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金融场景中的多智能体应用探索-陈鸿.pdf

编号：164036

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金融场景中的多智能体应用探索-陈鸿.pdf

1、金融场景中的多智能体应用探索陈鸿蚂蚁集团资深算法专家从大模型到多智能体金融场景中的多智能体AgentUniverse实际案例大纲状态设计协同模式严谨性专业性从大模型到多智能体大模型智能体/多智能体金融场景问答、摘要、Copilot（建议）分析、归因、决策语言模型自然语言界面的智能机器对齐训练快思考慢思考状态机助手模型协同模式智能体多智能体简单推理和工具调用无状态、问答参数化的知识容器复杂要求不胜任感知记忆规划行动需要规划的复杂任务理解环境、自主互动有状态、任务解决分布/集中多环节、多分支合作/竞争信息交换和分工更鲁棒？更脆弱？12基于大模型的智能体：超级状态机规划感知行动定义执行步骤智能体

2、定义环境上下文理解环境=识别环境环境的不同状态专业Knowhow的引入和识别，专家不成文知识的形式化How to senseHow to plan规划任务=识别任务任务的不同状态记忆定义自省空间How to reflect整理记忆=识别行动的结果结果状态专业knowhow定义智能体的能力How to act执行动作=识别行动行动的可选状态LLM规则多智能体协同模式不同的专业任务需要不一样的协同方式上下级协同上下级协同Hierarchical Collaboration竞争式协同竞争式协同Competitive Collaboration师生式协同师生式协同Master-Disciple Col

3、laboration Sub-L1智能体1Sub-L1智能体中控智能体Sub-L1智能体2Sub-L2智能体1Sub-L2智能体专家/专家智能体传递Knowhow 新手智能体策划思路信息收集表达格式评价标准智能体1智能体2智能体3最终决策/裁决决策1决策2决策3适合拆解的复杂任务难以拆解的复杂任务开放性的复杂任务金融场景中的多智能体信息密集知识密集决策密集更新密集知识冲突多智能体预处理+RAG+自省知识边界不确定性不对称性噪声密集Retrieval Augmented大模型Knowledge GraphChain of Thought严谨性专业性大模型Alignment推理+Tool-C

4、alling知识/能力Knowhow专家框架+职能分工12金融场景通用方案效果不及预期金融场景专用方案严谨性：完成不可能的任务严谨性安全驾驶vs.LLM 的内在缺陷知识引用知识边界知识冲突人类司机的内在缺陷注意力自控力预判力+驾驶培训+交通系统+汽车安全+细分培训场景老司机经验主动安全被动安全信号系统车道系统交警监控对齐训练+产品系统智能体机制+SFTDPO工具调用自我评价RAG图谱在线攻防专业性：源自分工、回到分工慢思考快思考多任务单任务金融数学计算宏观分析行情归因市场舆情研报摘要多智能体协同单智能体单模型端到端多模型并发1，专业来自分工、是面向经济效率的优化选择协同分工是面临多任务难问题

5、的高ROI 方案2，知识易补、能力难建3，专业性建设的核心是定义并实现差异化能力超级AGI单打独斗所有任务ROI 团队合作领域知识注入成本（RAG）能力注入成本优秀模型多人设（起步）vs.差异化精调的不同基座（迭代）效果反思Agent的专业能力定制驱动记忆驱动记忆驱动规划驱动规划驱动工具驱动工具检索复用ICL效果反思Good casebad caseDynamic Memory与常识背离的专业判断例：经济数据偏弱，利多债市由LLM 推理驱动的Agent机制（记忆、规划、工具）比常识有更多细节的专业方案PEER框架比LLM更加可靠的专业动作产出任务规划例：财报分析中分析师关注的典型维度计划执行

6、汇总评价思路要求标准专家框架例：财报解读中校对金融数据关系挖掘信息抽取工具单位变换工具收益计算工具生成财务观点开源项目：AgentUniverse完整开源部分开源AgentServeAgentServe 智能体服务化机制SolutionSolution SetSet 行业解决方案集数据集数据集评测集评测集(Fin-Eva)(Fin-Eva)TrainingTraining DataData&Fin-ToolFin-Tool2000亿+token优质语料60万+金融对齐指令5大类金融能力评估（认知、生成、知识、服务、合规）工具集工具集300+金融工具接口（理财、保险、信贷）机构针对性机构针对性部

7、署方案部署方案生态组件集成生态组件集成标准外部连接标准外部连接模型可切换知识库可切换API可适配AgentAgent基础组件基础组件AgentAgent构造器构造器AgentAgent池池AgentAgent协作模式工厂协作模式工厂提供协作模式编排组件，并内置PEER、DOE等特色协作模式AgentAgent FrameworkFramework CoreCore保险银行基金信托金融媒体证券投研支小助1+4+1专家分析框架金融知识库PEER范式研报库财报库金融信息公告资讯蚂蚁智库通用常识知识库 1-框架描述 4-框架主体 1-评价标准专家知识解读思路信息收集表达要求报告解读大事解读

8、政策解读标的分析宏观分析策略建议信息查询泛金融市场分析股票分析债券分析基金分析基金经理Level 1Level 2金融领域问题分析专家方法论9类典型的定性分析场景 30个细分专家框架Planning计划Executing执行表达Expressing评价Reviewing框架选取思路指导信息收集指导知识挖掘知识获取表达指导评价指导凤凰大模型金融知识工程6大知识库 20+类知识 8条知识挖掘链路Multi-agentby PEER paradigm金融知识挖掘新闻/政策/事件解读资产/市场/行业分析公告/研报/财报解读量化代码生成财经稿/分析报告撰写基于PEER范式的新一代金融专家智能助手财报解读

9、行情分析投研支小助Showcase 报告解读提问：结合英伟达2024财年Q4财报分析人工智能行业后续走向?英伟达2024财年Q4财报的详细内容?英伟达2024财年Q4财报中的成长能力指标?英伟达2024财年Q4财报中的盈利能力指标?英伟达2024财年Q4财报中的资产负债结构?英伟达2024财年Q4财报中的经营效率指标?英伟达2024财年Q4财报中的现金流量情况?英伟达2024财年Q4财报中的资产质量?英伟达2024财年Q4财报发布后的市场反应?英伟达2024财年Q4财报对人工智能行业的影响?人工智能行业在2024年的发展趋势和预测英伟达2024财年第四季度财报表现强劲，营收达到221亿美

10、元，超出市场预期的204亿美元，同比增长265%。其中，数据中心业务是公司收入的主要来源，营收达到了145.1亿美元，远超去年同期的38亿美元，也超过了分析师预期的127亿美元。这一业绩反映了全球客户对算力需求的激增。在盈利能力方面，英伟达第四季度的毛利润率达到了75%，这一数字不仅比市场平均预估高出近20亿美元，而且比去年同期高出205%以上。此外，非GAAP净利润超过100亿美元，比上年同期的14.6亿美元增长近600%。在现金流量方面，英伟达在短短9个月内产生了超过157亿美元的自由现金流，高于去年同期的约20亿美元。尽管本财年迄今为止，回购和股息支出超过70亿美元，但现金头寸增加了约5

11、0亿美元，达到183亿美元，而总债务减少了超过10亿美元。这些数据显示，英伟达在人工智能行业的领导地位稳固，且盈利能力强劲。这对于人工智能行业的后续走向具有重要的指示作用。根据英伟达的业绩表现和市场反应，我们可以预测，人工智能行业的前景看好，增长势头强劲。然而，市场对英伟达的高期待也意味着其“容错率”较低，任何小幅度的业绩不达预期都可能引发市场的过度反应。因此，投资者在关注行业趋势的同时，也需要密切关注英伟达等龙头企业的业绩表现，以便准确判断行业的后续走向。报告解读Level 1Level 2财报解读专家框架匹配智能体主动策划问题细化智能体自主决策提取分析师关注的典型维度投研支小助Showca

12、se 市场分析提问：点评一下今天A股行情?A股市场的涨跌数据?A股市场的北向资金、公募基金、主力资金、产业资本流向?A股市场的估值水平，如市盈率、市净率等指标及其对应的历史分位数?发布的与A股市场相关的产业政策的内容及解读?A股市场涉及的行业特色指标，如产品销量、价格、原材料成本、产品库存指标?A股市场的财务指标及分析师预期，主要财务指标包括企业盈利能力、企业成长能力、企业营运水平和企业财务报表质量?最新的与A股市场相关的市场突发事件，行业生产或销售事件，地缘政治事件；近期最新的行业龙头企业产品发布、技术创新、三重一大事件等2024年2月5日，A股市场经历了一场大幅震荡。早盘时，三大指数遭受

13、恐慌性、非理性下跌，午后开盘，三大指数上演“深V”走势，探底回升集体翻红，尾盘有所回落。截至收盘，上证指数跌1.02%，深证成指跌1.13%，创业板指涨0.79%。市场共有427只个股上涨，4898只个股下跌，1368只个股跌停。早盘大跌的原因，据分析是当前A股市场再次陷入流动性循环连锁负反馈的过程中。午后的拉升，估计与国家队有关，国家队改变了之前只买上证50ETF以及沪深300ETF的策略，而是将资金转向了创业板指数ETF、中证500ETF、中证1000ETF，显示出对市场更为全面的托底。板块表现上，银行板块飘红，综合、环保、传媒等板块跌幅居前。权重股大幅走强，宁德时代一度涨超5%，中国海油

14、、中信银行、光大证券等走高。数据要素概念股集体大跌，中科通达、华蓝集团、中达安、普元信息等多股跌超10%。资金流向方面，北向资金全天净买入12.11亿，其中沪股通净买入16.15亿元，深股通净卖出4.04亿元。主力资金尾盘持续净流入银行、食品饮料、电力设备等板块，净流出传媒、地产、建筑装饰等板块。机构观点方面，中信建投、光大证券和中金公司均认为，当前市场估值、成交等情绪指标仍处于历史偏底部区间，市场超调信号明显，叠加“春节效应”的较高胜率，建议先立足“三低”（估值低+预期低+筹码压力低）板块，等待市场企稳。市场分析Level 1Level 2通用行情解读专家框架匹配智能体主动策划问题细化投研支

15、小助Showcase 政策解读提问：央行下调LPR将对股市带来怎样的影响？?央行下调LPR的具体时间和政策内容?央行下调LPR政策的主旨?央行下调LPR政策的工作目标?央行下调LPR政策与上一期政策的具体变化?央行下调LPR政策前后股票市场的历史表现?类似货币政策出台前后股市的市场表现?央行下调LPR会影响哪些行业的股票?央行下调LPR对投资者心态的影响?央行下调LPR对未来股市走势的预期影响中国人民银行近期下调了贷款市场报价利率（LPR），特别是对5年期以上的LPR进行了自2019年LPR改革以来的最大幅度调整，从4.2%降至3.95%，降幅达到25个基点。这一政策调整被预计将对股市产生积

16、极的影响。主要原因在于LPR的下调有助于降低实体经济的融资成本，从而激发经济的有效需求。具体来说，这次政策调整的背景涉及多个方面，包括央行领导预告的降准和下调支农支小再贷款、再贴现利率，以及金融时报提及的贷款利率下调空间，旨在刺激消费和购房，同时考虑到CPI和PPI持续低位的状况。这次LPR的调整策略不仅反映了对当前经济形势的积极应对，也是在努力增强中国货币政策的自主性和提高对外部冲击应对的韧性。特别是5年期以上LPR的下调幅度超出预期，这被认为是一种强烈的政策信号，显示出央行支持长期资产，如股权资产和房地产价格的决心。这种非对称的降息方式，被视为历史上“最不对称”的降息，从而释放出金融向实体

17、经济让利的明确政策导向。从政策的主旨和工作目标来看，央行的这一调整旨在稳定宏观经济和楼市，推动经济回稳向上。这次大幅度的LPR下调打破了LPR与中期借贷便利（MLF）利率之间的线性关系，意味着后续对LPR走势的判断将变得更加复杂，需结合负债成本、风险和市场利率等多重因素进行综合分析。政策对市场的影响预期是积极的，尤其是在当前全球经济形势复杂且不稳定的环境下。首先，通过降低企业和居民的融资成本，进一步促进社会融资成本稳中有降，有利于激发实体经济有效需求。其次，展现了货币政策的自主性和灵活性，有助于提高应对外部冲击的韧性。此外，LPR的下调也有助于稳定经济增速，为保持合理的经济增速提供支持。总体而

18、言，央行下调LPR的举措，尤其是对5年期以上LPR的调整，将对股市带来积极影响，支持长久期资产的价格，并有利于中国经济的稳健增长。政策解读Level 1Level 2货币政策专家框架匹配智能体主动策划问题细化智能体自主决策关注时间上的影响变化投研支小助Showcase 宏观分析提问：分析解读中国2024年1月PMI?解读中国2024年1月PMI指数中的制造业的PMI情况，主要从供需、生产、采购、库存分析PMI指数的情况，并分别从企业规模和行业解释PMI指数变化的原因?解读2024年1月中国的非制造业PMI指数情况，主要解读非制造业PMI指数的变化情况，并从服务业、建筑业等相关细分行业分析非制

19、造业PMI现状?分析2024年1月中国经济基本面的特点，以及PMI指数的变化对股债市和行业的影响。首先，我们来看2024年1月中国的制造业PMI。该月的制造业PMI指数为49.2%，较前值49.0%有所上升，结束了2023年第四季度的连续下滑趋势，但仍位于荣枯线以下，表明制造业整体仍处于收缩状态。然而，这个收缩的趋势正在逐步好转，有否极泰来的可能。在需求方面，新订单指数为49.0%，较前值48.7%有所回落，表明需求依然处于收缩状态。然而，新出口订单指数环比回升1.4个百分点至47.2%，主要是由于外需订单明显回升，这可能预示着未来出口可能有加速上行的趋势。在生产方面，生产指数为51.3%，较

20、前值50.2%加速上升，显示生产活动有所扩张。生产指数与新订单指数的差值为2.3个百分点，表明供大于求的情况，对应价格的下行压力。在采购方面，出厂价指数为47.0%，较前值47.7%进一步降低，原材料购进价指数为50.4%，较前值51.5%有所回落。这表明需求弱于供给，购进价保持扩张但出厂价加速收缩，反映出终端需求不足的问题。出厂价格指数的下降，预示着PPI环比可能会下降。在库存方面，由于春节前的备货需求，可能导致制造业库存增加。当产成品库存往上，原材料库存往下，通常意味着制造业处于被动补库存周期，需求不好，库存卖不动，企业在减少原材料采购，但产成品库存因生产的惯性还在累积。从企业规模角度看，

21、服务业就业表现强于制造业，显示出大型企业可能在扩大规模，而中小企业可能面临更大的压力。从行业角度看，服务业商务活动指数上升0.8个百分点至50.1，三个月来首次高于荣枯线，显示服务业的复苏态势。食品及酒饮料精制茶、造纸印刷及文教体美娱用品、医药等行业生产指数位于53%以上，相关行业生产扩张较快。接下来，我们来看2024年1月中国的非制造业PMI。根据国家统计局发布的数据，该月的非制造业PMI指数为50.7%，较上月上升0.3个百分点，表明非制造业延续了平稳扩张的走势。在非制造业的细分行业中，建筑业商务活动指数为53.9%，虽然比上月下降了3.0个百分点，但仍处于扩张区间；服务业商务活动指数为5

22、0.1%，比上月上升了0.8个百分点。具体来看，铁路运输、邮政、货币金融服务等行业商务活动指数均位于60.0%及以上的高位景气区间，而资本市场服务、房地产、生态保护及公共设施管理等行业商务活动指数则低于临界点。非制造业市场需求降幅持续收窄，新订单指数为47.6%，比上月上升了0.1个百分点。其中，建筑业新订单指数为46.7%，比上月下降了3.9个百分点；服务业新订单指数为47.7%，比上月上升了0.7个百分点。在价格方面，非制造业企业用于经营活动的投入品价格总体水平继续回落，投入品价格指数为49.6%，与上月持平。销售价格指数为48.9%，比上月下降了0.4个百分点，表明非制造业销售价格总体水

23、平有所下降。在就业方面，非制造业企业用工景气度略有回落，从业人员指数为47.0%，比上月下降了0.1个百分点。其中，建筑业从业人员指数为50.1%，比上月下降了1.6个百分点；服务业从业人员指数为46.4%，比上月上升了0.1个百分点。总体来看，非制造业企业对近期市场发展保持乐观，业务活动预期指数为59.7%，虽然比上月下降了0.6个百分点，但仍位于较高景气区间。最后，我们来看2024年1月中国的经济基本面以及PMI指数的变化对股债市和行业的影响。根据中国人民银行公布的数据，2024年1月末，中国的广义货币（M2）余额为297.63万亿元，同比增长8.7%。狭义货币（M1）余额为69.42万亿

24、元，同比增长5.9%。社会融资规模增量为6.5万亿元，比上年同期多5061亿元。其中，新增人民币贷款为4.92万亿元，同比多增162亿元，超出预期的4.5万亿左右。这些数据显示，中国的货币供应量在稳步增长，金融市场流动性较为充裕。在财政政策方面，2024年中国将实施积极的财政政策，通过加强基础设施建设、创新驱动和公共服务等领域的投资，以稳定经济增长。同时，中国还将实施稳健的货币政策，强调“灵活适度、精准有效”，注重做好逆周期和跨周期调节，保持偏松操作。在经济基本面方面，2024年中国经济总体处于向潜在增速中枢回归的过程，预计全年GDP实际增速为5.3%，其中第一季度为5.0%，第二季度为5.3%，第三季度为5.5%，第四季度为5.4%。这表明中国经济将呈现前低后高的态势。同时，中国经济正面临新旧动能宏观分析Level 1Level 2指标解读专家框架匹配智能体主动策划问题细化专家定制能力最强的多智能体框架目前已在GitHub开源：https:/

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