研究背景

近年來，大模型技術(shù)迅猛發(fā)展，成為人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。這些模型具備前所未有的參數(shù)規(guī)模和復(fù)雜性，使得機(jī)器在理解與生成人類語言、圖像等方面達(dá)到新的高度。在金融行業(yè)，大模型通過智能投研、風(fēng)險(xiǎn)控制等應(yīng)用，提升了金融服務(wù)的效率和精準(zhǔn)度。但大模型在金融應(yīng)用的深度和復(fù)雜度上仍有待提升，大部分應(yīng)用還是以問答的形式實(shí)現(xiàn)信息的獲取、總結(jié)和提煉。對于更為復(fù)雜的任務(wù)如金融文檔寫作，已有的單一大模型技術(shù)，雖然具備潛力幫助研究人員潤色和改進(jìn)已有寫作內(nèi)容，甚至解決人工編寫過程中的諸多困難，但仍存在以下幾個(gè)局限性：

①?時(shí)效性：大模型訓(xùn)練過程中使用的行業(yè)信息較早，難以獲取當(dāng)前的實(shí)時(shí)信息；

②?上下文長度有限：難以一次性編寫整份金融文檔，導(dǎo)致語義出現(xiàn)連貫性問題；

③?圖文并茂：單個(gè)大模型難以同時(shí)具備對大量金融數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)有效篩選的能力，以及基于數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)BI圖表的準(zhǔn)確生成的能力；

④?認(rèn)知協(xié)同：無法進(jìn)行認(rèn)知協(xié)調(diào)，從多角度對金融文檔進(jìn)行編寫。

本論文以研究報(bào)告（研報(bào)）寫作作為具體應(yīng)用。研報(bào)作為金融領(lǐng)域的關(guān)鍵傳播媒介，對投資者和金融機(jī)構(gòu)而言具有極高的價(jià)值。它們不僅提供特定市場、行業(yè)及公司的最新消息，還深入分析這些信息，從而成為金融決策的重要依據(jù)。傳統(tǒng)的研報(bào)編寫過程面臨著諸多挑戰(zhàn)，如圖1所示：由于市場變化迅速，人工編寫的研報(bào)常常難以及時(shí)跟進(jìn)最新的市場動(dòng)態(tài)；選擇合適的分析方法來解讀數(shù)據(jù)并得出結(jié)論是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)的任務(wù)，這需要編寫者具備深厚的專業(yè)知識(shí)和豐富的經(jīng)驗(yàn)；此外，研報(bào)的編寫還涉及到大量的數(shù)據(jù)收集和事實(shí)驗(yàn)證工作，這不僅耗時(shí)而且容易出錯(cuò)。

圖?1?金融研報(bào)編寫要求

基于此，為了實(shí)現(xiàn)群體智能，我們提出了一個(gè)創(chuàng)新的解決方案：構(gòu)建一個(gè)基于“Internet of Agents”框架的多智能體系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)更高效和智能化的研報(bào)編寫。在這個(gè)框架中，我們設(shè)計(jì)了模擬六種金融公司角色的大型模型，包括首席執(zhí)行官、研究員、助理研究員、實(shí)習(xí)生、審核師和歸納師。每個(gè)角色在研報(bào)編寫過程中扮演不同的功能和任務(wù)，使用不同的工具，并從多個(gè)維度相互配合，從而提高研報(bào)的質(zhì)量和效率。

我們的貢獻(xiàn)可以概括為以下幾點(diǎn)：

①?在 GPTs 盛行的時(shí)代，我們借鑒物聯(lián)網(wǎng)的概念和架構(gòu)，提出了“Internet of Agents”框架，這一通用框架能夠有效地適應(yīng)各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用需求。

②我們基于此框架，成功實(shí)現(xiàn)了首個(gè)開源的金融領(lǐng)域多智能體系統(tǒng)——ChatReport，該系統(tǒng)能夠完成一整套圖文并茂的研報(bào)編寫流程。

③我們結(jié)合大型和小型模型，對爬取的50萬份研報(bào)進(jìn)行了金融因果知識(shí)的提取，并將這些知識(shí)集成到ChatReport 系統(tǒng)中，以增強(qiáng)其性能和準(zhǔn)確性。

Chatreport技術(shù)方案

1.Internet of Agents 架構(gòu)

借鑒物聯(lián)網(wǎng)的層次化架構(gòu)，我們提出了“Internet of Agents”這一新型體系結(jié)構(gòu)，它也被劃分為四個(gè)層級(jí)：代理層、流（Flow）層、平臺(tái)層和應(yīng)用層。代理（Agents）層由功能各異的代理組成，其中大型語言模型充當(dāng)它們的“大腦”，控制著整體行為。每個(gè)代理都配備了鍵值（k-v）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、不同的工具以及一定的規(guī)劃能力。在流（Flow）層中，我們特別重視代理之間的通信機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)流和控制流的分離：數(shù)據(jù)流采用JSON格式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，每個(gè)代理可以根據(jù)角色、階段和主題訂閱所需數(shù)據(jù)；控制流則采用了類似傳感網(wǎng)絡(luò)中的Sleep/Active 機(jī)制，通過動(dòng)態(tài)調(diào)整代理的活躍狀態(tài)來優(yōu)化資源利用率和響應(yīng)速度，并引入中斷機(jī)制來對其它Agents進(jìn)行請求，保證整個(gè)編寫流程處于敏捷開發(fā)的狀態(tài)。平臺(tái)（Platform）層引入了狀態(tài)管理器和知識(shí)管理器。狀態(tài)管理器負(fù)責(zé)控制預(yù)定義的整體階段流程，而知識(shí)管理器則基于角色基礎(chǔ)訪問控制（RBAC）機(jī)制，為不同層級(jí)的代理提供適當(dāng)?shù)闹R(shí)訪問權(quán)限。最終的應(yīng)用（Application）層則是將這一框架應(yīng)用于不同的任務(wù)，如研究報(bào)告生成、代碼生成、法律文書撰寫和NPC 對話等領(lǐng)域，展示了其在多種用途中的實(shí)際應(yīng)用潛力。

圖?2?Internet of Things和Internet of Agents

2.ChatReport架構(gòu)

ChatReport是在Internet of Agents框架之上搭建的金融領(lǐng)域應(yīng)用系統(tǒng)，它在智能體深入挖掘分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上再利用其協(xié)同合作的方式生成專業(yè)、準(zhǔn)確和有洞察力的研報(bào)，旨在提高研報(bào)質(zhì)量，縮短撰寫時(shí)間，幫助分析師更好地響應(yīng)快速變化的市場環(huán)境。具體而言，ChatReport能夠結(jié)合金融行業(yè)的因果知識(shí)，融合實(shí)時(shí)行業(yè)、企業(yè)的新聞公告及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，結(jié)合真實(shí)研報(bào)編寫場景下的多種職業(yè)角色，通過大語言模型的多種能力，賦能自動(dòng)化研報(bào)編寫系統(tǒng)。下文對ChatReport系統(tǒng)進(jìn)行具體介紹。

對于研報(bào)編寫任務(wù)，我們需要從多角度進(jìn)行思考。故在本項(xiàng)目中，我們預(yù)先設(shè)定了6個(gè)Agent類別，如圖3所示，每個(gè)Agent的執(zhí)行目標(biāo)如下：

①首席：其有著各行各業(yè)的領(lǐng)域知識(shí)，負(fù)責(zé)研報(bào)的整體思路規(guī)劃，對研報(bào)整體內(nèi)容進(jìn)行把控；

②研究員：熟悉研報(bào)編寫的完整流程，對研報(bào)的主要內(nèi)容進(jìn)行編寫；

③助理研究員：在獲取數(shù)據(jù)后，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并用圖表進(jìn)行展示；

④實(shí)習(xí)生：熟悉如何利用各個(gè)渠道查找需要的數(shù)據(jù)；

⑤審查師：配合首席進(jìn)行研報(bào)審查，主要負(fù)責(zé)語法或計(jì)算漏洞；

⑥歸納師：進(jìn)行研報(bào)最終的歸納總結(jié)，并形成摘要，方便速讀。

圖?3?Agent設(shè)計(jì)

在研報(bào)編寫流程中，我們設(shè)計(jì)了一個(gè)精細(xì)分工和高效合作的過程，如圖4所示，這個(gè)過程被分成了四個(gè)關(guān)鍵階段：設(shè)計(jì)、編寫、審查和歸納，每個(gè)階段都有其獨(dú)特的重要性和執(zhí)行者。

圖?4?ChatReport整體架構(gòu)

在設(shè)計(jì)階段，一切從用戶的需求出發(fā)。用戶提供的行業(yè)領(lǐng)域和研報(bào)類型是啟

動(dòng)整個(gè)流程的關(guān)鍵。實(shí)習(xí)生在這一階段扮演著信息搜集者的角色，他們迅速搜集行業(yè)新聞和相關(guān)公司的最新公告，確保研報(bào)內(nèi)容的時(shí)效性和相關(guān)性。同時(shí)，首席分析師利用其深厚的領(lǐng)域知識(shí)，包括對金融公司、行業(yè)信息、因果關(guān)系及產(chǎn)業(yè)鏈的了解，基于標(biāo)準(zhǔn)化模板制定出詳細(xì)的研報(bào)大綱。這一階段的工作為后續(xù)的研究和寫作奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

進(jìn)入編寫階段，團(tuán)隊(duì)的協(xié)作模式變得更加重要。研究員主導(dǎo)研報(bào)的撰寫工作，利用他們對行業(yè)的深刻理解和分析能力來構(gòu)建研報(bào)的核心內(nèi)容。 實(shí)習(xí)生此時(shí)發(fā)揮其信息搜集和數(shù)據(jù)處理的能力，運(yùn)用各種工具如萬得量價(jià)數(shù)據(jù)、證券交易所公告查詢系統(tǒng)，以及圖數(shù)據(jù)庫查詢能力，為研報(bào)提供最新的數(shù)據(jù)支持。與此同時(shí)，助理研究員專注于圖表的制作，使用各種高效的工具，如計(jì)算器和MarkDown表格生成器，以圖形化方式呈現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)，使研報(bào)更加直觀易懂。團(tuán)隊(duì)成員之間的高效互動(dòng)和實(shí)時(shí)響應(yīng)，確保了研報(bào)的質(zhì)量和進(jìn)度。

在審查階段，首席分析師和審查師的角色變得至關(guān)重要。首席分析師負(fù)責(zé)整體邏輯和結(jié)構(gòu)的把關(guān)，確保研報(bào)的準(zhǔn)確性和邏輯性。審查師則專注于研報(bào)的細(xì)節(jié)，如語法和計(jì)算錯(cuò)誤，確保研報(bào)的專業(yè)性和無誤。

在歸納階段，歸納師的任務(wù)是全面審視研報(bào)，提煉出關(guān)鍵信息和主要觀點(diǎn)，確保研報(bào)的核心內(nèi)容突出且易于理解。這一階段的工作不僅提高了研報(bào)的可讀性，還確保了其對目標(biāo)讀者的實(shí)際價(jià)值。

此研報(bào)編寫流程展現(xiàn)了一個(gè)多層次、跨職能的團(tuán)隊(duì)協(xié)作模式，每個(gè)成員都在其專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)發(fā)揮重要作用，共同推動(dòng)著高質(zhì)量研報(bào)的產(chǎn)出。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本節(jié)將我們提出的Internet of Agents框架與目前主流的一些多智能體框架Generative Agents[1]、AgentVerse[2]、MetaGPT[3]和 ChatDev[4]的功能進(jìn)行了清晰的比較，如表1所示。

表?1?多個(gè)Agent框架的功能比較

通過對表1的觀察可以發(fā)現(xiàn)，Internet of Agents 因其廣泛的功能而脫穎而出。參照物聯(lián)網(wǎng)經(jīng)典四層結(jié)構(gòu)提出的Internet of Agents框架既具備多智能體框架通有的重要功能，又有一些獨(dú)特之處。

Internet of Agents是目前唯一提出基于角色的訪問控制（RBAC）的框架，這在金融研報(bào)生成任務(wù)中更加符合真實(shí)場景的需求。通過RBAC模型，可以實(shí)現(xiàn)對不同金融研報(bào)生成任務(wù)中涉及的信息、數(shù)據(jù)和功能的精細(xì)控制，確保每個(gè)智能體僅具備必要的訪問權(quán)限，從而有效管理信息的流通與保密性，最終提升金融研報(bào)生成任務(wù)的協(xié)同效率和安全性。

展示系統(tǒng)

ChatReport 生成研報(bào)技術(shù)執(zhí)行過程圖5所示：

ChatReport 生成研報(bào)效果如圖5所示：

圖?5?ChatReport生成研報(bào)效果