Univerzalni agent više ne radi? Ovaj finansijski AI sa 15 hiljada zvjezdica automatski pokreće cijeli proces investicionog istraživanja

U posljednje dvije godine, razvojni trendovi AI inteligentnih agenata postaju sve jasniji, a univerzalne agencijske sposobnosti, podržane univerzalnim velikim modelima, neprestano rastu.

Ali čim se zakorači u profesionalno područje, ove "svemoćne agente" lako je razotkriti, a finansijsko istraživanje je najtipičniji primjer.

Razlaganje logike finansijskih izvještaja, ujednačena provjera kalibra indikatora, verifikacija autentičnosti izvora podataka, ponovljivost istraživačkih zaključaka, sve su to ključni zahtjevi finansijskog istraživanja, a oslanjanje na inteligentnog agenta koji je univerzalan u svim područjima ne može istinski riješiti problem.

Tokom pretraživanja projekata otvorenog koda, otkrio sam projekat koji je stekao dobru reputaciju u finansijskim i razvojnim zajednicama: Dexter, autonomni inteligentni agent dizajniran za dubinsko finansijsko istraživanje.

Za razliku od običnih alata za finansijska pitanja i odgovore, on može samostalno razlagati istraživačke zadatke, preuzimati profesionalne podatke, izvršavati analitičke procese i više puta provjeravati rezultate istraživanja, što ga čini istinski implementiranim inteligentnim agentom u scenarijima finansijskog investicionog istraživanja, s visokom popularnošću i snagom.

Nije "Finansijska verzija ChatGPT-a"

Ako obični finansijski AI rješava pitanje "može li dati odgovor", onda Dexter rješava ključno pitanje u finansijskom istraživanju "može li se problem jasno istražiti".

Dexterova pozicija nije da bude "finansijska verzija ChatGPT-a", već da replicira stvarni proces finansijskog investicionog istraživanja.

Kada postavite istraživačko pitanje, na primjer:

• Analizirati promjene prihoda određene kompanije u proteklih pet godina?
• Uporediti strukture vrednovanja dviju industrija?
• Procijeniti kvalitet novčanog toka određene kompanije?

Neće direktno dati zaključni tekst, već će, prema profesionalnoj logici investicionog istraživanja, prvo razjasniti cilj istraživanja, zatim procijeniti ključne finansijske pokazatelje potrebne za dovršetak istraživanja, zatim odabrati odgovarajuće profesionalne izvore podataka i na kraju korak po korak izvršiti analizu, provjeriti podatke i dopuniti informacije.

Cijeli istraživački proces je strukturiran i sljediv, umjesto da se oslanja na veliki model za jednokratno "generiranje" odgovora.

Profesionalni izvori podataka su njegova snaga

Donja granica finansijske analize uvijek ovisi o kvaliteti podataka.

Dexter se može direktno povezati s institucionalnim izvorima finansijskih podataka, pokrivajući ključne podatke kao što su izvještaji o prihodima, bilansi stanja i izvještaji o novčanim tokovima.

Ovo nije jednostavno preuzimanje web stranica, već sustav podataka organiziran oko profesionalne finansijske strukture.

Problem s mnogim univerzalnim agentima je u tome što logika možda nije problematična, ali su izvori podataka nejasni, a kalibri nedosljedni, pa zaključak uopće ne može opstati.

Dexter tretira izvore podataka kao ključnu sposobnost, a ne kao dodatnu funkciju od samog dizajna. Ovo je vrlo važan korak za scenarije investicionog istraživanja.

On će "sam sebe provjeriti"

Dexterov mehanizam samoverifikacije još više odgovara visokim zahtjevima za točnošću u finansijskom području.

Tokom cijelog procesa analize, Dexter će kontinuirano provjeravati međurezultate i konačne zaključke. Ako se otkriju logičke praznine ili nedostaci podataka, automatski će prilagoditi korake istraživanja i nastaviti s izvršavanjem dok ne dovrši cjelokupni istraživački zadatak.

Podrška modelima

Dexterova kompatibilnost je također vrlo fleksibilna. Bez obzira radi li se o velikim modelima u oblaku kao što su OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter ili lokalno implementiranom Ollama, može se neprimjetno povezati, može se brzo pokrenuti u oblaku i može zadovoljiti potrebe privatnosti lokalne implementacije.

Brzi početak

1. Priprema radnog okruženja

Dexter koristi Bun kao runtime, službeni zahtjev je verzija 1.0 i novija, različiti sustavi imaju različite metode instalacije, ponovno pokrenite terminal nakon operacije.

macOS / Linux sustavi mogu izvršiti:

curl -fsSL https://bun.com/install | bashWindows sustavi mogu izvršiti:

powershell -c "irm bun.sh/install.ps1|iex"Nakon instalacije, unesite bun --version u terminal, ako se verzija može normalno ispisati, to znači da je instalacija uspješna.Nakon kloniranja repozitorija projekta, uđite u direktorij projekta i koristite Bun za instalaciju potrebnih zavisnosti projekta:

git clone https://github.com/virattt/dexter.git cd dexter bun install

III. Konfiguracija varijabli okruženja

Ovo je ključni korak za pokretanje Dextera. Projekt već nudi datoteku predloška varijabli okruženja. Potrebno je samo prvo kopirati predložak da bismo generirali konfiguracijsku datoteku, a zatim je urediti prema vlastitim potrebama:

cp env.example .env Zatim uredite generiranu .env datoteku. Ključne API ključeve koje je potrebno konfigurirati uglavnom se dijele u tri kategorije:

• API ključevi dobavljača velikih modela：uključujući OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter, itd. (kao što je OPENAI_API_KEY) mogu se konfigurirati u skladu s velikim modelom koji koristite;
• API ključevi financijskih skupova podataka：koriste se za pozivanje financijskih tržišta i financijskih podataka na razini institucija, što je temeljna konfiguracija za postizanje profesionalne financijske analize i preporučuje se da se konfigurira. Adresa za preuzimanje: https://financialdatasets.ai/
• API ključevi povezani s pretraživanjem weba：uključujući Exa, Tavily, koriste se za poboljšanje mogućnosti pretraživanja weba inteligentnog agenta i predstavljaju izbornu konfiguraciju. Adresa za preuzimanje: https://exa.ai/

Ako trebate koristiti lokalno implementiranu Ollamu, konfigurirajte je u datoteci:

OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434

IV. Pokretanje Dextera

Nakon što je konfiguracija varijabli okruženja dovršena, izravno izvršite naredbu za pokretanje u terminalu:

bun start možete ući u Dexterovo interaktivno CLI sučelje. Unesite pitanja vezana uz financijsko istraživanje u sučelje i ono će automatski planirati i izvršiti cjeloviti analitički proces.

Ako je za razvojne ili debug svrhe, možete koristiti način rada s vrućim ponovnim učitavanjem za pokretanje:

bun dev

V. Evaluacija i debugiranje

Za korisnike s naprednim potrebama, Dexter ima ugrađene alate za evaluaciju koji se mogu koristiti za testiranje analitičkih sposobnosti inteligentnog agenta. Možete pokrenuti cjeloviti proces evaluacije ili nasumično izvući uzorke za testiranje:

bun run src/evals/run.ts bun run src/evals/run.ts --sample 10 Dexter će automatski zabilježiti sve analitičke procese, pozive alata i međurezultate u ovaj direktorij:

.dexter/scratchpad/ Možete koristiti datoteke ispod njega da biste dovršili pregled procesa istraživanja i debugiranje projekta

Vertikalni agent, ključna točka sljedeće faze

Opći agenti će nastaviti napredovati, ali inteligentni agenti koji stvarno počinju biti "korisni" moraju duboko kopati u vertikalnim područjima.

Dexter je tipičan primjer. Ne pokušava pokriti sva područja, već se fokusira na financijsko istraživanje, produbljujući izvore podataka, analitičke procese i mehanizme provjere.Adresa projekta: https://github.com/virattt/dexter