📖标题：FinDebate: Multi-Agent Collaborative Intelligence for Financial Analysis
🌐来源：arXiv, 2509.17395

🌟摘要

我们介绍了 FinDebate，这是一个用于金融分析的多代理框架，将协作辩论与特定领域的检索增强生成 (RAG) 相结合。五个专门的代理，涵盖收益、市场、情绪、估值和风险，并行运行以将证据合成到多维见解中。为了减轻过度自信并提高可靠性，我们引入了一种安全的辩论协议，该协议使代理能够在保留连贯的建议的同时挑战和细化初始结论。基于基于LLM和人工评估的实验结果，证明了该框架在跨多个时间范围内生成具有校准置信水平和可操作投资策略的高质量分析方面的有效性。

🛎️文章简介

🔸研究问题：如何在金融分析中利用多代理协作提高报告的准确性、连贯性和实用性？
🔸主要贡献：论文提出了一种名为FinDebate的多代理协作框架，集成了领域特定的文献检索与生成（RAG）模块和安全的协作辩论机制，以生成高质量的金融分析报告。

📝重点思路

🔸引入多代理设计，设立五个专业代理，分别从市场预测、财务分析、风险评估、情感分析等角度进行分析。
🔸采用领域特定的嵌入模型FinLang，对金融数据进行编码，以提高检索效率与准确性。
🔸通过上下文敏感的文本分段策略，将报告中的信息有效地分割为具有语义完整性的段落，便于检索和分析。
🔸设计安全的协作辩论机制，确保每个代理在分析过程中保持一致的立场，增强报告的证据支持和风险阐述。
🔸报告合成模块将各代理的分析结果整合，并进行进一步优化，以提升可读性和说服力。

🔎分析总结

🔸FinDebate在财务决策预测中优于传统方法，表现出显著的逻辑性、清晰性和实用性。
🔸实验结果表明，FinDebate相比于基准方法，提供了显著的性能提升，平均提高了20.4%（p < 0.001）。
🔸通过逐代理分析与辩论机制，FinDebate能够生成更连贯的、基于证据的投资建议，保持投资理念的连续性并防止主题漂移。
🔸人与模型的评估均显示，FinDebate在决策指导上具备了较强的可操作性与说服力，使投资者能够作出更准确的判断。

💡个人观点

论文通过集成多代理协作与文献检索生成机制，提升了金融分析报告的质量和可靠性。

🧩附录