近日，由 AgentBull 研發(fā)的金融多智能體系統(tǒng)，針對當(dāng)前金融智能體應(yīng)用的核心困境提出系統(tǒng)性解決方案，以 " 群體智能 " 架構(gòu)打破單一大模型局限，引發(fā)行業(yè)關(guān)注。
AgentBull 多智能體實現(xiàn)從單兵作戰(zhàn)到群體智能
9 月 4 日，在第四屆橫琴世界灣區(qū)論壇 · 金融主題論壇上，煜馬 ( 深圳 ) 數(shù)據(jù)信息有限公司 CTO 丁立表示，當(dāng)前，金融智能體普遍面臨 " 只會總結(jié)、不夠全面、不夠準(zhǔn)確 " 三大痛點：核心功能停留在既有信息淺層加工，局限于單一維度 " 片面分析 "，且缺乏強制性事實校驗機制容易出現(xiàn) " 幻覺 "。更關(guān)鍵的是，依賴大模型本身的迭代無法解決上述困境，難以同時實現(xiàn)高質(zhì)量、低成本、快響應(yīng)。為突破這一困局，AgentBull 自研多智能體框架，實現(xiàn)從單兵作戰(zhàn)到群體智能。
記者了解到，多智能體是可交互的多個智能體組成的計算系統(tǒng)。AgentBull 自研的多智能體框架如同一個 " 總指揮 "，將復(fù)雜的金融任務(wù)分派給最合適的 AI" 專家 "，讓每個 " 專家 " 各司其職、各盡所能。
多智能體框架構(gòu)建起類似 " 總指揮 + 專業(yè)團隊 " 的協(xié)作模式：由千億級金融大模型構(gòu)成，側(cè)重于進行深度、復(fù)雜的邏輯推理與原創(chuàng)洞察生成；經(jīng)強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的代碼 Agent，能按需自動編寫 Python 腳本，完成復(fù)雜的技術(shù)指標(biāo)計算、數(shù)據(jù)回測與可視化；由自研輕量化 NLU 模型組成，7x24 小時處理信息抽取等海量高并發(fā)任務(wù)，實現(xiàn)瞬時響應(yīng)；引入狀態(tài)空間模型，打破 Transformer 處理超長文本的現(xiàn)存短板，能經(jīng)濟、快速地完整分析數(shù)百頁報告。
如何進一步確保結(jié)果的可靠與低幻覺？丁立介紹了 AgentBull 多智能體的四大核心技術(shù) " 護城河 "：一是行業(yè)知識圖譜，基于自建高質(zhì)量金融數(shù)據(jù)構(gòu)建，對每項關(guān)鍵陳述做 " 事實核查 "；二是時間旅行式回測，采用最前沿的雙時態(tài)建模技術(shù)，從根源杜絕 " 未來函數(shù) " 污染，確保引用數(shù)據(jù)真實有效；三是獎勵與懲罰機制，強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練中，通過多重懲罰因子，嚴(yán)懲 " 獎勵黑客 " 行為，迫使 AI 寧愿承認 " 不知道 "，也絕不偽造答案；四是 AI 紅藍軍對抗，自創(chuàng)的糾錯反思框架，打破單一模型的思維定式，讓不同視角的 AI" 專家 " 持續(xù)地對抗與辯論，如同 " 紅藍軍 " 演練。
針對金融信息時效性核心需求，丁立表示，團隊基于 Rust 構(gòu)建流式計算框架，實現(xiàn)毫秒級實時感知盤中新聞、公告、行情等海量異構(gòu)數(shù)據(jù)，同時確保 " 恰好一次 " 的事件處理與全局?jǐn)?shù)據(jù)一致性，搭配存算分離的分布式 Lakehouse 架構(gòu)，具備應(yīng)對百倍數(shù)據(jù)洪流的無限擴展能力。這一技術(shù)體系不僅解決了單一大模型的資源浪費與延遲問題，更推動金融智能從 " 單兵作戰(zhàn) " 向 " 群體智能 " 升級，為深度決策奠定技術(shù)基礎(chǔ)。
AgentBull 多智能體三大引擎賦能投資者決策
當(dāng)投資者仍受困于信息過載、策略同質(zhì)化與決策缺乏數(shù)據(jù)支撐時，AgentBull 基于多智能體架構(gòu)的金融服務(wù)已實現(xiàn)從 " 資訊工具 " 到 " 決策助手 " 的跨越——通過全景感知、深度研究與個性化策略，為不同需求投資者打造專屬智能決策支持體系。
據(jù)丁立介紹，在投資者實際決策中，" 信息噪音多、分析維度單一、策略難落地 " 是高頻痛點。AgentBull 通過三大核心引擎直擊這些問題：
" 全景式智能感知 " 引擎能從海量異構(gòu)數(shù)據(jù)中篩選有效信號，將噪音轉(zhuǎn)化為決策依據(jù)。
" 邏輯演繹式深度研究 " 引擎不再局限于觀點復(fù)述，而是實現(xiàn)邏輯可溯和 " 千人千面 "：多智能體直接從原始數(shù)據(jù)出發(fā)，獨立進行邏輯演繹，生成真正的洞察；根據(jù)每位投資者的偏好與預(yù)期，定制專屬投資策略與信息推送，實現(xiàn) " 千人千面 " 服務(wù)。
" 數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策洞察 " 引擎則是用戶專屬的智能數(shù)據(jù)團隊。"AI 哨兵 " 支持用戶用自然語言，無限自由度設(shè)定自己的雷達系統(tǒng)追蹤市場和股票數(shù)據(jù)，" 智能回測 " 功能可以驗證每一項策略與投資邏輯在過往歷史中的真實表現(xiàn)，為決策提供歷史數(shù)據(jù)支撐。
在寧德時代研報產(chǎn)品現(xiàn)場 DEMO 中，該系統(tǒng)不僅呈現(xiàn)股價與大盤表現(xiàn)對比，更給出核心投資邏輯——判斷市場在 " 長期技術(shù)敘事 " 與 " 中期盈利擔(dān)憂 " 雙重壓力下過度反應(yīng)，忽視了公司已經(jīng)進化為強大的自由現(xiàn)金流機器，并指出公司高達 5.8% 年化 FCF 收益率與全球市占率構(gòu)成極高安全邊際。本次由情緒主導(dǎo)的 " 錯殺 "，為理性投資者提供了極具吸引力的風(fēng)險回報區(qū)間。
更具落地價值的是，AgentBull 提供了三類可執(zhí)行投資策略，包括長期配置策略、中線波段策略、短線交易策略。
丁立表示，這種 " 洞察 + 分析 + 策略 " 的一體化服務(wù)，讓金融智能不再停留在理論層面，而是真正成為投資者可依賴的決策助手，推動金融 AI 應(yīng)用從 " 功能輸出 " 向 " 價值落地 " 邁進。
（文章來源：投資快報）
