Evrensel Ajanlar Başarısız mı Oluyor? 15 Bin Yıldızlı Bu Finansal Yapay Zeka, Yatırım Araştırma Sürecini Tamamen Otomatikleştiriyor

Son iki yılda, yapay zeka akıllı ajanlarının gelişim trendi giderek daha belirgin hale geldi ve genel büyük dil modelleriyle desteklenen genel aracı yetenekleri yükselişe geçti.

Ancak profesyonel bir alana girildiğinde, bu "çok yönlü Ajanlar" kolayca yetersiz kalıyor ve finansal araştırma bunun en tipik örneği.

Mali tabloların ayrıştırılma mantığı, gösterge standartlarının tutarlı bir şekilde doğrulanması, veri kaynaklarının gerçekliğinin doğrulanması ve araştırma sonuçlarının yeniden üretilebilirliği, finansal araştırmanın temel gereksinimleridir ve çeşitli alanlarda evrensel olan bir akıllı ajanla gerçekten çözülemez.

Açık kaynak projelerini incelerken, finans çevrelerinde ve geliştirici topluluğunda önemli bir itibar kazanmış bir proje keşfettim: Dexter, derinlemesine finansal araştırma için özel olarak tasarlanmış özerk bir akıllı ajan.

Sıradan finansal soru-cevap araçlarından farklı olarak, araştırma görevlerini kendi başına ayrıştırabilir, profesyonel verileri alabilir, analiz süreçlerini yürütebilir ve araştırma sonuçlarını tekrar tekrar doğrulayabilir. Gerçekten finansal yatırım araştırma senaryolarına uygulanan bir akıllı ajan olarak kabul edilebilir ve popülaritesi ve gücü çok etkileyici.

"Finansal ChatGPT" Değil

Sıradan finansal yapay zeka "bir cevap verip veremeyeceği" sorununu çözerken, Dexter finansal araştırmada daha merkezi olan "bir sorunu net bir şekilde araştırıp araştıramayacağı" sorununu çözüyor.

Dexter'ın konumlandırması, bir "Finansal ChatGPT" olmak değil, gerçek finansal yatırım araştırma süreçlerini kopyalamaktır.

Bir araştırma sorusu sorduğunuzda, örneğin:

• Bir şirketin son beş yıldaki gelir değişikliklerini analiz edin?
• İki sektörün değerleme yapılarını karşılaştırın?
• Bir şirketin nakit akışı kalitesini değerlendirin?

Doğrudan sonuç niteliğinde bir metin parçası vermek yerine, profesyonel yatırım araştırma mantığına göre önce araştırma hedeflerini netleştirecek, ardından araştırmayı tamamlamak için gereken temel finansal göstergeleri belirleyecek, ardından eşleşen profesyonel veri kaynaklarını filtreleyecek ve son olarak analizi adım adım yürütecek, verileri doğrulayacak ve bilgileri tamamlayacaktır.

Tüm araştırma süreci yapılandırılmış ve izlenebilirdir ve büyük bir model tarafından tek seferde "oluşturulan" bir cevap değildir.

Profesyonel Veri Kaynakları, Onun Temel Gücüdür

Finansal analizin alt sınırı, her zaman veri kalitesine bağlıdır.

Dexter, gelir tabloları, bilançolar, nakit akış tabloları ve diğer temel verileri kapsayan kurumsal düzeydeki finansal veri kaynaklarına doğrudan bağlanabilir.

Bu, basit bir web kazıma işlemi değil, profesyonel finansal yapı etrafında düzenlenen bir veri sistemidir.

Birçok evrensel Ajanın sorunu şudur: Mantıkta belki bir sorun yoktur, ancak veri kaynakları belirsizdir ve standartlar tutarlı değildir, bu nedenle sonuçlar temel olarak geçerli değildir.

Dexter, tasarım düzeyinde veri kaynaklarını ek bir özellik olarak değil, temel bir yetenek olarak ele alır. Bu, yatırım araştırma senaryoları için çok önemli bir adımdır.

"Kendini Kontrol Edecek"

Dexter'ın öz doğrulama mekanizması, finans alanının doğruluğa yönelik yüksek gereksinimleriyle daha da uyumludur.

Tüm analiz sürecinde Dexter, ara sonuçları ve nihai sonuçları sürekli olarak kontrol edecek ve mantıksal boşluklar veya eksik veriler bulduğunda, eksiksiz bir araştırma görevini tamamlayana kadar araştırma adımlarını otomatik olarak ayarlayacak ve yürütmeye devam edecektir.

Model Desteği

Dexter'ın uyumluluğu da çok esnektir. İster OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter gibi bulut büyük dil modelleri olsun, ister yerel olarak konuşlandırılmış Ollama olsun, sorunsuz bir şekilde bağlanabilir, hem bulutta hızlı bir şekilde çalışabilir hem de yerel konuşlandırmanın gizlilik ihtiyaçlarını karşılayabilir.

Hızlı Başlangıç

Bir, Çalışma Ortamını Hazırlayın

Dexter, çalışma zamanı olarak Bun'ı kullanır ve resmi olarak 1.0 ve üzeri bir sürüm gerektirir. Farklı sistemlerin kurulum yöntemleri farklıdır. İşlem tamamlandıktan sonra terminali yeniden başlatmanız yeterlidir.

macOS / Linux sistemleri için şunu çalıştırın:

curl -fsSL https://bun.com/install | bashWindows sistemleri için şunu çalıştırın:

powershell -c "irm bun.sh/install.ps1|iex"Kurulum tamamlandıktan sonra, terminale bun --version yazın. Sürüm numarasını normal şekilde çıkarabiliyorsanız, kurulum başarılı demektir.Proje deposunu klonladıktan sonra, proje dizinine girin ve proje için gerekli bağımlılıkları Bun ile yükleyin:

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

Üç. Ortam Değişkenlerini Yapılandırın

Bu, Dexter'ı çalıştırmanın kritik adımıdır. Proje zaten bir ortam değişkeni şablon dosyası sağlamıştır. Önce şablonu kopyalayıp bir yapılandırma dosyası oluşturmamız ve ardından kendi ihtiyaçlarımıza göre düzenlememiz yeterlidir:

cp env.example .env Ardından oluşturulan .env dosyasını düzenleyin. Yapılandırılması gereken temel API Anahtarları temel olarak üç kategoriye ayrılır:

• Büyük Model Sağlayıcısının API Anahtarı: OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter vb. dahil olmak üzere, (örneğin OPENAI_API_KEY) kullandığınız büyük modele göre yapılandırılabilir;
• Finansal Veri Kümeleri API Anahtarı: Kurumsal düzeyde finansal piyasa ve finansal verileri çağırmak için kullanılır, profesyonel finansal analiz elde etmek için temel yapılandırmadır ve şiddetle tavsiye edilir. Erişim adresi: https://financialdatasets.ai/
• Ağ Arama ile İlgili API Anahtarı: Exa, Tavily dahil olmak üzere, akıllı ajanların ağ arama yeteneklerini geliştirmek için isteğe bağlı bir yapılandırmadır. Erişim adresi: https://exa.ai/

Yerel olarak dağıtılmış Ollama'yı kullanmanız gerekiyorsa, dosyada şunu yapılandırın:

OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434

Dört. Dexter'ı Başlatın

Ortam değişkenleri yapılandırıldıktan sonra, doğrudan terminalde başlatma komutunu yürütün:

bun start Dexter'ın etkileşimli CLI arayüzüne girmek için. Arayüzde finansal araştırma ile ilgili sorular girin, otomatik olarak planlayacak ve eksiksiz bir analiz süreci yürütecektir.

Geliştirme veya hata ayıklama amaçları için, sıcak yeniden yükleme modunu kullanarak başlatabilirsiniz:

bun dev

Beş. Değerlendirme ve Hata Ayıklama

İleri düzeyde ihtiyaçları olan kullanıcılar için Dexter, akıllı ajanların analiz yeteneklerini test etmek için özel bir değerlendirme aracı içerir. Hem eksiksiz bir değerlendirme süreci çalıştırabilir hem de test için rastgele örnekler çekebilirsiniz:

bun run src/evals/run.ts bun run src/evals/run.ts --sample 10 Dexter, tüm analiz süreçlerini, araç çağrılarını ve ara sonuçları otomatik olarak bu dizine kaydedecektir:

.dexter/scratchpad/ Altındaki dosyalar aracılığıyla, araştırma sürecini gözden geçirme ve projenin hatalarını ayıklama işlemini tamamlayabilirsiniz.

Dikey Ajan, Bir Sonraki Aşamanın Odak Noktasıdır

Genel Ajan gelişmeye devam edecek, ancak gerçekten "kullanışlı" hale gelen akıllı ajanlar, dikey alanlarda derinlemesine kazı yapanlar olacaktır.

Dexter tipik bir örnektir. Tüm alanları kapsamaya çalışmak yerine, finansal araştırmaya odaklanır ve veri kaynaklarını, analiz süreçlerini ve doğrulama mekanizmalarını derinleştirir.Proje adresi: https://github.com/virattt/dexter