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第3部分：在亚马逊基岩和亚马逊基石数据自动化

2025年5月28日 18:39 33 Comments
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在这篇文章中，我们向您展示了如何实施和评估三种强大的技术，以根据您的业务需求来量身定制FMS：抹布，微调和混合方法，结合了这两种方法。我们提供现成的代码，以帮助您尝试这些方法，并根据您的特定用例和数据集做出明智的决定。在这篇文章中，我们介绍了如何使用亚马逊基岩的多代理协作能力来建立多代理投资研究助理。我们的解决方案展示了专业人工智能代理团队如何共同努力，分析财务新闻，评估股票绩效，优化投资组合分配并提供全面的投资见解 - 所有这些都通过统一的自然语言界面进行了精心策划。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
In the financial services industry, analysts need to switch between structured data (such as time-series pricing information), unstructured text (such as SEC filings and analyst reports), and audio/visual content (earnings calls and presentations).每种格式都需要不同的分析方法和专业工具，从而造成工作流效率低下。除此之外，由于行业条件迅速发展和狭窄的决策窗口所产生的巨大时间压力。延迟的分析可能意味着错过的机会或无法识别出可能的财务后果，而辅助因子通过自动化常规数据收集和处理任务，表现出相关的见解，并允许分析师专注于高价值活动来提高生产力。但是，单个AI代理在复杂的多步骤投资研究工作流程中挣扎，以有效地处理多个专业任务。这是多代理协作提供进步的地方。通过创建在特定任务和功能中表现出色的专门AI子代理，并使用AI主管代理在协调的框架下一起使用它们，我们可以解决投资研究工作流程的全部复杂性。主管代理可以明智地分解复杂的查询，将专业任务委派给子代理，并将其输出综合为全面的答案，这类似于研究团队在现实世界中的运作方式。这种方法的好处是很大的，这是由于分布式问题解决和专业化，通过专业专业知识提高了准确性，通过添加新的代理功能而增强的可伸缩性，而无需重新构建整个系统，并且更大的透明度，因为可以跟踪和验证的每个专业代理的推理过程。
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