架構(gòu)

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上圖展示了本文的整體架構(gòu)：結(jié)合了傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)技術(shù)和大型語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)的多智能體系統(tǒng)。首先利用從簡(jiǎn)單的規(guī)則、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)等現(xiàn)有手段，對(duì)金融表格數(shù)據(jù)中的異常進(jìn)行識(shí)別。異常識(shí)別后，將數(shù)據(jù)傳到LLM多智能體系統(tǒng)中。

整個(gè)系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換Agent、數(shù)據(jù)專家Agent、報(bào)告整合Agent、管理層討論。

其中數(shù)據(jù)專家Agent包括三個(gè)專家：

? 網(wǎng)絡(luò)調(diào)研專家：這位專家通過(guò)網(wǎng)絡(luò)資源的深入挖掘，如數(shù)據(jù)發(fā)布方的公告、頭條新聞或社交媒體動(dòng)態(tài)，來(lái)核實(shí)異常信息的真?zhèn)巍?/p>

? 機(jī)構(gòu)智庫(kù)專家：充當(dāng)資深市場(chǎng)分析師，這位專家運(yùn)用深厚的領(lǐng)域知識(shí)為發(fā)現(xiàn)的異?，F(xiàn)象提供詳盡的背景和闡釋。其知識(shí)庫(kù)源自過(guò)往分析、數(shù)據(jù)供應(yīng)商的交流、歷史問(wèn)題檔案及統(tǒng)計(jì)方法等。

? 交叉驗(yàn)證專家：專注于利用其他可信來(lái)源進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)證，這位專家在驗(yàn)證或駁斥已發(fā)現(xiàn)的異常中扮演關(guān)鍵角色。即便缺乏完全相同的數(shù)據(jù)集，專家也能參考趨勢(shì)相近的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分析，比如對(duì)比同一市場(chǎng)的不同股票指數(shù)或研究相似期限的國(guó)債收益率。

比較有意思的是這個(gè)管理層討論：當(dāng)專家分析匯總為摘要報(bào)告后，該報(bào)告便提交給一個(gè)管理層代理小組。小組成員各司其職，針對(duì)報(bào)告中的關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)展開(kāi)深入審查與討論。與專注于數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)的數(shù)據(jù)專家代理不同，管理層代理被賦予宏觀視角，以模擬現(xiàn)實(shí)組織中的高層決策過(guò)程。這樣的設(shè)計(jì)讓?xiě)?zhàn)略視角和更寬廣的背景得以在決策中發(fā)揮作用。代理們?cè)谟懻撝邢嗷ソ涣饔^點(diǎn)，辯論不同解讀，并評(píng)估研究結(jié)果的影響。討論最終達(dá)成共識(shí)，明確接下來(lái)的行動(dòng)方向。

標(biāo)普500數(shù)據(jù)上的應(yīng)用

接下來(lái)，作者通過(guò)標(biāo)普500指數(shù)的每日數(shù)據(jù)序列（1980年至2023年）的案例，實(shí)際展示了多智能體AI框架的操作應(yīng)用。詳細(xì)闡述了LLM支持的多智能體模型是如何處理和分析真實(shí)金融數(shù)據(jù)的，從發(fā)現(xiàn)異常到最終決策的每個(gè)環(huán)節(jié)都進(jìn)行了闡釋。選擇標(biāo)普500指數(shù)作為案例研究，意在突出該框架在處理金融數(shù)據(jù)集復(fù)雜性方面的高效能力。

第一步：異常值檢測(cè)

用Z-Score對(duì)標(biāo)普500指數(shù)的漲跌幅數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測(cè)。閾值是10個(gè)ZScore，以便精確地揪出重大異常值，專注于最突出的偏離情況。

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在1987年10月19日、2008年10月13日和2020年3月16日這三個(gè)日期（見(jiàn)上圖）發(fā)現(xiàn)了三個(gè)異常值。為了進(jìn)一步考驗(yàn)框架的識(shí)別能力，還故意在數(shù)據(jù)集中加入了三個(gè)缺失值。發(fā)現(xiàn)異常后，這些數(shù)據(jù)點(diǎn)被轉(zhuǎn)換成機(jī)器可處理的格式（見(jiàn)下表），為AI代理的后續(xù)分析做好了準(zhǔn)備。

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第二步：數(shù)據(jù)問(wèn)題 Agent

當(dāng)接收到異常數(shù)據(jù)及其關(guān)聯(lián)的元數(shù)據(jù)時(shí)，負(fù)責(zé)提出數(shù)據(jù)問(wèn)題的專家Agent在驗(yàn)證異常的最初階段起著至關(guān)重要的作用。這位專家提出的問(wèn)題是多方面的：它們既驗(yàn)證了檢測(cè)到的異常的本質(zhì)，也探究了這些異常在歷史和市場(chǎng)背景下的重要性，并為進(jìn)一步核實(shí)準(zhǔn)備了適合LLM的問(wèn)題。下表展示了如何指導(dǎo)該專家并讓其針對(duì)標(biāo)普500指數(shù)中的異常情況進(jìn)行回答。

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第三步：數(shù)據(jù)專家 Agent

數(shù)據(jù)專家Agent 1: Web Research

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數(shù)據(jù)專家Agent 2: 機(jī)構(gòu)智庫(kù)專家

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數(shù)據(jù)專家Agent 3: 交叉驗(yàn)證專家

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第四步：報(bào)告整合專家 Agent

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第五步：管理層討論

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Arxiv^[1]

通往 AGI 的神秘代碼

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引用鏈接

??[1]?? Arxiv: https://arxiv.org/abs/2403.19735

本文轉(zhuǎn)載自 ??大語(yǔ)言模型論文跟蹤??，作者：HuggingAGI