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FinAgent-从多数据源分析、Agent 编排到 Debate / Memory / Reflection 的工程化落地(四) 10. 项目亮点:FinAgent 的工程与架构价值 如果把 FinAgent 仅仅理解成“一个会分析股票的大模型项目”,其实会低估它真正有价值的地方。它最值得关注的, 阅读全文
posted @ 2026-04-26 21:16
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FinAgent-从多数据源分析、Agent 编排到 Debate / Memory / Reflection 的工程化落地(三) 7. Memory、Reflection 与 Learning:记忆进化机制解析 如果说前面的多数据源、Agent 架构和 Skill 机制解决的是“系统如何看市场、如 阅读全文
posted @ 2026-04-26 21:16
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FinAgent-从多数据源分析、Agent 编排到 Debate / Memory / Reflection 的工程化落地(二) 4. 数据与分析底座:系统为什么不是空转 Agent 在很多 Agent 项目里,“智能”往往主要体现在模型推理本身,外部数据只是临时补充。这种方式在演示场景中没有太大 阅读全文
posted @ 2026-04-26 21:15
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FinAgent-从多数据源分析、Agent 编排到 Debate / Memory / Reflection 的工程化落地(一) 1. 引言:为什么要做一个股票智能分析系统 过去几年,大模型在信息理解、总结归纳和复杂问答上的表现越来越强,也让“AI 能不能参与投资分析”成为一个很自然的问题。尤其在 阅读全文
posted @ 2026-04-26 14:12
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asyncio 入门到实践 在 Python 并发编程里,asyncio 是一个绕不开的话题。很多人第一次接触它时,往往会被一堆概念劝退:协程、事件循环、任务、Future、取消、超时、线程切换…… 但如果换个角度看,asyncio 本质上只是在解决一个问题: 当程序里有大量“等待”的操作时,如何让 阅读全文
posted @ 2026-04-26 14:10
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