FinRobot是开源的AI代理平台，专注于金融领域的应用。基于大型语言模型（LLMs）来构建能进行复杂分析和决策的金融专业AI代理。平台通过金融思维链（CoT）提示功能，将难题分解成逻辑步骤，增强分析能力。FinRobot通过开源项目，让更多人能访问和使用金融专业LLM工具，促进AI在金融决策中的广泛应用。架构包括金融AI代理层、金融LLM算法层、LLMOps和DataOps层以及多源LLM基础模型层，支持市场预测、文档分析和交易策略等多种金融专业AI代理。
FinRobot的主要功能金融机器学习（FinML）：基于多种机器学习技术提高金融预测分析的能力。金融多模态LLM：处理并综合来自多种模态（如文本、图表和表格）的信息，提供全面深入的金融文档理解。LLMOps层：实现高模块化和可插拔性，优化任务分配，包括任务管理、代理注册、代理适配器和主管代理等组件。数据操作层（DataOps Layer）：管理金融分析所需的广泛和多样化的数据集，确保输入AI处理管道的所有数据都是高质量和代表当前市场状况的。金融思维链（Financial Chain-of-Thought）提示技术：业务特定分析、市场分析、估值分析，提供对记录和派生值的来源和推导的详细解释，适应性和发展性。市场模拟：通过结合类似人类的推理过程来超越纯粹的数值分析，模拟市场参与者的决策过程。市场预测代理：分析公司的股票代码、最新财务数据和市场新闻，预测其股票走势。年度报告分析代理：专门用于分析公司的年度报告，提取关键信息并生成摘要。交易策略代理：根据市场数据和预定的规则制定交易策略，结合技术分析和基本面分析，为不同风险偏好的投资者提供定制化的交易建议。金融图表代理：专门用于生成和解释金融图表，将复杂的数据可视化，帮助用户更直观地理解市场趋势和模式。优化交易代理：通过机器学习算法优化现有的交易策略，回测历史数据，调整参数，以提高策略的性能和稳定性。FinRobot的技术原理金融AI代理层（Financial AI Agents Layer）：这一层通过金融思维链（CoT）技术将复杂的金融问题分解为逻辑序列，增强复杂分析和决策能力。包括市场预测代理、文档分析代理和交易策略代理等，代理基于CoT将金融挑战分解为逻辑步骤，结合先进的算法和领域专业知识，提供精确、可操作的洞察。金融LLM算法层（Financial LLM Algorithms Layer）：在这一层中，FinRobot配置和使用针对特定领域和全球市场分析而定制的经过特殊调整的模型。使用FinGPT和多源LLM来动态配置适合特定任务的模型应用策略，这对于处理全球金融市场和多语言数据的复杂性至关重要。LLMOps和DataOps层：这一层通过应用训练和微调技术以及使用与任务相关的数据来生成准确的模型。管理财务分析所需的广泛而多样的数据集，确保输入AI处理管道的所有数据都是高质量的并且代表当前的市场状况。多源LLM基础模型层（Multi-source LLM Foundation Models Layer）：这一层集成了各种LLM，使上述各层能直接访问它们。支持不同通用和专用LLM的即插即用功能，确保平台始终与金融技术进步保持同步。FinRobot的项目地址Github仓库：https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRobotarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2405.14767FinRobot的应用场景市场预测代理（Market Forecaster Agent）：FinRobot可以分析公司的股票代码、最新财务数据和市场新闻，预测其股票走势。年度报告分析代理（Annual Report Analysis Agent）：FinRobot能处理公司的10-K报告、财务数据和市场数据，输出股票研究报告。文档分析与报告生成（Document Analysis & Generation）：FinRobot结合先进的LLMs，用于深入分析财务文件，如年报、SEC文件和收益电话会议记录，提取关键信息，识别主要的财务指标，突出显示需要进一步审查的趋势和差异。 
