构建了包含10个代理的投资组合构建管线——宏观、筛选器、6位分析师、协调器、构建器——运行于6个LLM提供商之上
摘要
1rok是一个TypeScript框架，支持在多个LLM提供商上运行多代理投资组合构建管线，以对标它们在选股和仓位调整等金融任务上的表现。
1rok是一个TypeScript框架，用于运行多代理投资组合构建管线。构建它的目的是在相同工具和相同任务下对不同LLM进行基准测试。
管线流程：
1. 宏观代理读取FRED数据，确定市场状态
2. 筛选器初筛出25-30只候选股票
3. 六位分析师并行运行（基本面、估值、技术面、情绪、催化剂、风险）
4. 协调器通过加权平均汇总评分
5. 构建器在约束条件下确定仓位规模
6. 执行器通过Alaca下单（默认模拟交易）
每个代理使用相同的内联工具注册表——通过本地处理程序调用listTools/callTool。每次管线运行对应一个注册表，代理与工具之间无传输层。
令人有趣的是：在选股上，模型之间的分歧比我预期的要小。它们在仓位规模上的分歧更大。欢迎深入探讨架构的任何部分。
相似文章
TradingAgents：多智能体 LLM 金融交易框架
本文介绍了 TradingAgents，这是一个多智能体 LLM 框架，通过模拟现实世界中的交易公司来提升股票交易表现。该框架利用执行分析和风险管理的专用智能体，在累计收益和夏普比率方面优于基线模型。
QuantAgent：基于价格驱动的多智能体大语言模型高频交易框架
QuantAgent 是一个专为高频交易设计的多智能体大语言模型框架，通过四个专业智能体（指标、形态、趋势、风险）基于短周期信号快速做出具有风险意识的交易决策。在对比比特币和纳斯达克期货在内的十种金融工具的零样本评估中，该框架在预测准确率和累计收益方面均优于现有的神经网络和规则驱动基线模型。
为股票、基金和投资交易构建的开源反方辩手
一个多智能体开源工具，使用 OpenAI 智能体和 Valyu 金融搜索构建，通过扮演多头、空头、内部观点检查者、综合者和具有约束力的反方辩手来压力测试投资论点。
构建了一个 LLM 在结构上被禁止生成最终输出的 Agent，寻求反馈以及愿意尝试“攻破”它的人
作者描述了一个基于 LangGraph 构建的 AI Agent，旨在复现生产环境中的 Python 崩溃问题。其独特之处在于架构设计：LLM 负责规划行动，而确定性 Python 函数则生成最终测试代码，以确保可靠性。
AutoLLMResearch：通过从低成本学习来优化高成本，训练研究智能体以自动化大型语言模型实验配置
本文介绍了 AutoLLMResearch，这是一个智能体框架，旨在通过在低保真环境中学习并外推至高成本设置，实现昂贵的大型语言模型（LLM）实验配置的自动化。其目标是减少可扩展 LLM 研究中的计算浪费以及对专家直觉的依赖。