FinRobot 是一个AI代理平台，其范围超越了FinGPT，代表了为金融应用精心设计的综合解决方案。它集成了各种AI技术，不仅限于语言模型。这种广泛的愿景凸显了平台的多功能性和适应性，满足了金融行业的多方面需求。
AI代理的概念：AI代理是一种智能实体，使用大型语言模型作为其大脑来感知环境、做出决策并执行行动。与传统人工智能不同，AI代理具有独立思考和使用工具逐步实现给定目标的能力。
https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRobot
FinRobot 生态系统
FinRobot 的整体架构分为四个不同层次，每个层面都针对金融人工智能处理和应用的特定方面而设计：
金融人工智能代理层: 该层现在包含了“金融思维链 (CoT)” 提示功能，可以增强复杂分析和决策能力。市场预测代理、文档分析代理和交易策略代理利用 CoT 将金融挑战分解为逻辑步骤，使它们先进的算法和领域专业知识能够与不断变化的金融市场动态相结合，从而获得精准可操作的洞见。金融大型语言模型算法层: 该层配置并利用经过专门调整的模型，这些模型针对特定领域和全球市场分析进行量身定制。LLMOps 和 DataOps 层: LLMOps 层实施了一个多源集成策略，该策略会选择最适合特定金融任务的 LLM，利用一系列最先进的模型。多源大型语言模型基础模型层: 该基础层支持各种通用和专用大型语言模型的即插即用功能。
FinRobot 平台由三个核心模块组成，分别负责感知、分析和行动
感知 (Perception): 该模块利用复杂的技术从市场信息流、新闻和经济指标中捕获和解读多模态金融数据，并对数据进行结构化处理以便进行彻底分析。大脑 (Brain): 作为核心处理单元，该模块利用大型语言模型 (LLMs) 感知来自“感知”模块的数据，并使用“金融思维链 (CoT)” 流程生成结构化的指令。行动 (Action): 该模块执行来自“大脑”模块的指令，利用各种工具将分析洞见转化为可操作的结果。这些行动包括交易、投资组合调整、生成报告或发送警报，从而积极影响金融环境。
智能调度器在 FinRobot 平台中扮演着核心角色，以下几点解释了它的重要性
确保模型多样性: 通过智能调度器，FinRobot 可以根据不同任务需求，调配各种大型语言模型 (LLM) 执行任务。这有助于避免模型同质化的问题，并能提高整体的分析准确性。优化 LLM 集成和选择: 智能调度器会根据每个任务的特性，从可用的 LLM 中选择最合适的一个来执行。这可以提高效率并确保获得最佳结果。智能调度器由以下几个组件组成，它们共同协作实现任务分配和模型选择的优化：Director Agent (调度器代理): 这个组件负责任务分配过程的编排。它会根据代理的性能指标和对特定任务的适用性，将任务分配给相应的代理。Agent Registration (代理注册): 该模块负责管理代理的注册并跟踪系统内代理的可用性。这有助于智能调度器进行高效的任务分配。Agent Adaptor (代理适配器): 该适配器可以根据特定任务定制代理的功能，从而提高代理的性能并改善其在整体系统中的集成。Task Manager (任务管理器): 该管理器负责管理和存储各种基于通用和微调 LLM 的代理，这些代理针对不同的金融任务进行定制，并会定期更新以确保相关性和有效性。通过智能调度器和上述组件的协作，FinRobot 平台可以实现高效的资源调配，并为每个任务选择最合适的 LLM，从而带来更准确的分析和更优化的决策。
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