金融AI告别“单兵作战”,“群体智能”能否破解大模型困局?

浏览数:228    发布时间:2025/09/08 02:44:14

自大语言模型(LLM)浪潮席卷以来,金融行业被寄予厚望,但实际应用却普遍陷入了“雷声大、雨点小”的困境。当前市场上的金融智能体,核心功能仍停留在对既有信息的浅层总结与加工,普遍面临“不够全面、不够准确、充满幻觉”三大核心痛点。

问题的关键在于,单一维度的分析导致结论片面,而强制性事实校验机制的缺失,则让AI的“幻觉”成为投资决策中的“定时炸弹”。业界逐渐意识到,单纯依赖更大参数的单一模型进行迭代,已难以从根本上解决问题,更无法同时满足金融决策所要求的高质量、低成本和快响应的“不可能三角”。

在此背景下,一类由多个可交互、独立的智能体组成的“群体智能”系统,正成为业界探索的方向。

“将复杂的金融任务,拆解并分派给不同领域的AI‘专家’,让它们各司其职、协同作战,最终由‘总指挥’整合输出洞察。”煜马(深圳)数据信息有限公司CTO丁立近日向外界系统性地阐述了这一名为“AgentBull”的金融多智能体系统。

丁立为前红杉资本中国数据团队负责人。他表示,AgentBull不再依赖单一模型的“单兵作战”,而是构建起类似“总指挥+专业团队”的协作模式。

当接到一项针对个股的深度研究任务时,“主智能体”作为“投研总监”,会将任务迅速拆解,并分派给能力各异的“专家分析师”:

所有“子智能体”的输出结果由“主智能体”最终整合,形成一份逻辑严密、视角全面的深度研究报告。通过“群体智能”体系尝试打破单一大模型的分析维度局限。

“群体智能”解决了分工问题,但如何确保最终结果的可靠与低幻觉?丁立介绍了该系统的四大核心技术“护城河”:

要让这支AI团队高效运作,背后需要强大的技术架构支撑。AgentBull的核心优势在于其“自研模型+智能数据库”的双轮驱动。

在模型层,团队对自主训练的大模型进行了针对金融行业的强化学习,使其具备了深度研究和复杂工具调用能力,可以高效执行编写Python脚本、运行回测引擎、生成定制化盯盘策略等指令。

在数据层,AgentBull构建了湖仓一体的毫秒级金融数据库。其底层是由Rust构建的实时流式计算框架,以知识图谱与因果推理为核心。但不同于 Bloomberq和CSMAR 等数据供应商,AgentBull的智能数据库不局限于对原始数据的简单结构化整理,更侧重于提供加工后的独家数据。

在实际应用方面。据了解,在宁德时代的DEMO中,该系统呈现了基础数据,还给出了核心投资逻辑——判断市场在“长期技术叙事”与“中期盈利担忧”下过度反应,并计算出高达5.8%的年化FCF收益率构成极高安全边际,最终得出“情绪错杀为理性投资者提供了极具吸引力的风险回报区间”的结论,并提供了三类可执行投资策略。

丁立表示,通过“全景感知”、“深度研究”与“个性化策略”三大引擎,AgentBull已实现从“资讯工具”到“决策助手”的跨越。其“AI哨兵”功能,甚至允许普通用户用自然语言,无限自由度地设定自己的市场雷达系统。

在丁立看来,这种“洞察+分析+策略”的一体化服务,让金融智能不再停留在理论层面,而是真正成为投资者可依赖的决策伙伴,推动金融AI应用从“功能输出”向“价值落地”迈进。 (本文首发 于 钛媒体APP ,作者|蔡鹏程 ,编辑|胡珈萌 )

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