使用Langgraph和Strands Agents建立智能财务分析代理

这篇文章描述了一种结合三种强大技术的方法,以说明您可以适应并构建特定财务分析需求的体系结构:工作流程编排的langgraph,用于结构化推理的链代理以及用于工具集成的模型上下文协议(MCP)。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
代理AI通过其做出自主决策和实时适应的能力彻底改变金融服务行业,远远超出了传统自动化。想象一下,可以分析季度收益报告,将其与行业期望进行比较并产生有关未来绩效的见解,这是一个AI助手。这项看似直接的任务涉及多个复杂的步骤:文档处理,数据提取,数值分析,上下文集成和洞察力生成。金融分析工作流对生成的AI提出了独特的技术挑战,该挑战推动了传统大型语言模型(LLM)实现的界限。该领域需要旨在处理财务工作流程的固有复杂性来协助分析师的架构模式。尽管代理AI系统推动了运营效率和客户体验的实质性提高,并在整个运营中提供了可衡量的生产力提高,但它们也提出了有关治理,数据隐私和监管合规性的独特实施挑战。 Financial institutions must carefully balance the transformative potential of agentic AI—from dynamic financial coaching to real-time risk assessment—with the need for robust oversight and control frameworks.This post describes an approach of combining three powerful technologies to illustrate an architecture that you can adapt and build upon for your specific financial analysis needs: LangGraph for workflow orchestration, Strands Agents for structured reasoning, and Model Context Protocol (MCP) for tool integration.The following屏幕截图图说明了该解决方案在实践中的运作方式:本文中讨论的参考体系结构是从对金融领域应用的不同模式进行实验中出现的。我们希望这些见解可以帮助您在自己的项目中,无论是在金融还是其他复杂的分析领域中应对类似的挑战。理解