自大語言模型（LLM）浪潮席卷以來，金融行業(yè)被寄予厚望，但實(shí)際應(yīng)用卻普遍陷入了 " 雷聲大、雨點(diǎn)小 " 的困境。當(dāng)前市場上的金融智能體，核心功能仍停留在對既有信息的淺層總結(jié)與加工，普遍面臨 " 不夠全面、不夠準(zhǔn)確、充滿幻覺 " 三大核心痛點(diǎn)。
問題的關(guān)鍵在于，單一維度的分析導(dǎo)致結(jié)論片面，而強(qiáng)制性事實(shí)校驗(yàn)機(jī)制的缺失，則讓 AI 的 " 幻覺 " 成為投資決策中的 " 定時(shí)炸彈 "。業(yè)界逐漸意識到，單純依賴更大參數(shù)的單一模型進(jìn)行迭代，已難以從根本上解決問題，更無法同時(shí)滿足金融決策所要求的高質(zhì)量、低成本和快響應(yīng)的 " 不可能三角 "。
在此背景下，一類由多個(gè)可交互、獨(dú)立的智能體組成的 " 群體智能 " 系統(tǒng)，正成為業(yè)界探索的方向。
" 將復(fù)雜的金融任務(wù)，拆解并分派給不同領(lǐng)域的 AI ‘專家’，讓它們各司其職、協(xié)同作戰(zhàn)，最終由‘總指揮’整合輸出洞察。" 煜馬（深圳）數(shù)據(jù)信息有限公司 CTO 丁立近日向外界系統(tǒng)性地闡述了這一名為 "AgentBull" 的金融多智能體系統(tǒng)。
丁立為前紅杉資本中國數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人。他表示，AgentBull 不再依賴單一模型的 " 單兵作戰(zhàn) "，而是構(gòu)建起類似 " 總指揮 + 專業(yè)團(tuán)隊(duì) " 的協(xié)作模式。
當(dāng)接到一項(xiàng)針對個(gè)股的深度研究任務(wù)時(shí)，" 主智能體 " 作為 " 投研總監(jiān) "，會(huì)將任務(wù)迅速拆解，并分派給能力各異的 " 專家分析師 "：
基本面分析師 ( Fundamental Analyst Agent ) : 深入解讀財(cái)務(wù)報(bào)表和公司經(jīng)營狀況；
量化策略師 ( Quant Strategist Agent ) : 專注于因子分析和市場異動(dòng)歸因；
行業(yè)專家 ( Industry Expert Agent ) : 追蹤產(chǎn)業(yè)鏈上下游動(dòng)態(tài)和宏觀政策影響；
市場情緒分析師 ( Sentiment Analyst Agent ) : 基于行為金融學(xué)模型，實(shí)時(shí)捕捉新聞、社交媒體中的情緒變化。
所有 " 子智能體 " 的輸出結(jié)果由 " 主智能體 " 最終整合，形成一份邏輯嚴(yán)密、視角全面的深度研究報(bào)告。通過 " 群體智能 " 體系嘗試打破單一大模型的分析維度局限。
" 群體智能 " 解決了分工問題，但如何確保最終結(jié)果的可靠與低幻覺？丁立介紹了該系統(tǒng)的四大核心技術(shù) " 護(hù)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(xiàng)關(guān)鍵陳述做 " 事實(shí)核查 "；二是時(shí)間旅行式回測，采用最前沿的雙時(shí)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(shí)有效；三是獎(jiǎng)勵(lì)與懲罰機(jī)制，強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練中，通過多重懲罰因子，嚴(yán)懲 " 獎(jiǎng)勵(lì)黑客 " 行為，迫使 AI 寧愿承認(rèn) " 不知道 "，也絕不偽造答案；四是 AI 紅藍(lán)軍對抗，自創(chuàng)的糾錯(cuò)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(lán)軍 " 演練。
要讓這支 AI 團(tuán)隊(duì)高效運(yùn)作，背后需要強(qiáng)大的技術(shù)架構(gòu)支撐。AgentBull 的核心優(yōu)勢在于其 " 自研模型 + 智能數(shù)據(jù)庫 " 的雙輪驅(qū)動(dòng)。
在模型層，團(tuán)隊(duì)對自主訓(xùn)練的大模型進(jìn)行了針對金融行業(yè)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，使其具備了深度研究和復(fù)雜工具調(diào)用能力，可以高效執(zhí)行編寫 Python 腳本、運(yùn)行回測引擎、生成定制化盯盤策略等指令。
在數(shù)據(jù)層，AgentBull 構(gòu)建了湖倉一體的毫秒級金融數(shù)據(jù)庫。其底層是由 Rust 構(gòu)建的實(shí)時(shí)流式計(jì)算框架，以知識圖譜與因果推理為核心。但不同于 Bloomberq 和 CSMAR 等數(shù)據(jù)供應(yīng)商，AgentBull 的智能數(shù)據(jù)庫不局限于對原始數(shù)據(jù)的簡單結(jié)構(gòu)化整理，更側(cè)重于提供加工后的獨(dú)家數(shù)據(jù)。
在實(shí)際應(yīng)用方面。據(jù)了解，在寧德時(shí)代的 DEMO 中，該系統(tǒng)呈現(xiàn)了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，還給出了核心投資邏輯——判斷市場在 " 長期技術(shù)敘事 " 與 " 中期盈利擔(dān)憂 " 下過度反應(yīng)，并計(jì)算出高達(dá) 5.8% 的年化 FCF 收益率構(gòu)成極高安全邊際，最終得出 " 情緒錯(cuò)殺為理性投資者提供了極具吸引力的風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)區(qū)間 " 的結(jié)論，并提供了三類可執(zhí)行投資策略。
丁立表示，通過 " 全景感知 "、" 深度研究 " 與 " 個(gè)性化策略 " 三大引擎，AgentBull 已實(shí)現(xiàn)從 " 資訊工具 " 到 " 決策助手 " 的跨越。其 "AI 哨兵 " 功能，甚至允許普通用戶用自然語言，無限自由度地設(shè)定自己的市場雷達(dá)系統(tǒng)。
在丁立看來，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伙伴，推動(dòng)金融 AI 應(yīng)用從 " 功能輸出 " 向 " 價(jià)值落地 " 邁進(jìn)。（本文首發(fā)于鈦媒體 APP，作者｜蔡鵬程，編輯｜胡珈萌）
