# Agente de Análise de Chamadas de Resultados

> Um companheiro de chamadas de resultados de grau de investidor que transforma qualquer chamada de resultados do YouTube numa área de trabalho de analista sincronizada com a reprodução. Cole o URL da chamada, assista ao vídeo e deixe os agentes ADK destacarem os números, mudanças de tom, contexto de apresentação e surpresas que podem ser fáceis de perder numa chamada ao vivo.

- Fonte: https://doutorai.pt/apps/earnings-call-analyst-agent
- Categoria: Agentes Avançados
- Dificuldade: Médio
- Modelos: Gemini
- Frameworks: Google ADK
- Corre local?: Precisa de APIs cloud
- Chaves necessárias: GOOGLE_API_KEY
- Licença: Apache-2.0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

## Tutorial completo

# 📡 Earnings Call Analyst Agent

Um companheiro de chamadas de resultados de nível de investidor que transforma qualquer chamada de resultados do YouTube numa área de trabalho de analista sincronizada com a reprodução. Cola uma URL de chamada, assiste ao vídeo e deixa os agentes ADK trazerem à tona os números, mudanças de tom, contexto de apresentação e surpresas que movem o mercado que são fáceis de perder numa chamada ao vivo.

Isto foi construído para o verdadeiro fluxo de trabalho de resultados: em vez de ler uma transcrição após o facto, podes seguir o comentário da gestão com uma camada de pesquisa que mantém cada insight ligado à citação que o desencadeou.

![📡 Earnings Call Analyst Agent architecture](/assets/apps-img/b85e59cfbb398725.png)

## Funcionalidades

### Pesquisa de Chamada Agente

- Identifica a empresa, ticker, período fiscal e conjunto de pares a partir dos metadados do YouTube e da abertura da transcrição
- Constrói um pacote de pesquisa com documentos da SEC e contexto de mercado atual
- Usa um agente de notícias ADK com base na pesquisa do Google para contexto de mercado atual
- Oculta contexto não resolvido em vez de mostrar painéis de pesquisa vazios

### Detecção de Sinais Ancorados em Citações

- Cria cartões de analista apenas quando a transcrição contém um sinal real de investidor
- Anexa cada cartão à citação exata e ao timestamp que o desencadeou
- Filtra saudações, boilerplate de porto seguro e comentários genéricos otimistas
- Revela cartões à medida que a reprodução atinge o momento relevante na chamada

### Cartões de Inteligência de Resultados

- Sinaliza métricas financeiras, pressão sobre margens, linguagem de orientação, comentários sobre a procura, preços, fluxo de caixa e sinais de capex
- Separa declarações específicas da empresa do contexto de pares ou setor quando há evidências disponíveis
- Destaca a cobertura do CFO, mudanças de confiança, defensividade e linguagem incomumente específica
- Adiciona tabelas compactas ou resumos de gráficos apenas quando clarificam a descoberta

### Resiliência de Legendas + Áudio

- Usa legendas do YouTube quando disponíveis para timestamps precisos
- Recorre à transcrição de áudio alimentada por ADK para vídeos sem legendas
- Realinha os cartões gerados ao segmento de legenda mais próximo para que o vídeo e a citação permaneçam sincronizados
- Mantém a transcrição, pacote de pesquisa e cartões de analista ligados à mesma linha do tempo de origem

## Como Começar?

Este agente vive em `advanced_ai_agents/single_agent_apps/earnings_call_analyst_agent`.

1. Clona o repositório do GitHub

```bash
git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
cd advanced_ai_agents/single_agent_apps/earnings_call_analyst_agent
```

```markdown
# 2. Instala as dependências necessárias:

```bash
npm install
```
```

```bash
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
```

# 3. Configura a chave da API do Vertex AI ou Gemini

Para configurar a chave da API do Vertex AI ou Gemini, segue os passos abaixo:

1. Acede ao [Google Cloud Console](https://console.cloud.google.com/).
2. Cria um novo projeto ou selecciona um projecto existente.
3. Navega até à secção "APIs e serviços" e selecciona "Biblioteca".
4. Procura por "Vertex AI" ou "Gemini" e ativa a API correspondente.
5. Vai para "APIs e serviços" > "Credenciais".
6. Clica em "Criar credenciais" e selecciona "Chave da API".
7. Copia a chave da API gerada e guarda-a num local seguro.

Agora, a tua chave da API está configurada e pronta a ser utilizada nas tuas aplicações.

```bash
cp .env.example .env
```

```markdown
# Autenticação para Vertex AI / Google Cloud

Para autenticar a tua aplicação com o Vertex AI ou Google Cloud, segue os passos abaixo.

## Pré-requisitos

1. Cria um projeto no Google Cloud Console.
2. Ativa a API do Vertex AI para o teu projeto.
3. Cria uma conta de serviço e faz o download da chave JSON.

## Configuração do Ambiente

Define a variável de ambiente `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` para o caminho do ficheiro JSON da tua chave de conta de serviço:

```bash
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/caminho/para/a/sua/chave.json"
```

## Autenticação no Código

Utiliza a biblioteca cliente do Google Cloud para autenticar a tua aplicação. Aqui está um exemplo em Python:

```python
from google.cloud import aiplatform

aiplatform.init(project='o-teu-projeto', location='a-sua-localizacao')
```

## Testar a Autenticação

Para verificar se a autenticação está a funcionar, tenta listar os modelos disponíveis:

```python
models = aiplatform.Model.list()
for model in models:
    print(model.display_name)
```

Se tudo estiver configurado corretamente, deves ver uma lista dos modelos disponíveis no teu projeto.

## Resolução de Problemas

Se encontrares problemas durante a autenticação, verifica o seguinte:

- A variável de ambiente `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` está definida corretamente?
- A chave JSON da conta de serviço tem as permissões necessárias?
- A API do Vertex AI está ativada no teu projeto?

Para mais informações, consulta a [documentação oficial do Google Cloud](https://cloud.google.com/docs/authentication).
```

```bash
GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-google-cloud-project-id
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
```

```markdown
# Autenticação com chave API do Gemini

Para autenticar com a API do Gemini, precisas de uma chave API. Segue os passos abaixo para configurar a autenticação.

## Passo 1: Criar uma chave API

1. Acede à tua conta do Gemini.
2. Navega até à secção de "Configurações" e seleciona "API".
3. Clica em "Criar nova chave API".
4. Define as permissões necessárias para a chave.
5. Guarda a chave API num local seguro.

## Passo 2: Configurar a autenticação

Para utilizar a chave API, deves incluí-la nos cabeçalhos das tuas requisições. Aqui está um exemplo de como fazer isso:

```bash
curl -X GET "https://api.gemini.com/v1/some_endpoint" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-GEMINI-APIKEY: tua_chave_api" \
-H "X-GEMINI-APISECRET: teu_segredo_api"
```

## Passo 3: Testar a autenticação

Depois de configurar a autenticação, é importante testar se tudo está a funcionar corretamente. Podes fazer isso enviando uma requisição para um endpoint que requer autenticação.

```bash
curl -X GET "https://api.gemini.com/v1/account" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-GEMINI-APIKEY: tua_chave_api" \
-H "X-GEMINI-APISECRET: teu_segredo_api"
```

Se a autenticação estiver correta, deves receber uma resposta com os detalhes da tua conta.

## Erros comuns

- **Chave API inválida**: Verifica se a chave API e o segredo estão corretos.
- **Permissões insuficientes**: Certifica-te de que a chave API tem as permissões necessárias para o endpoint que estás a tentar aceder.

## Conclusão

Agora já sabes como autenticar com a API do Gemini utilizando uma chave API. Segue sempre as melhores práticas de segurança e nunca partilhes a tua chave API publicamente.
```

```bash
GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=False
GOOGLE_API_KEY=your-google-api-key
```

```markdown
# 4. Executa a aplicação FastAPI:

Para executar a aplicação FastAPI, utiliza o seguinte comando:

```bash
uvicorn main:app --reload
```

Isto irá iniciar o servidor de desenvolvimento e a aplicação estará disponível em `http://127.0.0.1:8000`.

Podes aceder à documentação automática da API em `http://127.0.0.1:8000/docs`.
```

```bash
PYTHONPATH=.. python -m uvicorn earnings_call_analyst_agent.live_demo.server:app --host 127.0.0.1 --port 4188
```

# 5. Abre a aplicação:

```text
http://127.0.0.1:4188
```

```markdown
# Chamada de Resultados do YouTube

Coloca a URL da chamada de resultados do YouTube. A aplicação constrói primeiro o pacote de pesquisa e, em seguida, revela os cartões dos analistas à medida que o vídeo atinge cada citação.
```

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