FinBot — Agente Financiero con IA

Proyecto Final · Inteligencia Artificial · EAFIT 2026-1

FinBot es un agente conversacional que usa el patron ReAct (Reason + Act) para responder preguntas financieras en tiempo real. Combina un LLM (Llama 3.1 via Groq) con herramientas externas para consultar precios de acciones, tasas de cambio y noticias del mercado.

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Demo rapida

Usuario: Cuanto vale una accion de Apple y a como esta el dolar hoy?

Thought: Necesito consultar el precio de AAPL y la tasa USD/COP
Action: get_stock_price | Input: {"ticker": "AAPL"}
Observation: {"precio_actual": 189.5, "cambio": +1.2%, ...}
Action: get_exchange_rate | Input: {"base": "USD", "target": "COP"}
Observation: {"tasa": 4152.3, ...}
Final Answer: Apple (AAPL) cotiza a $189.50 USD (+1.2%).
   Con el dolar a $4,152 COP, eso equivale a ~$786,814 pesos colombianos por accion.

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Instalacion

1. Clonar el repositorio

git clone https://github.com/JoseDanielCU/Final_Project_AI.git
cd Final_Project_AI

2. Instalar dependencias

pip install -r requirements.txt

3. Configurar API key

cp .env.example .env
# Edita .env y agrega tu GROQ_API_KEY

Obtén tu API key gratis en: https://console.groq.com

4. Correr la aplicacion

python -m streamlit run src/agents/app.py

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Herramientas del agente

Herramienta	Descripcion	Fuente
get_stock_price	Precio actual de acciones en bolsa	Yahoo Finance (yfinance)
get_exchange_rate	Tasa de cambio entre divisas	Open Exchange Rates API
get_financial_news	Titulares de noticias financieras	Yahoo Finance RSS

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Arquitectura

src/agents/app.py  (Streamlit UI)
    └── agent.py   (Motor ReAct)
            ├── Groq API (Llama 3.1-8b-instant)
            └── tools.py
                    ├── get_stock_price()    -> yfinance
                    ├── get_exchange_rate()  -> Open Exchange Rates
                    └── get_financial_news() -> Yahoo RSS

Patron ReAct:

User Query -> Thought -> Action -> Observation -> (loop) -> Final Answer

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Estructura del proyecto

Final_Project_AI/
├── README.md
├── requirements.txt
├── .env.example
├── .gitignore
├── docs/
│   └── informe_final.pdf
├── notebooks/
│   └── 04_llm_rag_agents.ipynb
├── src/
│   └── agents/
│       ├── app.py
│       ├── agent.py
│       └── tools.py
└── data/
    ├── raw/
    └── processed/

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Stack tecnologico

• LLM: Llama 3.1-8b-instant via Groq (https://groq.com)
• UI: Streamlit (https://streamlit.io)
• Patron de razonamiento: ReAct (Reason + Act)
• APIs: yfinance · Open Exchange Rates · Yahoo Finance RSS

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Video demo

Link: Video de YouTube

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Equipo

Nombre	Correo	Contribucion
Camilo Andres Melo	cameloa@eafit.edu.co	Arquitectura del agente, herramientas
Jose Daniel Castaneda	jdcastaneu@eafit.edu.co	UI Streamlit, integracion, informe

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Proyecto desarrollado para el curso de Inteligencia Artificial · EAFIT 2026-1