南方财经记者 李燕娜
近日，由AgentBull研发的金融多智能体系统，针对当前金融智能体应用的核心困境提出系统性解决方案，以“群体智能”架构打破单一大模型局限，引发行业关注。
AgentBull多智能体实现从单兵作战到群体智能
9月4日，在第四届横琴世界湾区论坛·金融主题论坛上，煜马（深圳）数据信息有限公司CTO丁立表示，当前，金融智能体普遍面临“只会总结、不够全面、不够准确”三大痛点：核心功能停留在既有信息浅层加工，局限于单一维度“片面分析”，且缺乏强制性事实校验机制容易出现“幻觉”。更关键的是，依赖大模型本身的迭代无法解决上述困境，难以同时实现高质量、低成本、快响应。为突破这一困局，AgentBull自研多智能体框架，实现从单兵作战到群体智能。
煜马（深圳）数据信息有限公司CTO丁立现场分享AgentBull金融多智能体
记者了解到，多智能体是可交互的多个智能体组成的计算系统。AgentBull自研的多智能体框架如同一个“总指挥”，将复杂的金融任务分派给最合适的AI“专家”，让每个“专家”各司其职、各尽所能。
多智能体框架构建起类似“总指挥+专业团队”的协作模式：由千亿级金融大模型构成，侧重于进行深度、复杂的逻辑推理与原创洞察生成；经强化学习训练的代码Agent，能按需自动编写Python脚本，完成复杂的技术指标计算、数据回测与可视化；由自研轻量化NLU模型组成，7x24小时处理信息抽取等海量高并发任务，实现瞬时响应；引入状态空间模型，打破Transformer处理超长文本的显存短板，能经济、快速地完整分析数百页报告。
如何进一步确保结果的可靠与低幻觉？丁立介绍了AgentBull多智能体的四大核心技术“护城河”：一是行业知识图谱，基于自建高质量金融数据构建，对每项关键陈述做“事实核查”；二是时间旅行式回测，采用最前沿的双时态建模技术，从根源杜绝“未来函数”污染，确保引用数据真实有效；三是奖励与惩罚机制，强化学习训练中，通过多重惩罚因子，严惩“奖励黑客”行为，迫使AI宁愿承认“不知道”，也绝不伪造答案；四是AI红蓝军对抗，自创的纠错反思框架，打破单一模型的思维定式，让不同视角的AI“专家”持续地对抗与辩论，如同“红蓝军”演练。
针对金融信息时效性核心需求，丁立表示，团队基于Rust构建流式计算框架，实现毫秒级实时感知盘中新闻、公告、行情等海量异构数据，同时确保“恰好一次”的事件处理与全局数据一致性，搭配存算分离的分布式Lakehouse架构，具备应对百倍数据洪流的无限扩展能力。这一技术体系不仅解决了单一大模型的资源浪费与延迟问题，更推动金融智能从“单兵作战”向“群体智能”升级，为深度决策奠定技术基础。
AgentBull多智能体三大引擎赋能投资者决策
当投资者仍受困于信息过载、策略同质化与决策缺乏数据支撑时，AgentBull基于多智能体架构的金融服务已实现从“资讯工具”到“决策助手”的跨越——通过全景感知、深度研究与个性化策略，为不同需求投资者打造专属智能决策支持体系。
据丁立介绍，在投资者实际决策中，“信息噪音多、分析维度单一、策略难落地”是高频痛点。AgentBull通过三大核心引擎直击这些问题：
“全景式智能感知”引擎能从海量异构数据中筛选有效信号，将噪音转化为决策依据。
“逻辑演绎式深度研究”引擎不再局限于观点复述，而是实现逻辑可溯和“千人千面”：多智能体直接从原始数据出发，独立进行逻辑演绎，生成真正的洞察；根据每位投资者的偏好与预期，定制专属投资策略与信息推送，实现“千人千面”服务。
“数据驱动的决策洞察”引擎则是用户专属的智能数据团队。“AI哨兵”支持用户用自然语言，无限自由度设定自己的雷达系统追踪市场和股票数据，“智能回测”功能可以验证每一项策略与投资逻辑在过往历史中的真实表现，为决策提供历史数据支撑。
在宁德时代研报产品现场DEMO中，该系统不仅呈现股价与大盘表现对比，更给出核心投资逻辑——判断市场在“长期技术叙事”与“中期盈利担忧”双重压力下过度反应，忽视了公司已经进化为强大的自由现金流机器，并指出公司高达5.8%年化FCF收益率与全球市占率构成极高安全边际。本次由情绪主导的“错杀”，为理性投资者提供了极具吸引力的风险回报区间。
更具落地价值的是，AgentBull提供了三类可执行投资策略，包括长期配置策略、中线波段策略、短线交易策略。
丁立表示，这种“洞察+分析+策略”的一体化服务，让金融智能不再停留在理论层面，而是真正成为投资者可依赖的决策助手，推动金融AI应用从“功能输出”向“价值落地”迈进。
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