DeepAgents nutzt eine Multi-Intelligenz-Architektur, um den Effizienz-Engpass der traditionellen Aktienanalyse zu revolutionieren. Das System enthält intern mehrere Sub-Intelligenzen, die auf bestimmte Analysedimensionen hin optimiert sind und verschiedene Analyseaufgaben gleichzeitig und parallel bearbeiten. Die technische Umsetzung des Systems integriert ein Aufgabenplanungswerkzeug und ein Dateisystem, um sicherzustellen, dass die Teilintelligenzen effizient zusammenarbeiten können.
- Mehrdimensionale parallele Analyse:Der Teilbereich "Fundamental Analyst" ist für die Bewertung der finanziellen Performance zuständig, der Teilbereich "Technical Analyst" befasst sich mit verschiedenen technischen Indikatoren, und der Teilbereich "Risk Assessor" konzentriert sich auf die Quantifizierung der potenziellen Risiken
- Strukturierter Arbeitsablauf:Durch die Verwendung vordefinierter Analysemethoden wird sichergestellt, dass jeder Aspekt der Analyse systematisch behandelt wird, wodurch Auslassungen oder Doppelungen bei herkömmlichen Analysen vermieden werden.
- Effizienzsteigerung:Die Testergebnisse zeigen, dass herkömmliche Methoden für eine vollständige Analyse desselben Bestands durchschnittlich 4-6 Stunden benötigen, während das DeepAgents-System nur 3-5 Minuten benötigt
Der Effizienzvorteil des Systems macht es besonders geeignet für Szenarien, die eine schnelle Reaktion auf Marktveränderungen erfordern, wie z. B. die Analyse des Intraday-Handels oder die Bewertung der Auswirkungen von Eilmeldungen. Finanzanalysten können sich auf das System verlassen, um schnell auf grundlegende Analysen zuzugreifen und sich dann auf die Entwicklung übergeordneter Strategien zu konzentrieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepAgents: eine KI-Intelligenz für professionelles AktienresearchDie
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