ზოგადი Agent-ები აღარ მუშაობს? ეს 15 ათასი ვარსკვლავის მქონე ფინანსური AI, ავტომატურად ახორციელებს საინვესტიციო კვლევის პროცესს

ბოლო ორი წლის განმავლობაში AI ინტელექტუალური აგენტების განვითარების ტენდენცია სულ უფრო და უფრო ნათელი ხდება, ზოგადი დიდი მოდელების მხარდაჭერით, ზოგადი წარმომადგენლობითი შესაძლებლობები სწრაფად იზრდება.

მაგრამ როგორც კი პროფესიონალურ სფეროში შეხვალთ, ეს "ყოვლისშემძლე აგენტები" ადვილად ამჟღავნებენ თავიანთ სისუსტეებს, ფინანსური კვლევა ამის ყველაზე ტიპური მაგალითია.

ფინანსური ანგარიშების დაშლის ლოგიკა, ინდიკატორების კალიბრის ერთიანი შემოწმება, მონაცემთა წყაროს ავთენტურობის გადამოწმება, კვლევის დასკვნების რეპროდუცირების შესაძლებლობა - ეს ყველაფერი ფინანსური კვლევის ძირითადი მოთხოვნებია, შეუძლებელია ამის რეალურად გადაჭრა ერთი ინტელექტუალური აგენტის დახმარებით, რომელიც გამოიყენება სხვადასხვა სფეროში.

ღია კოდის პროექტების დათვალიერებისას აღმოვაჩინე პროექტი, რომელმაც ფინანსურ წრეებში და დეველოპერების საზოგადოებაში საკმაოდ კარგი რეპუტაცია მოიპოვა: Dexter, ავტონომიური ინტელექტუალური აგენტი, რომელიც სპეციალურად შექმნილია სიღრმისეული ფინანსური კვლევისთვის.

ჩვეულებრივი ფინანსური კითხვა-პასუხის ინსტრუმენტებისგან განსხვავებით, მას შეუძლია დამოუკიდებლად დაშალოს კვლევითი ამოცანები, მოიძიოს პროფესიონალური მონაცემები, შეასრულოს ანალიტიკური პროცესები და ასევე განმეორებით გადაამოწმოს კვლევის შედეგები, რაც მას ნამდვილად აქცევს ფინანსური ინვესტიციების კვლევის სცენარებში გამოყენებად ინტელექტუალურ აგენტად, რომელსაც აქვს როგორც პოპულარობა, ასევე ძალა.

არა "ფინანსური ChatGPT"

თუ ჩვეულებრივი ფინანსური AI წყვეტს საკითხს "შეუძლია თუ არა პასუხის გაცემა", მაშინ Dexter წყვეტს ფინანსური კვლევის უფრო მნიშვნელოვან საკითხს - "შეუძლია თუ არა საკითხის გარკვევა".

Dexter-ის პოზიციონირება არ არის "ფინანსური ChatGPT"-ის შექმნა, არამედ რეალური ფინანსური ინვესტიციების კვლევის პროცესის გამეორება.

როდესაც თქვენ სვამთ კვლევით კითხვას, მაგალითად:

• გაანალიზეთ კონკრეტული კომპანიის შემოსავლების ცვლილება ბოლო ხუთი წლის განმავლობაში?
• შეადარეთ ორი ინდუსტრიის შეფასების სტრუქტურა?
• შეაფასეთ კონკრეტული კომპანიის ფულადი ნაკადების ხარისხი?

ის არ მოგცემთ პირდაპირ დასკვნით ტექსტს, არამედ პროფესიონალური საინვესტიციო კვლევის ლოგიკის მიხედვით, ჯერ განსაზღვრავს კვლევის მიზანს, შემდეგ განსაზღვრავს ძირითად ფინანსურ ინდიკატორებს, რომლებიც საჭიროა კვლევის დასასრულებლად, შემდეგ შეარჩევს შესაბამის პროფესიონალურ მონაცემთა წყაროებს და ბოლოს, ნაბიჯ-ნაბიჯ შეასრულებს ანალიზს, გადაამოწმებს მონაცემებს და შეავსებს ინფორმაციას.

მთელი კვლევის პროცესი არის სტრუქტურირებული და თვალყურის დევნებადი, და არა პასუხის ერთჯერადი "გენერირება" დიდი მოდელის მიერ.

პროფესიონალური მონაცემთა წყარო, ეს არის მისი საფუძველი

ფინანსური ანალიზის ქვედა ზღვარი ყოველთვის დამოკიდებულია მონაცემთა ხარისხზე.

Dexter-ს შეუძლია პირდაპირ დაუკავშირდეს ინსტიტუციური დონის ფინანსურ მონაცემთა წყაროებს, რომლებიც მოიცავს შემოსავლების ცხრილს, აქტივების ბალანსს, ფულადი ნაკადების ანგარიშგებას და სხვა ძირითად მონაცემებს.

ეს არ არის მარტივი ვებ-გვერდის სკრეპინგი, არამედ მონაცემთა სისტემა, რომელიც ორგანიზებულია პროფესიონალური ფინანსური სტრუქტურის გარშემო.

ბევრი ზოგადი Agent-ის პრობლემა ის არის, რომ ლოგიკა შეიძლება არ იყოს პრობლემა, მაგრამ მონაცემთა წყარო ბუნდოვანია, კალიბრი არ არის ერთიანი და საბოლოო დასკვნა საერთოდ არ არის დამაჯერებელი.

Dexter-მა დიზაინის დონეზე მონაცემთა წყარო ძირითად შესაძლებლობად აქცია და არა დამატებით ფუნქციად. ეს ძალიან მნიშვნელოვანი ნაბიჯია საინვესტიციო კვლევის სცენარისთვის.

მას შეუძლია "საკუთარი თავის შემოწმება"

Dexter-ის თვითგადამოწმების მექანიზმი კიდევ უფრო შეესაბამება ფინანსური სფეროს მაღალ მოთხოვნებს სიზუსტეზე.

მთელი ანალიზის პროცესში Dexter მუდმივად ამოწმებს შუალედურ შედეგებს და საბოლოო დასკვნებს, და ლოგიკური ხარვეზების ან მონაცემთა ნაკლებობის აღმოჩენის შემთხვევაში, ავტომატურად არეგულირებს კვლევის ნაბიჯებს და აგრძელებს შესრულებას სრულ კვლევითი ამოცანის დასრულებამდე.

მოდელის მხარდაჭერა

Dexter-ის თავსებადობა ასევე ძალიან მოქნილია, იქნება ეს ღრუბლოვანი დიდი მოდელები, როგორიცაა OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter, თუ ლოკალურად განლაგებული Ollama, ყველას შეუძლია შეუფერხებლად დაკავშირება, მას შეუძლია სწრაფად იმუშაოს ღრუბელში და ასევე დააკმაყოფილოს ლოკალური განლაგების კონფიდენციალურობის მოთხოვნები.

სწრაფი დაწყება

1. მოამზადეთ გაშვების გარემო

Dexter იყენებს Bun-ს, როგორც გაშვების გარემოს, ოფიციალური მოთხოვნაა 1.0 და ზემოთ ვერსია, სხვადასხვა სისტემისთვის ინსტალაციის მეთოდი განსხვავებულია, ოპერაციის დასრულების შემდეგ გადატვირთეთ ტერმინალი.

macOS / Linux სისტემებისთვის შესაძლებელია შესრულება:

curl -fsSL https://bun.com/install | bashWindows სისტემებისთვის შესაძლებელია შესრულება:

powershell -c "irm bun.sh/install.ps1|iex"ინსტალაციის დასრულების შემდეგ, ტერმინალში შეიყვანეთ bun --version და თუ ვერსიის ნომერი ნორმალურად გამოჩნდება, ეს ნიშნავს, რომ ინსტალაცია წარმატებით დასრულდა.პროექტის საცავის კლონირების შემდეგ, პროექტის დირექტორიაში შესვლის შემდეგ, შეგიძლიათ დააინსტალიროთ პროექტისთვის საჭირო დამოკიდებულებები Bun-ის გამოყენებით:

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

სამი. გარემოს ცვლადების კონფიგურაცია

ეს არის Dexter-ის გაშვების საკვანძო ნაბიჯი. პროექტში უკვე მოწოდებულია გარემოს ცვლადების შაბლონის ფაილი. ჩვენ უბრალოდ უნდა დავაკოპიროთ შაბლონი კონფიგურაციის ფაილის შესაქმნელად და შემდეგ შევცვალოთ ის ჩვენი საჭიროებების შესაბამისად:

cp env.example .envშემდეგ შეცვალეთ გენერირებული .env ფაილი. ძირითადი API გასაღებები, რომლებიც უნდა იყოს კონფიგურირებული, ძირითადად იყოფა სამ კატეგორიად:

• დიდი მოდელის პროვაიდერის API გასაღები: მოიცავს OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter და ა.შ. (როგორიცაა OPENAI_API_KEY) შეიძლება კონფიგურირებული იყოს თქვენ მიერ გამოყენებული დიდი მოდელის შესაბამისად;
• Financial Datasets API გასაღები: გამოიყენება ინსტიტუციური დონის ფინანსური ბაზრისა და ფინანსური მონაცემების მოსაპოვებლად, რაც პროფესიონალური ფინანსური ანალიზის ძირითადი კონფიგურაციაა და რეკომენდებულია მისი სავალდებულოდ კონფიგურაცია. მიიღეთ მისამართი: https://financialdatasets.ai/
• ქსელის ძიებასთან დაკავშირებული API გასაღები: მოიცავს Exa, Tavily, გამოიყენება ინტელექტუალური აგენტის ქსელის ძიების შესაძლებლობების გასაძლიერებლად და არის არჩევითი კონფიგურაცია. მიიღეთ მისამართი: https://exa.ai/

თუ გსურთ გამოიყენოთ ლოკალურად განლაგებული Ollama, დააკონფიგურირეთ ფაილში:

OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434

ოთხი. Dexter-ის გაშვება

გარემოს ცვლადების კონფიგურაციის დასრულების შემდეგ, უშუალოდ შეასრულეთ გაშვების ბრძანება ტერმინალში:

bun startშეგიძლიათ შეხვიდეთ Dexter-ის ინტერაქტიულ CLI ინტერფეისში. ინტერფეისში შეიყვანეთ ფინანსური კვლევასთან დაკავშირებული კითხვები და ის ავტომატურად დაგეგმავს და შეასრულებს სრულ ანალიზის პროცესს.

თუ ეს არის განვითარების ან გამართვის მიზნებისთვის, შეგიძლიათ გამოიყენოთ ცხელი გადატვირთვის რეჟიმი:

bun dev

ხუთი. შეფასება და გამართვა

მოწინავე საჭიროებების მქონე მომხმარებლებისთვის, Dexter-ს აქვს ჩაშენებული სპეციალური შეფასების ინსტრუმენტი, რომელსაც შეუძლია შეამოწმოს ინტელექტუალური აგენტის ანალიტიკური შესაძლებლობები. თქვენ შეგიძლიათ გაუშვათ სრული შეფასების პროცესი, ან შემთხვევით შეარჩიოთ ნიმუშები შესამოწმებლად:

bun run src/evals/run.ts bun run src/evals/run.ts --sample 10Dexter ავტომატურად ჩაიწერს ყველა ანალიზის პროცესს, ინსტრუმენტის გამოძახებას და შუალედურ შედეგებს ამ დირექტორიაში:

.dexter/scratchpad/მისი ქვეშ არსებული ფაილების საშუალებით, შეგიძლიათ დაასრულოთ კვლევის პროცესის განხილვა და პროექტის გამართვა

ვერტიკალური აგენტი არის შემდეგი ეტაპის აქცენტი

გენერალური აგენტი გააგრძელებს პროგრესს, მაგრამ ინტელექტუალური აგენტები, რომლებიც ნამდვილად იწყებენ "გამოყენებას", აუცილებლად ღრმად ჩაეშვებიან ვერტიკალურ სფეროებში.

Dexter არის ტიპიური ნიმუში. ის არ ცდილობს ყველა სფეროს დაფარვას, არამედ ფოკუსირებულია ფინანსურ კვლევაზე და აღრმავებს მონაცემთა წყაროებს, ანალიზის პროცესებს და ვალიდაციის მექანიზმებს.პროექტის მისამართი: https://github.com/virattt/dexter