Univerzalni agenti ne delujejo več? Ta finančni AI s 15.000 zvezdicami samodejno izvaja celoten proces naložbenih raziskav

V zadnjih dveh letih je razvojni trend inteligentnih agentov AI vse bolj jasen, splošne agencijske zmogljivosti, ki jih podpirajo splošni veliki modeli, pa se nenehno povečujejo.

Ampak takoj, ko vstopijo na strokovno področje, se ti "vsevedni agenti" zlahka osramotijo, finančne raziskave pa so najbolj tipičen primer.

Razčlenjevalna logika finančnih poročil, enotna preverba kalibra kazalnikov, preverjanje pristnosti virov podatkov, ponovljivost raziskovalnih zaključkov, vse to so temeljne zahteve finančnih raziskav, ki jih inteligentni agent, ki je splošen za vsa področja, sploh ne more resnično rešiti.

Med brskanjem po projektih odprte kode sem odkril projekt, ki si je v finančnih krogih in razvojniški skupnosti nabral precej ugleda: Dexter, avtonomni inteligentni agent, zasnovan posebej za poglobljene finančne raziskave.

Za razliko od običajnih orodij za finančna vprašanja in odgovore lahko sam razčleni raziskovalne naloge, pridobi strokovne podatke, izvaja analitične postopke in večkrat preveri rezultate raziskav, kar ga uvršča med inteligentne agente, ki so resnično implementirani v scenarijih finančnih naložbenih raziskav, njegova priljubljenost in moč pa sta zelo impresivni.

Ni "ChatGPT v finančni različici"

Če običajni finančni AI rešuje vprašanje "ali lahko da odgovor", potem Dexter rešuje bolj osrednje vprašanje v finančnih raziskavah "ali je mogoče problem raziskati jasno".

Dexter ni pozicioniran kot "ChatGPT v finančni različici", temveč kot replika resničnega procesa finančnih naložbenih raziskav.

Ko postavite raziskovalno vprašanje, na primer:

• Analizirajte spremembe prihodkov določenega podjetja v zadnjih petih letih?
• Primerjajte strukture vrednotenja dveh panog?
• Ocenite kakovost denarnega toka določenega podjetja?

Ne bo neposredno podal zaključnega besedila, temveč bo v skladu s strokovno logiko naložbenih raziskav najprej pojasnil raziskovalni cilj, nato presodil ključne finančne kazalnike, potrebne za dokončanje raziskave, nato izbral ustrezne strokovne vire podatkov in na koncu korak za korakom izvedel analizo, preveril podatke in dopolnil informacije.

Celoten raziskovalni proces je strukturiran in sledljiv, namesto da bi veliki model enkratno "generiral" odgovore.

Strokovni viri podatkov so njegova samozavest

Spodnja meja finančne analize je vedno odvisna od kakovosti podatkov.

Dexter se lahko neposredno poveže s finančnimi viri podatkov na ravni institucij, ki pokrivajo temeljne podatke, kot so izkazi prihodkov, bilance stanja in izkazi denarnih tokov.

To ni preprosto spletno strganje, temveč podatkovni sistem, organiziran okoli strokovne finančne strukture.

Težava mnogih splošnih agentov je v tem, da je logika morda v redu, vendar so viri podatkov nejasni in kalibri neenotni, zato zaključki sploh ne zdržijo.

Dexter že v fazi načrtovanja obravnava vire podatkov kot osrednjo zmogljivost, ne pa kot dodatno funkcijo. To je zelo pomemben korak za scenarije naložbenih raziskav.

"Sam se bo preverjal"

Dexterjev mehanizem samopreverjanja je še bolj v skladu z visokimi zahtevami po natančnosti na finančnem področju.

V celotnem analitičnem procesu bo Dexter nenehno preverjal vmesne rezultate in končne zaključke, in ko bo odkril logične vrzeli ali manjkajoče podatke, bo samodejno prilagodil raziskovalne korake in nadaljeval z izvajanjem, dokler ne bo dokončal celotne raziskovalne naloge.

Podpora modelom

Dexterjeva združljivost je prav tako zelo prilagodljiva, ne glede na to, ali gre za velike modele v oblaku, kot so OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter, ali za lokalno nameščen Ollama, se lahko brezhibno poveže, tako da lahko hitro deluje v oblaku in izpolnjuje zahteve glede zasebnosti lokalne namestitve.

Hiter začetek

1. Priprava izvedbenega okolja

Dexter uporablja Bun kot izvedbeno okolje, uradno zahtevana različica je 1.0 ali novejša, različni sistemi imajo različne načine namestitve, po končanem postopku pa ponovno zaženite terminal.

Za sisteme macOS / Linux lahko izvedete:

curl -fsSL https://bun.com/install | bashZa sisteme Windows lahko izvedete:

powershell -c "irm bun.sh/install.ps1|iex"Po namestitvi v terminal vnesite bun --version, če lahko normalno izpiše številko različice, to pomeni, da je namestitev uspešna.Po kloniranju repozitorija projekta in vstopu v mapo projekta lahko z Bun namestite potrebne odvisnosti projekta:

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

Tri. Konfiguracija spremenljivk okolja

To je ključni korak za zagon Dexterja. Projekt že ponuja predlogo datoteke spremenljivk okolja. Najprej moramo kopirati predlogo, da ustvarimo konfiguracijsko datoteko, nato pa jo urediti glede na lastne potrebe:

cp env.example .env Nato uredite ustvarjeno datoteko .env. Glavni API ključi, ki jih je treba konfigurirati, so razdeljeni v tri kategorije:

• API ključ ponudnika velikega modela: vključno z OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter itd. (npr. OPENAI_API_KEY) Lahko ga konfigurirate glede na veliki model, ki ga uporabljate;
• API ključ za finančne nize podatkov: uporablja se za pridobivanje finančnih trgov in finančnih podatkov na ravni institucij, kar je osrednja konfiguracija za doseganje strokovne finančne analize. Priporočljivo je, da ga obvezno konfigurirate. Pridobite ga na naslovu: https://financialdatasets.ai/
• API ključ, povezan z iskanjem po spletu: vključno z Exa, Tavily, ki se uporablja za izboljšanje zmožnosti spletnega iskanja inteligentnega agenta, je izbirna konfiguracija. Pridobite ga na naslovu: https://exa.ai/

Če želite uporabiti lokalno nameščen Ollama, konfigurirajte v datoteki:

OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434

Štiri. Zagon Dexterja

Ko je konfiguracija spremenljivk okolja končana, zaženite ukaz za zagon neposredno v terminalu:

bun start lahko vstopite v interaktivni vmesnik CLI Dexterja. V vmesnik vnesite vprašanja, povezana s finančnimi raziskavami, in samodejno bo načrtoval in izvedel celoten postopek analize.

Če je za razvoj ali odpravljanje napak, lahko zaženete v načinu vročega ponovnega nalaganja:

bun dev

Pet. Ocenjevanje in odpravljanje napak

Za uporabnike z naprednimi potrebami ima Dexter vgrajeno namensko orodje za ocenjevanje, ki lahko preizkusi analitične sposobnosti inteligentnega agenta. Lahko zaženete celoten postopek ocenjevanja ali naključno izberete vzorce za testiranje:

bun run src/evals/run.ts bun run src/evals/run.ts --sample 10 Dexter bo samodejno zabeležil vse postopke analize, klice orodij in vmesne rezultate v to mapo:

.dexter/scratchpad/ Preko datotek pod njo lahko dokončate pregled postopka raziskave in odpravljanje napak projekta

Vertikalni agent, je poudarek naslednje faze

Splošni agent bo še napredoval, vendar bo inteligentni agent, ki bo resnično začel biti "uporaben", zagotovo globoko kopal na vertikalnem področju.

Dexter je tipičen vzorec. Ne poskuša pokriti vseh področij, ampak se osredotoča na finančne raziskave in poglablja vire podatkov, postopke analize in mehanizme preverjanja.Projektno mesto: https://github.com/virattt/dexter