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Multi-Agent System（多智能体系统）是一种由多个自主、交互、协作/竞争的智能体（Agent）组成的分布式人工智能系统。每个智能体具有以下核心属性：金融行业的 MAS 与通用领域（如游戏、自动驾驶）的 MAS 有本质区别，必须满足监管合规、安全可信、低延迟、高可用、可解释性五大核心约束：本文聚焦于金融行业的两大刚需场景落地：过去10年，金融行业的数字化转型经历了**线上化（移动APP
FinceptTerminal 不是又一个"开源项目轮子"。它精准地切中了金融分析工具昂贵、封闭、AI 化落后三个痛点，用 C++20 的性能、Python 的生态、AI Agent 的创新，在 Bloomberg 的围墙花园外开辟了一条新路。对于开发者，它是一个学习C++20 + Qt6 + Python 混合架构的绝佳案例；对于金融从业者，它是一个值得试用的免费分析工具；对于量化团队，它的 Q
优势领域兼容性普遍良好，头部银行已基本完成基础适配耗电量控制优于iOS，有利于延长用户设备续航部分银行已开始深度整合鸿蒙创新特性，打造差异化体验待优化空间内存占用仍有优化空间，需进一步利用鸿蒙方舟引擎和资源管理能力启动时间存在银行间差异，部分APP冷启动超过3秒，影响用户体验创新特性应用不均衡，多数银行仍停留在基础适配阶段启动速度优化：利用鸿蒙的懒加载和预加载机制，合理拆分模块，减少首屏渲染依赖。
AI投资逻辑正从GPU单点转向全栈基础设施共振。2026年AI产业进入推理主导期，CPU、存储、PCB和光互联需求同步爆发：CPU与GPU配比从1:8逼近1:1；存储因扩产周期长持续紧缺；VR200架构使PCB价值量增长233%；1.6T光模块加速渗透。核心标的包括沪电股份（PCB）、兆易创新（存储）、国科微（CPU）等，各环节呈现量价齐升态势。建议分层配置，重点关注VR200量产进度和存储价格走
术语简明定义生活化类比供应链金融以核心企业为依托，针对上下游中小微企业的应收账款、仓单、订单等资产提供的融资服务产业链的"血液循环系统"，给缺钱的上下游企业输血AI Agent具备感知环境、自主推理、自主决策、执行动作、记忆学习能力的智能实体具备专业能力的全职风控专员，不需要人一步步指令就能完成工作多智能体系统由多个具备不同能力的AI Agent组成，通过协同交互完成复杂任务的系统由不同领域专员组
为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选很简单，这些岗位缺人且高薪智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。
2026年5月，金融行业数字化转型进入"工程化治理"新阶段。国家发布《智能体规范应用与创新发展实施意见》，强调金融智能体应用必须坚持"安全可控、规范有序"原则。金融机构面临传统自动化工具脆弱、数据孤岛、合规风险等五大痛点。实在智能推出ISSUT智能屏幕语义理解技术和TOTA架构的实在Agent解决方案，实现非侵入式跨系统打通、全栈国产化适配和严格合规控制。该方案已在多家银行落地应用，显著提升业务效
本文研究了连续时间随机最优控制问题，重点分析了Merton消费-投资模型。模型考虑一个投资者在时间区间[0,T]内，通过分配财富于风险资产和无风险资产，并选择消费路径来最大化期望效用。建立了财富动态方程，并引入贝尔曼最优条件，推导了值函数的性质。通过拆分时间段和应用迭代期望法则，证明了值函数满足动态规划不等式。最后通过构造ε-最优控制，完成了贝尔曼最优条件的严格证明。该框架为连续时间金融决策问题提
摘要：OpenClaw提示词优化指南探讨了如何通过精准设计提示词释放AI代理潜能。文章系统阐述了提示词五大核心要素：明确任务目标、提供必要上下文、定义角色定位、设定输出约束和引导思维过程。针对常见问题如目标模糊、上下文缺失等，提出了SMART原则等优化方案，并介绍了示例驱动、思维链引导等进阶技巧。通过市场调研、客服邮件、代码审查等场景案例，展示了优化前后的显著差异。最后建议建立提示词库、版本控制等
当前数据以人工整理的炒股书籍和金融政策文件为主，同时参考了 Gitee、GitHub、HuggingFace 上的开源金融数据集。人工采集效率瓶颈明显，后续计划引入自动化爬取方案补充数据规模。
Multi-Agent系统（MAS）是一种由多个自主智能体（Agent）组成的计算系统，这些智能体在同一环境中相互作用、协作或竞争，以实现各自的目标或共同的目标。每个智能体都是一个自治的实体，具有感知环境、做出决策和采取行动的能力。一个专门分析股票市场趋势的AI模型一个评估客户风险承受能力的分类器一个实时监控市场异常的预警系统一个生成投资组合建议的优化器。
本文介绍了2026年最新发票查验验证码OCR识别AI模型，该模型兼容新旧两种查验平台，支持纯本地部署，确保数据安全。提供4种高精度模型（红/黑/蓝/黄色专用），基于百万级训练集优化，CPU/GPU均可快速推理，准确率超96%，处理时间约50ms。文章详细说明了API接口调用方式、数据集构建方法（含字体、干扰等要素）及模型训练优化流程，强调需通过真实环境测试迭代提升准确性。配套提供技术演示视频，但强
极小部分的模型算法 + 大部分的业务逻辑封装 + 严苛的合规风控设计。正如海力士的制服成了成功者的标签，高效的“智能体工厂”正在成为银行的利润分水岭。2026 年的金融竞争已不再是谁的员工更努力，而是谁能在监管红线内，让成百上千个 Agent 稳定、可审计地接管那“消失的 29 分钟”。在现在的流程里，哪一个环节最该交给 AI 去处理那“消失的 29 分钟”？
Bearer Token 鉴权可以理解为：客户端请求接口时，必须带上一串“通行证字符串”，服务器验证这串 token 是否正确，正确才允许访问。例如意思是：“我是带着 abc123456 这个 token 来访问接口的，请验证我。的请求才能通过。如果没有带，或者 token 写错了，服务器应该拒绝请求如果是浏览器前端直接请求 AstrBot HTTP 插件，例如前端运行在，而插件接口运行在由于浏览
3. 分级执行：以自动化为主、人工为辅，兼顾效率与精准性。核心提示：本方案立足金融行业数据安全治理核心需求，依托全知科技知源-AI数据分类分级系统，以合规对标、低误报率/漏报率、稳定运行三大核心特性为支撑，构建全流程智能化分类分级体系，实现金融数据闭环管理，落地后分类准确率达95%以上、误报率低于5%，合规审计自动化率超90%，为金融数字化转型筑牢安全根基。答：系统多方式输出结果，可直接联动现有安
过去两年大模型的爆发让很多企业看到了AI落地的可能性，但很快就遇到了瓶颈：普通的大模型应用幻觉严重，没法直接用在对准确性要求高的场景；规则驱动的传统AI系统适配性差，换个场景就要重新写几个月的规则；业务流程复杂的场景，单靠生成式AI没法完成全链路的自动化操作。而AI Agent作为大模型原生的智能体，具备感知-记忆-规划-工具调用-执行-反馈的完整闭环，恰好解决了这些痛点，成为了大模型落地垂直领域
AI Agent是指能够自主感知环境、基于记忆和知识推理决策、主动调用工具完成目标、并且能够从历史经验中迭代优化的智能系统。零幻觉容忍：所有决策必须有明确的规则、案例或数据支撑，禁止任何无依据的输出100%可解释可追溯：每一条决策都要输出明确的依据，包括匹配的规则编号、相似案例编号、特征参数对比，审计日志至少保存15年超高准确率：风控场景漏判率要求低于0.01%，误判率低于0.5%低时延高可用：交
本文提出了一种在国产信创环境下部署TVA多模态模型实现金融票据实时核验的方案。该方案采用"云-边-端"协同架构，重点针对边缘服务器部署模式进行优化。通过将模型转换为MindSpore/Ascend格式，结合模型量化、动态批处理和异步流水线等技术，将推理延迟控制在500毫秒以内。方案构建了全栈信创环境，包括国产CPU、操作系统和AI加速卡，并实现了容器化微服务部署，提供高可用的R
摘要： 本报告针对金融风控领域专家，系统梳理了国内与信贷违约风控、评分卡模型等研究方向高度相关的核心学术期刊。基于中国知网、万方等数据库的模拟分析，结合CSSCI和北大核心评价体系，筛选出20种推荐期刊，包括《金融研究》《经济研究》等顶级C刊及《征信》等实务类期刊。报告从期刊级别、投稿难度、审稿周期等维度提供详细评估，旨在为学者投稿决策提供数据支持与策略建议，助力研究成果高效传播与学术影响力提升。
摘要： 中国科学院大学洪永淼团队在《计量经济学报》发表论文，探讨神经网络在金融预测中的可靠性问题。研究提出基于模型稳定性的分析框架，通过Frobenius范数距离度量、双重评估框架（模型稳定性与残差检验）及统计检验程序，评估数据与模型的匹配度。以六种货币对（1997-2021年）为样本，发现36个月回溯期的LSTM模型表现最优，兼顾短期波动与长期趋势。研究为金融预测模型选择提供方法论支持，未来可扩
你有没有过这样的经历：申请信用卡的时候，以前要等3-7个工作日审核，现在提交申请后3分钟就能收到审批结果？或者你在异地大额消费的时候，银行的风控电话会在10秒内打过来确认是否本人操作？这些体验的背后，已经不是传统的规则引擎或者人工审核在支撑，而是金融领域专属的AI Agent正在成为风控系统的核心驱动力。2023年全球金融欺诈损失规模突破427亿美元，中国消费金融行业每年因欺诈、违约造成的损失超过
2023年以来，生成式AI与AI Agent技术在金融行业的落地进入爆发期：从智能风控审批、智能投顾适当性匹配，到智能催收、反洗钱可疑交易识别，AI Agent正在替代传统规则引擎成为金融业务的核心决策载体。但与此同时，金融机构的合规风险也在同步攀升：仅2023年下半年，国内就有12家银行、7家消费金融公司因AI模型可解释性不足、决策流程不可追溯、违反投资者适当性要求等问题被监管处罚，累计罚金超过
回到最初的问题：AI面试助手能替代HR初筛吗？答案是：在特定场景下已经可以，但需要选择合适的工具。2026年的AI面试技术，已经不再是简单的问题模板和关键词匹配，而是进化到语义理解、多模态分析和智能追问的层面。i人事在蓝领/白领双场景的差异化匹配与一体化打通方面展现了综合实力，Moka在技术岗位的深度匹配和语义理解上具备优势，海纳AI在大规模批量面试的标准化评估上积累了深厚的头部客户验证。企业选型
《金融科技革新：OpenClaw系统在理财服务智能化中的应用与实践》摘要 本文系统阐述了OpenClaw智能理财系统的技术创新与实践成效。在金融科技市场规模突破3000亿美元的背景下，该系统通过分布式架构实现日均720万条数据处理能力，较传统人工模式提升2000%。核心算法融合马科维茨优化模型和行为金融学因子（γ风险厌恶系数），使方案生成时间从130分钟压缩至8分钟，准确率达F1=0.92。实际应
AI Agent Harness Engineering（智能体缰绳工程）是面向垂直领域AI Agent落地的管控技术体系，核心目标是在保留大模型Agent灵活性、认知能力的前提下，通过多层级的规则、模型、流程约束，实现Agent行为的可控性、合规性、可解释性、可溯源性，解决大模型幻觉、对齐偏差、黑箱决策等问题，适配强监管、高风险垂直领域的落地要求。
完全面向初学者和小白的本地大模型ollama部署进行文本分类任务的小项目
2026年，全球超过85%的DeFi协议已实现代码开源，GitHub上区块链项目数量突破2000万大关。在这场"透明革命"中，一个残酷的现实正在浮现：某头部NFT平台因未初始化变量漏洞被攻击，黑客仅用3小时便完成攻击脚本开发；某新兴借贷协议因代码与Aave高度相似，被社区质疑"套壳"导致代币价格暴跌90%。开源代码如同双刃剑——它既是社区审计的利器，也可能成为黑客的"作战手册"。如何在保障透明性的
本文以 NS&I 公开安全数据与预警信息为核心样本，系统分析金融公共服务领域钓鱼邮件演化特征、攻击机理与防御痛点，构建包含威胁感知、邮件网关加固、AI 语义检测、用户行为管控、应急响应的一体化治理体系，配套可工程化部署的检测规则、拦截算法与代码实现，形成威胁建模 — 技术防御 — 运营管控 — 效果评估的完整闭环。反网络钓鱼技术专家芦笛强调，NS&I 的威胁趋势是全球金融公共服务机构的缩影：垃圾邮
# 人工智能日报 每日AI新闻（2026年5月19日）：Anthropic收购开发工具公司，Google扩展AI金融助手，Alexa+播客生成功能与Claude生态继续升温 今天这篇日报先说明一个异常：本轮数据采集链路里有一个延时脚本超时，报错为 `Script timed out after 120s: /home/ubuntu/.hermes/scrip
【投资分析摘要】兆易创新（2026.5.18）建议HOLD评级，目标价450元，止损380元。当前股价412.87元创历史新高，受长鑫科技IPO（Q1净利+1688%）及存储芯片行业复苏驱动，但技术面严重超买（RSI高位），短期回调风险达15-20%。核心矛盾：业绩高增长（2025净利+49.47%）VS估值风险（PE40-50倍）。建议已持有者维持，未持有者待回调至350元以下介入。风险提示：技
随着生成式AI技术的成熟，AI Agent已经在金融行业的智能投顾、反欺诈审批、信贷风控、反洗钱监测、资管投资决策等场景大规模落地，据IDC 2024年第一季度报告显示，中国金融行业AI Agent的部署量同比增速高达187%，预计2025年将有超过60%的金融机构核心业务场景使用AI Agent辅助或自动决策。
构建金融级 AI Agent：Claude for Financial Services 架构解析
金融贷款场景身份核验面临虚假申请、合规压力、用户体验与风控平衡等痛点。金融级人脸核身技术通过"实人、实证、实名、风控"四环节，结合OCR识别、NFC读取、多模态活体检测等技术，实现精准身份验证。该技术已应用于贷款全流程，有效拦截虚假申请、提升审批效率、防范资金风险。金融机构选型需关注合规性、安全性、适配性和集成性，以构建合规高效的身份核验体系。随着AI技术发展，人脸核身将成为金
【ACM出版、EI检索稳定】第二届大数据、人工智能与数字经济国际学术会议（BDAIE 2026）
金融合规Agent落地实践解析 金融机构面临政策、市场和业务三重合规压力，传统RPA难以满足复杂判断需求。本文聚焦反洗钱、适当性管理和监管报送三大场景，剖析AI Agent的落地路径： 反洗钱场景：通过多源数据关联、股权穿透分析和可解释决策输出，将单笔排查时间从40分钟降至5分钟 适当性管理：实现事前自动匹配校验、事中双录音频合规检测、事后档案自动归档的全流程管控 监管报送：智能解析监管新规字段，
**MuleRun**（你正在用的） | 云端AI Agent | 已内置 | 内置市场数据、技术分析、宏观分析等skills | 可用 | 按套餐 || **Cline**（VSCode插件） | 插件 | 支持 | 需自己配MCP | 可用（BYOK） | 开源免费+API费 || **OpenCode** | 终端工具 | 支持 | 需自己配MCP | 可用（BYOK） | 开源免费+API
金融合规Agent应用实践解析：本文聚焦金融机构在反洗钱、适当性管理和监管报送三大合规场景中的痛点，提出AI Agent解决方案。通过TARS大模型实现多源数据关联、逻辑推理和可解释决策，ISSUT技术解决老旧系统操作难题，RPA执行引擎完成自动化操作。文章详细拆解了各场景落地路径，强调选型需关注判断准确率、跨系统稳定性、留痕完整性等指标，并建议分阶段实施。实践表明，该方案可将反洗钱排查时间从40
金融行业的财务审核，是AI Agent落地最“难啃”但也价值最高的场景之一。难在哪？三个硬约束：数据不能出机房，操作必须可追溯，系统必须适配国产化环境。这三条卡死了大量泛用型AI产品。但价值也恰恰在这——一旦跑通，替代的不是“一个岗位”，而是“一条流水线”。本文将以银行和券商真实的财务审核场景为线索，从票据稽核、合同审核、银行流水对账三个核心环节切入，拆解AI Agent的落地思路、技术架构和选型
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