自大語言模型（LLM）浪潮席卷以來，金融行業(yè)被寄予厚望，但實際應用卻普遍陷入了“雷聲大、雨點小”的困境。當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與加工，普遍面臨“不夠全面、不夠準確、充滿幻覺”三大核心痛點。 

問題的關鍵在于，單一維度的分析導致結論片面，而強制性事實校驗機制的缺失，則讓AI的“幻覺”成為投資決策中的“定時炸彈”。業(yè)界逐漸意識到，單純依賴更大參數(shù)的單一模型進行迭代，已難以從根本上解決問題，更無法同時滿足金融決策所要求的高質(zhì)量、低成本和快響應的“不可能三角”。

在此背景下，一類由多個可交互、獨立的智能體組成的“群體智能”系統(tǒng)，正成為業(yè)界探索的方向。

“將復雜的金融任務，拆解并分派給不同領域的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)團隊負責人。他表示，AgentBull不再依賴單一模型的“單兵作戰(zhàn)”，而是構建起類似“總指揮+專業(yè)團隊”的協(xié)作模式。

當接到一項針對個股的深度研究任務時，“主智能體”作為“投研總監(jiān)”，會將任務迅速拆解，并分派給能力各異的“專家分析師”：

• 基本面分析師 (Fundamental Analyst Agent): 深入解讀財務報表和公司經(jīng)營狀況；
• 量化策略師 (Quant Strategist Agent): 專注于因子分析和市場異動歸因；
• 行業(yè)專家 (Industry Expert Agent): 追蹤產(chǎn)業(yè)鏈上下游動態(tài)和宏觀政策影響；
• 市場情緒分析師 (Sentiment Analyst Agent): 基于行為金融學模型，實時捕捉新聞、社交媒體中的情緒變化。

所有“子智能體”的輸出結果由“主智能體”最終整合，形成一份邏輯嚴密、視角全面的深度研究報告。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，但如何確保最終結果的可靠與低幻覺？丁立介紹了該系統(tǒng)的四大核心技術“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)構建，對每項關鍵陳述做“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，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，強化學習訓練中，通過多重懲罰因子，嚴懲“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。 

要讓這支AI團隊高效運作，背后需要強大的技術架構支撐。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。 

在模型層，團隊對自主訓練的大模型進行了針對金融行業(yè)的強化學習，使其具備了深度研究和復雜工具調(diào)用能力，可以高效執(zhí)行編寫Python腳本、運行回測引擎、生成定制化盯盤策略等指令。 

在數(shù)據(jù)層，AgentBull構建了湖倉一體的毫秒級金融數(shù)據(jù)庫。其底層是由Rust構建的實時流式計算框架，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)的簡單結構化整理，更側(cè)重于提供加工后的獨家數(shù)據(jù)。 

在實際應用方面。據(jù)了解，在寧德時代的DEMO中，該系統(tǒng)呈現(xiàn)了基礎數(shù)據(jù)，還給出了核心投資邏輯——判斷市場在“長期技術敘事”與“中期盈利擔憂”下過度反應，并計算出高達5.8%的年化FCF收益率構成極高安全邊際，最終得出“情緒錯殺為理性投資者提供了極具吸引力的風險回報區(qū)間”的結論，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“個性化策略”三大引擎，AgentBull已實現(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，無限自由度地設定自己的市場雷達系統(tǒng)。

在丁立看來，這種“洞察+分析+策略”的一體化服務，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，推動金融AI應用從“功能輸出”向“價值落地”邁進。（本文首發(fā)于鈦媒體APP，作者｜蔡鵬程，編輯｜胡珈萌）