行业与公司 * 会议主题为AI工具“Cloud Code”的部署及实操演示，属于人工智能/软件工具领域 [4][5] * 会议主办方为东吴证券研究所，属于证券研究行业 [4] * 会议内容涉及对“OpenCloud”这一AI agent框架的对比介绍 [5][7] Cloud Code的核心观点与特性 * **定位与功能**：Cloud Code是一个AI赋能的本地CLI（命令行界面）工具，能将AI模型从网页端对话机器人升级为可自主执行行为的本地AI agent [6][7] * **核心优势**： * 通过命令行交互，天生适合被AI自动化调用，与AI交互更高效 [6] * 可扩展模型应用边界，帮助实现复杂的本地化业务和工作流开发 [7] * **工作模式**：云端大模型接收指令后，经过原厂微调，知道使用具体系统指令，可借用原生函数，结合node.js/javascript直接调用本地API读取文件，处理信息后传回给用户 [8] OpenCloud的核心观点与特性 * **定位与功能**：OpenCloud是一个高度自由化、模块化的agent框架，本身不是大模型，不执行核心任务，主要承担调度器任务 [7] * **核心优势**：采用可插拔的“乐高”组装模式，可用性非常高 [7] * **工作模式**：将本地的命令指令和skills拼接成一个巨大的prompt，然后传输给大语言模型 [8] Cloud Code部署流程 * **部署环境**：在Windows系统上完成部署 [13] * **部署步骤**： 1. **环境配置**：安装Cloud Code依赖的Node.JavaScript和Git [10][13] 2. **图形化设置**：包括网络配置，并通过CD命令更改操作目录至指定文件夹 [12][13] 3. **安装与启动**：通过npm命令直接安装Cloud Code，并用一行代码启动 [10] * **初始化设置**：启动后需选择文本颜色风格（如Dark模式、Light模式）和登录形式（官方订阅账号验证、API密钥验证、本地模型验证） [12] 金融实战案例演示 * **任务要求**：输入自然语言指令，要求根据文件夹中四家公司的分季度、分年度财务报表（Excel和PDF格式），整理并生成一个Excel文件和一个PPT文件 [14] * **原始文件**：文件夹中有5个文件，包括4家公司最新季度的财报（PDF形式）和一份从彭博下载的季度及年度报表原始文件 [15] * **处理结果**： * 生成PPT、Excel和.py三个过程文件，总花费时间为14分钟38秒 [15] * **PPT特点**： * 标题字体加大，用更深背景颜色突出标题 [16] * 自动标明数据来源（如彭博、各公司财报）和汇率处理 [16] * 模型自主设计对比形式（如针对最新季度业绩对比） [16] * 针对不同公司使用不同主题颜色进行区分（如三星用蓝色） [18] * 左下角注明信息来源 [18] * **Excel特点**： * 输出多个sheet，包括概览及各公司分季度、分年度数据 [17] * 根据要求分业务汇总数据 [17] * 模型自主发掘并整理重要信息，如毛利率、经营利润，单位标明清楚 [17] * **案例优势**：相较于普通网页端大语言模型，使用本地文件作为数据来源，输出的财报数据来源更靠谱，准确率更高 [17] 其他重要信息 * 会议面向机构投资者或受邀客户，第三方专家发言内容仅代表其个人观点，不构成投资建议 [4] * 演示旨在帮助投资者了解Cloud Code的底层机制、本地部署实操及相关案例 [5] * 分享者希望帮助听众打破对命令行的恐惧，强调部署流程非常简单 [19]