Универзални агенти не функционишу? Овај финансијски AI са 15 хиљада звездица аутоматски покреће цео процес инвестиционог истраживања
У последње две године, тренд развоја AI интелигентних агената постаје све јаснији, а универзална способност агента, подржана великим универзалним моделима, константно расте.
Али чим се закорачи у професионалну област, ови "свемогући агенти" лако показују своје слабости, а финансијско истраживање је најтипичнији пример.
Логика декомпозиције финансијских извештаја, уједначена провера спецификација индикатора, верификација аутентичности извора података, могућност репродукције истраживачких закључака, све су то основни захтеви финансијског истраживања, а ослањање на интелигентног агента који је универзалан за све области једноставно не може да реши проблем.
Такође, током прегледа пројеката отвореног кода, открио сам пројекат који је стекао добру репутацију у финансијским и развојним заједницама: Dexter, аутономни интелигентни агент специјално дизајниран за дубинско финансијско истраживање.
За разлику од обичних алата за финансијска питања и одговоре, он може сам да декомпонује истраживачке задатке, преузима професионалне податке, извршава аналитичке процесе и више пута верификује резултате истраживања, што га чини заиста имплементираним интелигентним агентом у сценаријима финансијског инвестиционог истраживања, са великом популарношћу и снагом.
Није "финансијска верзија ChatGPT-а"
Ако обични финансијски AI решава питање "може ли дати одговор", онда Dexter решава основније питање у финансијском истраживању "може ли се проблем јасно истражити".
Dexter није позициониран као "финансијска верзија ChatGPT-а", већ као реплика стварног процеса финансијског инвестиционог истраживања.
Када поставите истраживачко питање, на пример:
- Анализирати промене прихода од продаје одређене компаније у последњих пет година?
- Упоредити структуре процене две индустрије?
- Проценити квалитет новчаног тока одређене компаније?
Он неће директно дати закључак у тексту, већ ће, у складу са професионалном логиком инвестиционог истраживања, прво разјаснити циљ истраживања, затим проценити основне финансијске индикаторе потребне за завршетак истраживања, затим филтрирати одговарајуће професионалне изворе података и на крају корак по корак извршити анализу, верификовати податке и допунити информације.
Цео процес истраживања је структуриран и следљив, уместо да се ослања на велики модел за једнократно "генерисање" одговора.
Професионални извори података су његова снага
Доња граница финансијске анализе увек зависи од квалитета података.
Dexter се може директно повезати са институционалним изворима финансијских података, покривајући основне податке као што су извештаји о приходима, биланси стања и извештаји о новчаним токовима.
Ово није једноставно преузимање са веб страница, већ систем података организован око професионалне финансијске структуре.
Проблем са многим универзалним агентима је у томе што логика можда није проблем, али су извори података нејасни, а спецификације неуједначене, па закључак на крају не може да се одржи.
Dexter је од самог дизајна третирао изворе података као основну способност, а не као додатну функцију. Ово је веома важан корак за сценарије инвестиционог истраживања.
Он ће "сам себе проверити"
Dexter-ов механизам самоверификације је још више у складу са високим захтевима за тачношћу у финансијској области.
Током целог процеса анализе, Dexter ће континуирано проверавати међурезултате и коначне закључке. Када се открију логичке рупе или недостаци у подацима, аутоматски ће прилагодити кораке истраживања и наставити са извршавањем док се не заврши комплетан истраживачки задатак.
Подршка за моделе
Dexter-ова компатибилност је такође веома флексибилна. Без обзира да ли се ради о великим моделима у облаку као што су OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter, или локално распоређеном Ollama, може се неприметно повезати, омогућавајући брзо покретање у облаку и задовољавајући потребе приватности локалног распоређивања.
Брзи почетак
1. Припрема окружења за покретање
Dexter користи Bun као окружење за покретање, а званични захтеви су верзија 1.0 и новије. Начин инсталације се разликује за различите системе. Након завршетка операције, поново покрените терминал.
macOS / Linux системи могу да изврше:
curl -fsSL https://bun.com/install | bashWindows системи могу да изврше:
powershell -c "irm bun.sh/install.ps1|iex"Након инсталације, унесите bun --version у терминал. Ако се нормално прикаже број верзије, то значи да је инсталација успешна.Nakon kloniranja repozitorijuma projekta, uđite u direktorijum projekta i koristite Bun za instalaciju potrebnih zavisnosti projekta:
git clone https://github.com/virattt/dexter.git cd dexter bun install
III. Konfigurisanje promenljivih okruženja
Ovo je ključni korak za pokretanje Dextera. Projekat već pruža datoteku šablona promenljivih okruženja. Potrebno je samo da prvo kopiramo šablon da bismo generisali konfiguracioni fajl, a zatim ga uredimo prema sopstvenim potrebama:
cp env.example .env Zatim uredite generisanu .env datoteku. Ključne API ključeve koje treba konfigurisati uglavnom se dele u tri kategorije:
- API ključevi provajdera velikih modela: uključujući OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter itd. (kao što je OPENAI_API_KEY) mogu se konfigurisati u skladu sa velikim modelom koji koristite;
- API ključevi za finansijske skupove podataka: koriste se za pozivanje finansijskih tržišta i finansijskih podataka na nivou institucija, što je osnovna konfiguracija za realizaciju profesionalne finansijske analize. Preporučuje se da se obavezno konfiguriše. Adresa za preuzimanje: https://financialdatasets.ai/
- API ključevi vezani za pretragu mreže: uključujući Exa, Tavily, koriste se za poboljšanje sposobnosti inteligentnog agenta za pretragu mreže i predstavljaju opcionalnu konfiguraciju. Adresa za preuzimanje: https://exa.ai/
Ako je potrebno koristiti lokalno raspoređeni Ollama, konfigurišite u datoteci:
OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434
IV. Pokretanje Dextera
Nakon što su promenljive okruženja konfigurisane, direktno izvršite naredbu za pokretanje u terminalu:
bun start možete ući u Dexterov interaktivni CLI interfejs. Unesite pitanja vezana za finansijsko istraživanje u interfejs, i on će automatski planirati i izvršiti kompletan proces analize.
Ako je za potrebe razvoja ili otklanjanja grešaka, možete koristiti režim vrućeg ponovnog učitavanja za pokretanje:
bun dev
V. Evaluacija i otklanjanje grešaka
Za korisnike sa naprednim potrebama, Dexter ima ugrađene specijalizovane alate za evaluaciju, koji se mogu koristiti za testiranje sposobnosti inteligentnog agenta za analizu. Možete pokrenuti kompletan proces evaluacije, ili možete nasumično izvući uzorke za testiranje:
bun run src/evals/run.ts bun run src/evals/run.ts --sample 10 Dexter će automatski snimiti sve procese analize, pozive alata i međurezultate u ovaj direktorijum:
.dexter/scratchpad/ Kroz datoteke ispod njega, možete dovršiti ponavljanje procesa istraživanja i otklanjanje grešaka projekta
Vertikalni agent, je fokus sledeće faze
Opšti agent će nastaviti da napreduje, ali inteligentni agenti koji zaista počinju da budu "korisni" će sigurno duboko kopati u vertikalnim oblastima.
Dexter je tipičan uzorak. On ne pokušava da pokrije sve oblasti, već se fokusira na finansijsko istraživanje, produbljujući izvore podataka, procese analize i mehanizme verifikacije.Adresa projekta: https://github.com/virattt/dexter
