Vai vispārējie aģenti vairs nav labi? Šis 15 000 zvaigžņu finanšu AI automātiski izpilda visu investīciju pētniecības procesu

Pēdējos divos gados AI viedo aģentu attīstības tendence kļūst arvien skaidrāka, un vispārējo lielo modeļu atbalstītā vispārējā aģenta spēja ir strauji pieaugusi.

Bet, tiklīdz ienākat profesionālā jomā, šie "visvarenie aģenti" viegli atklāj savas vājās puses, un finanšu pētniecība ir tipisks piemērs.

Finanšu pārskatu sadalīšanas loģika, rādītāju kalibru vienota pārbaude, datu avotu patiesuma pārbaude, pētījumu secinājumu reproducējamība - tās visas ir finanšu pētniecības galvenās prasības, un ar vienu viedo aģentu, kas ir piemērots visām jomām, nav iespējams patiesi atrisināt problēmu.

Arī pārlūkojot atvērtā koda projektus, es atklāju projektu, kas ir ieguvis labu reputāciju gan finanšu aprindās, gan izstrādātāju kopienā: Dexter, autonoms viedais aģents, kas paredzēts padziļinātai finanšu pētniecībai.

Atšķirībā no parastajiem finanšu jautājumu un atbilžu rīkiem, tas var pats sadalīt pētniecības uzdevumus, iegūt profesionālus datus, izpildīt analīzes procesus un atkārtoti pārbaudīt pētījumu rezultātus, ko var uzskatīt par viedo aģentu, kas patiesi ir ieviesis finanšu investīciju pētniecības scenārijus, un popularitāte un spēks ir ļoti spēcīgi.

Nav "finanšu versija ChatGPT"

Ja parastais finanšu AI atrisina jautājumu "vai var sniegt atbildi", tad Dexter atrisina finanšu pētniecības galveno jautājumu "vai var skaidri izpētīt problēmu".

Dexter pozicionēšana nav "finanšu versija ChatGPT", bet gan reālu finanšu investīciju pētniecības procesu atkārtošana.

Kad jūs uzdodat pētniecības jautājumu, piemēram:

• Analizēt uzņēmuma ieņēmumu izmaiņas pēdējos piecos gados?
• Salīdzināt divu nozaru vērtēšanas struktūras?
• Novērtēt uzņēmuma naudas plūsmas kvalitāti?

Tas nesniegs tieši secinājumu tekstu, bet gan saskaņā ar profesionālu investīciju pētniecības loģiku, vispirms precizēs pētījuma mērķi, pēc tam noteiks pētījuma pabeigšanai nepieciešamos galvenos finanšu rādītājus, pēc tam atlasīs atbilstošus profesionālus datu avotus un visbeidzot soli pa solim izpildīs analīzi, pārbaudīs datus un papildinās informāciju.

Viss pētniecības process ir strukturēts un izsekojams, nevis paļaujas uz lielo modeli, lai vienreizēji "ģenerētu" atbildes.

Profesionāli datu avoti ir tā pārliecība

Finanšu analīzes zemākā robeža vienmēr ir atkarīga no datu kvalitātes.

Dexter var tieši savienoties ar institucionāla līmeņa finanšu datu avotiem, aptverot tādus galvenos datus kā ieņēmumu tabula, bilance, naudas plūsmas pārskats utt.

Tā nav vienkārša tīmekļa lapu iegūšana, bet gan datu sistēma, kas organizēta ap profesionālu finanšu struktūru.

Daudzu vispārējo aģentu problēma ir tā, ka loģika var būt pareiza, bet datu avots ir neskaidrs un kalibri nav vienoti, un galīgais secinājums vispār nav pamatots.

Dexter no projektēšanas viedokļa datu avotu uzskata par galveno spēju, nevis papildu funkciju. Tas ir ļoti svarīgs solis investīciju pētniecības scenārijiem.

Tas "pats sevi pārbaudīs"

Dexter pašpārbaudes mehānisms vēl vairāk atbilst finanšu jomas augstajām prasībām attiecībā uz precizitāti.

Viss analīzes procesa laikā Dexter nepārtraukti pārbaudīs starprezultātus un galīgos secinājumus, un, tiklīdz tiks atklātas loģikas nepilnības vai datu trūkums, tas automātiski pielāgos pētniecības soļus un turpinās izpildi, līdz tiks pabeigts pilnīgs pētniecības uzdevums.

Modeļu atbalsts

Dexter saderība ir arī ļoti elastīga, neatkarīgi no tā, vai tie ir mākoņdatošanas lieli modeļi, piemēram, OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter, vai lokāli izvietots Ollama, tos var nemanāmi savienot, un tos var ātri palaist mākonī, kā arī tie var apmierināt vietējās izvietošanas privātuma vajadzības.

Ātra lietošanas uzsākšana

I. Sagatavojiet izpildes vidi

Dexter izmanto Bun kā izpildlaiku, un oficiālās prasības ir 1.0 un jaunākas versijas. Dažādām sistēmām ir dažādas instalēšanas metodes. Pēc darbības pabeigšanas restartējiet termināli.

macOS / Linux sistēmas var izpildīt:

curl -fsSL https://bun.com/install | bashWindows sistēmas var izpildīt:

powershell -c "irm bun.sh/install.ps1|iex"Pēc instalēšanas pabeigšanas ievadiet bun --version terminālā, un, ja var normāli izvadīt versijas numuru, tas nozīmē, ka instalēšana ir veiksmīga.Pēc projekta repozitorija klonēšanas ieejiet projekta direktorijā un izmantojiet Bun, lai instalētu projekta atkarības:

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

Trīs. Konfigurēt vides mainīgos

Šis ir Dexter darbības galvenais solis. Projektā jau ir pieejams vides mainīgo šablona fails. Mums vienkārši jākopē šablons, lai ģenerētu konfigurācijas failu, un pēc tam jārediģē atbilstoši savām vajadzībām:

cp env.example .envPēc tam rediģējiet ģenerēto .env failu. Galvenās API atslēgas, kas jākonfigurē, ir iedalītas trīs kategorijās:

• Lielo modeļu nodrošinātāju API atslēgas: ietver OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter utt. (piemēram, OPENAI_API_KEY). Var konfigurēt atbilstoši izmantotajam lielajam modelim;
• Financial Datasets API Key: izmanto, lai izsauktu institucionāla līmeņa finanšu tirgus un finanšu datus. Tā ir galvenā konfigurācija profesionālas finanšu analīzes realizēšanai, un ieteicams to obligāti konfigurēt. Iegūšanas adrese: https://financialdatasets.ai/
• Ar tīmekļa meklēšanu saistītas API atslēgas: ietver Exa, Tavily, ko izmanto, lai uzlabotu viedā aģenta tīmekļa meklēšanas iespējas, un tā ir izvēles konfigurācija. Iegūšanas adrese: https://exa.ai/

Ja vēlaties izmantot lokāli izvietotu Ollama, konfigurējiet failā:

OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434

Četri. Palaist Dexter

Pēc vides mainīgo konfigurēšanas tieši terminālā izpildiet palaišanas komandu:

bun startVarat iekļūt Dexter interaktīvajā CLI saskarnē. Saskarnē ievadiet ar finanšu pētījumiem saistītus jautājumus, un tas automātiski plānos un izpildīs pilnīgu analīzes procesu.

Ja tas ir paredzēts izstrādei vai atkļūdošanai, varat izmantot karstās pārlādes režīmu, lai sāktu:

bun dev

Pieci. Novērtēšana un atkļūdošana

Lietotājiem ar papildu vajadzībām Dexter ir iebūvēts specializēts novērtēšanas rīks, ko var izmantot, lai pārbaudītu viedā aģenta analītiskās spējas. Jūs varat palaist pilnīgu novērtēšanas procesu vai nejauši atlasīt paraugus testēšanai:

bun run src/evals/run.ts bun run src/evals/run.ts --sample 10Dexter automātiski reģistrēs visu analīzes procesu, rīku izsaukumus un starprezultātus šajā direktorijā:

.dexter/scratchpad/Izmantojot failus zem tā, varat pabeigt pētījuma procesa atkārtošanu un projekta atkļūdošanu

Vertikālais aģents ir nākamais galvenais punkts

Vispārējais aģents turpinās progresēt, bet viedie aģenti, kas patiešām sāk būt "noderīgi", noteikti dziļi iedziļināsies vertikālajā jomā.

Dexter ir tipisks paraugs. Tas nemēģina aptvert visas jomas, bet koncentrējas uz finanšu pētījumiem, padziļinot datu avotus, analīzes procesus un validācijas mehānismus.Projekta adrese: https://github.com/virattt/dexter