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近年来，生成人工智能（GenAI）在金融分析和投资决策中的应用引起了广泛关注。然而，大多数现有方法依赖于单智能体系统，无法充分利用多个AI智能体的协作潜力。在本文中，我们提出了一种新颖的多智能体协作系统，旨在增强金融投资研究中的决策能力。该系统将具有可配置组大小和协作结构的智能体组结合起来，以利用每种智能体组类型的优势。通过利用次优组合策略，系统可以动态适应不同的市场条件和投资场景，从而优化不同任务的性能。我们通过分析道琼斯指数中 30 家公司的 2023 年 SEC 10-K 表格，重点关注三个子任务：基本面、市场情绪和风险分析。我们的研究结果表明，基于针对不同任务的 AI 代理的配置，性能存在显著差异。结果表明，我们的多代理协作系统优于传统的单代理模型，在复杂的金融环境中具有更高的准确性、效率和适应性。这项研究强调了多代理系统通过整合不同的分析视角来转变财务分析和投资决策的潜力。
优化金融研究中的 AI-Agent 协作
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