Ar universalūs agentai nebeveikia? Šis 15 000 žvaigždučių finansų AI automatiškai atlieka visą investicijų tyrimų procesą
Pastaraisiais metais AI intelektinių agentų vystymosi tendencija tampa vis aiškesnė, o universalūs agentų gebėjimai, paremti bendraisiais dideliais modeliais, nuolat auga.
Tačiau vos tik įžengus į profesionalią sritį, šie "universalūs agentai" lengvai atskleidžia savo trūkumus, o finansų tyrimai yra tipiškiausias pavyzdys.
Finansinių ataskaitų išskaidymo logika, rodiklių kalibro vienodas patikrinimas, duomenų šaltinių autentiškumo patvirtinimas, tyrimų išvadų atkuriamumas – visa tai yra pagrindiniai finansų tyrimų reikalavimai, kurių negalima išspręsti pasitelkiant vieną intelektinį agentą, skirtą įvairioms sritims.
Taip pat naršydamas atvirojo kodo projektus atradau projektą, kuris sulaukė nemažai pagyrų tiek finansų, tiek kūrėjų bendruomenėse: Dexter, autonominis intelektinis agentas, sukurtas giliems finansų tyrimams.
Skirtingai nuo įprastų finansinių klausimų ir atsakymų įrankių, jis gali pats išskaidyti tyrimo užduotis, gauti profesionalius duomenis, atlikti analizės procesus ir pakartotinai patikrinti tyrimo rezultatus, todėl jį galima laikyti intelektiniu agentu, realiai pritaikytu finansų investicijų tyrimų scenarijams, o jo populiarumas ir galia yra labai dideli.
Ne "finansinė ChatGPT versija"
Jei įprastas finansų AI sprendžia klausimą "ar galima pateikti atsakymą", tai Dexter sprendžia svarbesnį klausimą finansų tyrimuose "ar galima aiškiai išnagrinėti problemą".
Dexter pozicionuojamas ne kaip "finansinė ChatGPT versija", o kaip tikro finansų investicijų tyrimų proceso atkūrimas.
Kai pateikiate tyrimo klausimą, pavyzdžiui:
- Išanalizuokite įmonės pajamų pokyčius per pastaruosius penkerius metus?
- Palyginkite dviejų pramonės šakų vertinimo struktūras?
- Įvertinkite įmonės pinigų srautų kokybę?
Jis nepateiks tiesioginės išvados tekstu, o vadovausis profesionalia investicijų tyrimų logika, pirmiausia išsiaiškins tyrimo tikslą, tada nustatys pagrindinius finansinius rodiklius, reikalingus tyrimui atlikti, tada atrinks atitinkamus profesionalius duomenų šaltinius ir galiausiai žingsnis po žingsnio atliks analizę, patikrins duomenis ir papildys informaciją.
Visas tyrimo procesas yra struktūrizuotas ir atsekamas, o ne vienkartinis "generavimas" atsakymų dideliu modeliu.
Profesionalūs duomenų šaltiniai yra jo pasitikėjimo pagrindas
Finansų analizės riba visada priklauso nuo duomenų kokybės.
Dexter gali tiesiogiai prisijungti prie institucinio lygio finansinių duomenų šaltinių, apimančių pagrindinius duomenis, tokius kaip pajamų ataskaita, balansas, pinigų srautų ataskaita ir kt.
Tai nėra paprastas tinklalapių duomenų rinkimas, o duomenų sistema, organizuota aplink profesionalią finansinę struktūrą.
daugelio universalių agentų problema yra ta, kad logika galbūt ir gera, tačiau duomenų šaltiniai yra neaiškūs, kalibras nenuoseklus, o galutinė išvada visiškai nepagrįsta.
Dexter nuo pat projektavimo lygmens duomenų šaltinius laiko pagrindine galimybe, o ne papildoma funkcija. Tai labai svarbus žingsnis investicijų tyrimų scenarijams.
Jis "pats save tikrina"
Dexter savitikros mechanizmas dar labiau atitinka aukštus finansų srities tikslumo reikalavimus.
Viso analizės proceso metu Dexter nuolat tikrins tarpinius rezultatus ir galutines išvadas, o aptikęs logikos spragų ar duomenų trūkumų, automatiškai pakoreguos tyrimo žingsnius ir tęs vykdymą, kol atliks visą tyrimo užduotį.
Modelio palaikymas
Dexter suderinamumas taip pat yra labai lankstus, nesvarbu, ar tai būtų debesų dideli modeliai, tokie kaip OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter, ar vietoje įdiegta Ollama, jie gali būti sklandžiai sujungti, gali greitai veikti debesyje ir patenkinti vietinio diegimo privatumo poreikius.
Greita pradžia
I. Paruoškite vykdymo aplinką
Dexter naudoja Bun kaip vykdymo aplinką, oficialiai reikalaujama 1.0 ar naujesnės versijos, skirtingų sistemų diegimo būdai skiriasi, atlikę operaciją iš naujo paleiskite terminalą.
macOS / Linux sistemose galima vykdyti:
curl -fsSL https://bun.com/install | bashWindows sistemose galima vykdyti:
powershell -c "irm bun.sh/install.ps1|iex"Įdiegę įveskite bun --version terminale, jei galite normaliai išvesti versijos numerį, tai reiškia, kad diegimas sėkmingas.Nuklonavus projekto saugyklą ir įėjus į projekto katalogą, galite įdiegti projekto priklausomybes naudodami Bun:
git clone https://github.com/virattt/dexter.git cd dexter bun install
III. Aplinkos kintamųjų konfigūravimas
Tai yra esminis Dexter paleidimo žingsnis. Projekte jau pateiktas aplinkos kintamųjų šablono failas. Tiesiog nukopijuokite šabloną, kad sukurtumėte konfigūracijos failą, ir redaguokite jį pagal savo poreikius:
cp env.example .env Tada redaguokite sugeneruotą .env failą. Pagrindiniai API raktai, kuriuos reikia konfigūruoti, skirstomi į tris kategorijas:
- Didelių kalbos modelių teikėjų API raktai: įskaitant OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter ir kt. (pvz., OPENAI_API_KEY). Galite konfigūruoti atitinkamai pagal naudojamą didelį kalbos modelį;
- Finansinių duomenų rinkinių API raktas: naudojamas institucinio lygio finansų rinkos ir finansiniams duomenims gauti. Tai yra pagrindinė profesionalios finansų analizės konfigūracija, todėl rekomenduojama ją konfigūruoti. Gaukite adresą: https://financialdatasets.ai/
- Su interneto paieška susiję API raktai: įskaitant Exa, Tavily, naudojami siekiant pagerinti agento interneto paieškos galimybes, yra pasirenkama konfigūracija. Gaukite adresą: https://exa.ai/
Jei norite naudoti vietoje įdiegtą Ollama, konfigūruokite faile:
OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434
IV. Dexter paleidimas
Užbaigus aplinkos kintamųjų konfigūraciją, tiesiog paleiskite paleidimo komandą terminale:
bun start galite įeiti į Dexter interaktyvią CLI sąsają. Sąsajoje įveskite klausimus, susijusius su finansiniais tyrimais, ir ji automatiškai suplanuos ir įvykdys visą analizės procesą.
Jei tai skirta kūrimui ar derinimui, galite paleisti naudodami karšto perkrovimo režimą:
bun dev
V. Vertinimas ir derinimas
Pažangių poreikių turintiems vartotojams Dexter turi įmontuotą vertinimo įrankį, kuris gali būti naudojamas agento analizės galimybėms patikrinti. Galite paleisti visą vertinimo procesą arba atsitiktinai atrinkti pavyzdžius bandymams:
bun run src/evals/run.ts bun run src/evals/run.ts --sample 10Dexter automatiškai įrašys visą analizės procesą, įrankių iškvietimus ir tarpinius rezultatus į šį katalogą:
.dexter/scratchpad/ Per jo failus galite užbaigti tyrimo proceso apžvalgą ir projekto derinimą
Vertikalus agentas yra kitas pagrindinis etapas
Bendrieji agentai ir toliau tobulės, tačiau tikrai "naudingi" agentai tikrai gilinsis į vertikalias sritis.
Dexter yra tipiškas pavyzdys. Jis nebandė apimti visų sričių, o sutelkė dėmesį į finansinius tyrimus, gilindamas duomenų šaltinius, analizės procesus ir patikrinimo mechanizmus.Projekto adresas: https://github.com/virattt/dexter
