自大语言模型（LLM）浪潮席卷以来，金融行业被寄予厚望，但实际应用却普遍陷入了“雷声大、雨点小”的困境。当前市场上的金融智能体，核心功能仍停留在对既有信息的浅层总结与加工，普遍面临“不够全面、不够准确、充满幻觉”三大核心痛点。

问题的关键在于，单一维度的分析导致结论片面，而强制性事实校验机制的缺失，则让AI的“幻觉”成为投资决策中的“定时炸弹”。业界逐渐意识到，单纯依赖更大参数的单一模型进行迭代，已难以从根本上解决问题，更无法同时满足金融决策所要求的高质量、低成本和快响应的“不可能三角”。

在此背景下，一类由多个可交互、独立的智能体组成的“群体智能”系统，正成为业界探索的方向。

“将复杂的金融任务，拆解并分派给不同领域的AI‘专家’，让它们各司其职、协同作战，最终由‘总指挥’整合输出洞察。”煜马（深圳）数据信息有限公司CTO丁立近日向外界系统性地阐述了这一名为“AgentBull”的金融多智能体系统。

丁立为前红杉资本中国数据团队负责人。他表示，AgentBull不再依赖单一模型的“单兵作战”，而是构建起类似“总指挥+专业团队”的协作模式。

当接到一项针对个股的深度研究任务时，“主智能体”作为“投研总监”，会将任务迅速拆解，并分派给能力各异的“专家分析师”：

基本面分析师 (Fundamental Analyst Agent): 深入解读财务报表和公司经营状况；量化策略师 (Quant Strategist Agent): 专注于因子分析和市场异动归因；行业专家 (Industry Expert Agent): 追踪产业链上下游动态和宏观政策影响；市场情绪分析师 (Sentiment Analyst Agent): 基于行为金融学模型，实时捕捉新闻、社交媒体中的情绪变化。

所有“子智能体”的输出结果由“主智能体”最终整合，形成一份逻辑严密、视角全面的深度研究报告。通过“群体智能”体系尝试打破单一大模型的分析维度局限。

“群体智能”解决了分工问题，但如何确保最终结果的可靠与低幻觉？丁立介绍了该系统的四大核心技术“护城河”：

一是行业知识图谱，基于自建高质量金融数据构建，对每项关键陈述做“事实核查”；二是时间旅行式回测，采用最前沿的双时态建模技术，从根源杜绝“未来函数”污染，确保引用数据真实有效；三是奖励与惩罚机制，强化学习训练中，通过多重惩罚因子，严惩“奖励黑客”行为，迫使AI宁愿承认“不知道”，也绝不伪造答案；四是AI红蓝军对抗，自创的纠错反思框架，打破单一模型的思维定式，让不同视角的AI“专家”持续地对抗与辩论，如同“红蓝军”演练。

要让这支AI团队高效运作，背后需要强大的技术架构支撑。AgentBull的核心优势在于其“自研模型+智能数据库”的双轮驱动。

在模型层，团队对自主训练的大模型进行了针对金融行业的强化学习，使其具备了深度研究和复杂工具调用能力，可以高效执行编写Python脚本、运行回测引擎、生成定制化盯盘策略等指令。

在数据层，AgentBull构建了湖仓一体的毫秒级金融数据库。其底层是由Rust构建的实时流式计算框架，以知识图谱与因果推理为核心。但不同于 Bloomberq和CSMAR 等数据供应商，AgentBull的智能数据库不局限于对原始数据的简单结构化整理，更侧重于提供加工后的独家数据。

在实际应用方面。据了解，在宁德时代的DEMO中，该系统呈现了基础数据，还给出了核心投资逻辑——判断市场在“长期技术叙事”与“中期盈利担忧”下过度反应，并计算出高达5.8%的年化FCF收益率构成极高安全边际，最终得出“情绪错杀为理性投资者提供了极具吸引力的风险回报区间”的结论，并提供了三类可执行投资策略。

丁立表示，通过“全景感知”、“深度研究”与“个性化策略”三大引擎，AgentBull已实现从“资讯工具”到“决策助手”的跨越。其“AI哨兵”功能，甚至允许普通用户用自然语言，无限自由度地设定自己的市场雷达系统。

在丁立看来，这种“洞察+分析+策略”的一体化服务，让金融智能不再停留在理论层面，而是真正成为投资者可依赖的决策伙伴，推动金融AI应用从“功能输出”向“价值落地”迈进。（本文首发于钛媒体APP，作者｜蔡鹏程，编辑｜胡珈萌）