение курса и подсчёт слов) оформлены как обычные функции. Конфигурация агентов описывается в YAML, а в качестве исполнителя — Claude Agent SDK. Дополнительно настраиваются неинтерактивные политики, ограничивающие число вызовов инструментов и контролирующие стоимость сессии.

Материал рассчитан на разработчиков, знакомых с Python и концепцией LLM-агентов. Код полностью воспроизводим в Colab — не требуется ни Node.js, ни tmux, ни интерактивный терминал.