AIDevOps · 금융 AI Agent 시리즈

금융 AI Agent 개발 가이드

미국·한국 주식 투자를 위한 AI Agent를 처음부터 만듭니다. CUDA 없이 CPU만으로 동작하는 Ollama 기반 로컬 환경에서 ReAct, RAG, Tool Use, Multi-Agent까지 단계별로 구현합니다.

이 시리즈의 개발 환경

CPUi7-12700H (14코어 / 20스레드)

RAM16GB LPDDR5 6400MHz

GPUIntel Arc A370M — CPU 추론 사용

모델Llama 3.1 8B Q4_K_M (Ollama)

보조 APIClaude claude-sonnet-4-6 (Anthropic)

INTERACTIVE DEMOAntigravity Live

실시간 AI 스크린 랭킹 대시보드

AutoTrading의 SQLite 정량 스크리너 점수 데이터와 yfinance 보조지표를 융합하여 상위 종목의 랭킹을 제공합니다. 각 종목의 AI 분석을 누르면 에이전트 추론 과정을 관찰하고 Antigravity와 즉시 연계 분석할 수 있습니다.

Ollama + Llama 3.1 8B 로컬 설치, LangChain, FastAPI, yfinance, pykrx 환경 구성. CPU 전용 노트북에서 바로 실행.

미국(S&P500, NASDAQ)·한국(KOSPI, KOSDAQ) 실시간 주가·지수·환율을 조회하는 ReAct 에이전트. Tool Use 패턴 완전 구현.

한국 DART 공시, 미국 SEC 문서를 수집·임베딩해 기업 재무제표·실적 발표를 자연어로 분석하는 RAG 에이전트.

RSI, MACD, 볼린저밴드, 이동평균을 계산하고 매수·매도 시그널을 생성하는 Tool Use 에이전트. 백테스팅 코드 포함.

Researcher → Analyst → Risk Manager 3개 에이전트가 LangGraph로 협업해 포트폴리오 리밸런싱 플랜을 생성합니다.