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📰 金融AI告别“单兵作战”，“群体智能”能否破解大模型困局？_腾讯新闻

自大语言模型（LLM）在金融行业的应用面临诸多挑战，虽然寄予厚望，但实际效果却不尽如人意，主要体现在对信息的浅层总结和加工，导致不够全面和准确。而缺乏强制性事实校验机制，使得AI的“幻觉”成为投资决策中的隐患。业界逐渐意识到，单一模型的迭代难以解决高质量、低成本和快响应的需求，进而探索出由多个可交互智能体组成的“群体智能”系统。

AgentBull系统通过拆解复杂金融任务，形成“总指挥+专业团队”的协作模式，确保不同领域的AI专家各司其职，最终整合输出深度研究报告。该系统还具备四大核心技术“护城河”，包括行业知识图谱、时间旅行式回测、奖励与惩罚机制，以及AI红蓝军对抗，确保结果的可靠性与低幻觉。

在技术架构方面，AgentBull结合自研模型与智能数据库，提升了金融行业的研究能力。通过“全景感知”、“深度研究”与“个性化策略”三大引擎，AgentBull实现了从资讯工具到决策助手的跨越，真正成为投资者可依赖的决策伙伴，推动金融AI应用的价值落地。

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