Apakah Agen Umum Sudah Tidak Berguna? AI Keuangan dengan 15 Ribu Star Ini, Otomatis Menjalankan Seluruh Proses Riset Investasi

Dalam dua tahun terakhir, tren perkembangan agen AI semakin jelas, dengan kemampuan agen umum yang didukung oleh model besar umum terus meningkat.

Namun, begitu memasuki bidang profesional, "Agen Serba Bisa" ini dengan mudah menunjukkan kelemahannya, dan riset keuangan adalah contoh yang paling khas.

Logika dekonstruksi laporan keuangan, verifikasi konsistensi kaliber indikator, validasi keaslian sumber data, dan kemampuan reproduksi kesimpulan penelitian, ini adalah persyaratan inti dari riset keuangan, dan mengandalkan agen cerdas umum untuk berbagai bidang, sama sekali tidak dapat benar-benar menyelesaikannya.

Juga dalam proses membolak-balik proyek sumber terbuka, saya menemukan sebuah proyek yang telah mengumpulkan banyak reputasi baik di kalangan keuangan dan komunitas pengembang: Dexter, agen cerdas otonom yang dibuat khusus untuk riset keuangan mendalam.

Berbeda dengan alat tanya jawab keuangan biasa, ia dapat mendekonstruksi tugas penelitian sendiri, mengambil data profesional, menjalankan proses analisis, dan berulang kali memverifikasi hasil penelitian, yang dianggap sebagai agen cerdas yang benar-benar mendarat di skenario riset investasi keuangan, dengan popularitas dan kekuatan yang sangat baik.

Bukan "ChatGPT Versi Keuangan"

Jika AI keuangan biasa menyelesaikan masalah "bisakah memberikan jawaban", maka Dexter menyelesaikan masalah yang lebih inti dalam riset keuangan, yaitu "bisakah masalah diteliti dengan jelas".

Posisi Dexter bukanlah untuk membuat "ChatGPT versi keuangan", tetapi untuk mereplikasi proses riset investasi keuangan yang sebenarnya.

Ketika Anda mengajukan pertanyaan penelitian, seperti:

• Menganalisis perubahan pendapatan perusahaan tertentu dalam lima tahun terakhir?
• Membandingkan struktur valuasi dua industri?
• Mengevaluasi kualitas arus kas perusahaan tertentu?

Ia tidak akan langsung memberikan teks kesimpulan, tetapi akan mengikuti logika riset investasi profesional, pertama-tama memperjelas tujuan penelitian, kemudian menilai indikator keuangan inti yang diperlukan untuk menyelesaikan penelitian, kemudian menyaring sumber data profesional yang cocok, dan akhirnya langkah demi langkah menjalankan analisis, memverifikasi data, dan melengkapi informasi.

Seluruh proses penelitian terstruktur dan dapat dilacak, alih-alih mengandalkan model besar untuk "menghasilkan" jawaban secara sekali jalan.

Sumber Data Profesional, Adalah Kekuatannya

Batas bawah analisis keuangan, selamanya bergantung pada kualitas data.

Dexter dapat langsung terhubung ke sumber data keuangan tingkat institusi, yang mencakup pendapatan, neraca, laporan arus kas, dan data inti lainnya.

Ini bukan hanya pengambilan data web sederhana, tetapi sistem data yang diatur di sekitar struktur keuangan profesional.

Banyak masalah dengan Agen Umum adalah: logika mungkin tidak masalah, tetapi sumber data tidak jelas, kaliber tidak seragam, dan kesimpulan akhirnya tidak dapat dipertahankan.

Dexter menganggap sumber data sebagai kemampuan inti dari tingkat desain, bukan fungsi tambahan. Ini adalah langkah yang sangat penting untuk skenario riset investasi.

Ia Akan "Memeriksa Dirinya Sendiri"

Mekanisme verifikasi diri Dexter, bahkan lebih sesuai dengan persyaratan akurasi yang tinggi di bidang keuangan.

Dalam seluruh proses analisis, Dexter akan terus memeriksa hasil sementara dan kesimpulan akhir, dan setelah menemukan celah logika atau kehilangan data, secara otomatis akan menyesuaikan langkah-langkah penelitian dan terus menjalankan, sampai menyelesaikan tugas penelitian yang lengkap.

Dukungan Model

Kompatibilitas Dexter juga sangat fleksibel, apakah itu model besar cloud seperti OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter, atau Ollama yang diterapkan secara lokal, semuanya dapat terhubung dengan mulus, yang dapat berjalan dengan cepat di cloud, dan juga dapat memenuhi kebutuhan privasi penerapan lokal.

Mulai Cepat

Satu, Persiapan Lingkungan Operasi

Dexter menggunakan Bun sebagai runtime, dengan persyaratan resmi versi 1.0 ke atas, metode instalasi yang berbeda untuk sistem yang berbeda, dan restart terminal setelah operasi selesai.

Sistem macOS / Linux dapat menjalankan:

curl -fsSL https://bun.com/install | bashSistem Windows dapat menjalankan:

powershell -c "irm bun.sh/install.ps1|iex"Setelah instalasi selesai, masukkan bun --version di terminal, dan output nomor versi secara normal menunjukkan bahwa instalasi berhasil.### II. Mengkloning Proyek dan Memasang Dependensi

Setelah mengkloning repositori proyek, masuk ke direktori proyek, lalu gunakan Bun untuk memasang dependensi yang diperlukan proyek:

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

III. Mengonfigurasi Variabel Lingkungan

Ini adalah langkah penting untuk menjalankan Dexter. Proyek ini telah menyediakan file templat variabel lingkungan. Kita hanya perlu menyalin templat untuk menghasilkan file konfigurasi, lalu mengeditnya sesuai dengan kebutuhan kita sendiri:

cp env.example .env Kemudian edit file .env yang dihasilkan. API Key inti yang perlu dikonfigurasi terutama dibagi menjadi tiga kategori:

• API Key Penyedia Model Besar: Termasuk OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter, dll. (seperti OPENAI_API_KEY) dapat dikonfigurasi sesuai dengan model besar yang Anda gunakan;
• Financial Datasets API Key: Digunakan untuk mengambil data pasar keuangan dan keuangan tingkat institusi, yang merupakan konfigurasi inti untuk mewujudkan analisis keuangan profesional, dan disarankan untuk dikonfigurasi. Dapatkan alamat: https://financialdatasets.ai/
• API Key terkait pencarian web: Termasuk Exa, Tavily, digunakan untuk meningkatkan kemampuan pencarian web agen cerdas, dan merupakan konfigurasi opsional. Dapatkan alamat: https://exa.ai/

Jika Anda perlu menggunakan Ollama yang diterapkan secara lokal, konfigurasikan di file:

OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434

IV. Memulai Dexter

Setelah variabel lingkungan dikonfigurasi, langsung jalankan perintah mulai di terminal:

bun start Anda dapat masuk ke antarmuka CLI interaktif Dexter. Masukkan pertanyaan terkait penelitian keuangan di antarmuka, dan secara otomatis akan merencanakan dan menjalankan proses analisis lengkap.

Jika untuk tujuan pengembangan atau debugging, Anda dapat menggunakan mode hot-reload untuk memulai:

bun dev

V. Evaluasi dan Debugging

Untuk pengguna dengan kebutuhan tingkat lanjut, Dexter memiliki alat evaluasi khusus bawaan, yang dapat digunakan untuk menguji kemampuan analisis agen cerdas. Anda dapat menjalankan proses evaluasi lengkap, atau secara acak mengambil sampel untuk pengujian:

bun run src/evals/run.ts bun run src/evals/run.ts --sample 10 Dexter akan secara otomatis merekam semua proses analisis, panggilan alat, dan hasil sementara ke direktori ini:

.dexter/scratchpad/ Melalui file di bawahnya, Anda dapat menyelesaikan peninjauan proses penelitian dan debugging proyek

Agen Vertikal, Adalah Fokus Tahap Berikutnya

Agen umum akan terus berkembang, tetapi agen cerdas yang benar-benar mulai "berguna" harus menggali secara mendalam di bidang vertikal.

Dexter adalah contoh tipikal. Ia tidak mencoba untuk mencakup semua bidang, tetapi berfokus pada penelitian keuangan, memperdalam sumber data, proses analisis, dan mekanisme verifikasi.Alamat Proyek: https://github.com/virattt/dexter