金融研究新范式：多智能体系统重塑个性化市场叙事 传统金融研究报告因固定格式和单向输出而受限，如今多智能体系统正在改变这一局面。Phemacast平台通过将分析师专业知识拆解为可复用的小型智能模块，让读者能够自主组合市场洞察。这些模块各具特色——从实时行情解读到基本面分析，读者可根据交易风格（日内/长期/稳健）定制专属"市场故事"。这种新型研究生态实现了数据、分析师与读者的三方协

金融研究新范式：多智能体系统重塑个性化市场叙事 传统金融研究报告因固定格式和单向输出而受限，如今多智能体系统正在改变这一局面。Phemacast平台通过将分析师专业知识拆解为可复用的小型智能模块，让读者能够自主组合市场洞察。这些模块各具特色——从实时行情解读到基本面分析，读者可根据交易风格（日内/长期/稳健）定制专属"市场故事"。这种新型研究生态实现了数据、分析师与读者的三方协

摘要： MCP技术在金融数据领域面临重大挑战，其简洁工具接口设计难以承载金融数据的复杂性和规模性问题。金融行业数据源（如Bloomberg、LSEG等）的API数量庞大，且涉及严格的许可管控规则，与MCP的简单性设计存在根本冲突。目前除Morningstar外，主要金融数据供应商都未发布完整的MCP服务器。解决方案在于构建"分层MCP服务器"架构，通过多智能体协作系统在后台处理

摘要： MCP技术在金融数据领域面临重大挑战，其简洁工具接口设计难以承载金融数据的复杂性和规模性问题。金融行业数据源（如Bloomberg、LSEG等）的API数量庞大，且涉及严格的许可管控规则，与MCP的简单性设计存在根本冲突。目前除Morningstar外，主要金融数据供应商都未发布完整的MCP服务器。解决方案在于构建"分层MCP服务器"架构，通过多智能体协作系统在后台处理

Phemacast是一款创新的AI创作工具，旨在改变传统AI黑箱模式，让创作者重获数据主权。它基于三大支柱：Phema提供内容结构蓝图，Pulse连接实时数据保持内容活力，Persona则赋予AI用户的个性化风格。与传统集中式AI不同，Phemacast采用分布式架构，将创作控制权交还用户。它通过Phemar、Pulser和Personar三个智能代理协同工作，将同一内容自动转换为多种格式。Phe

摘要： Phemacast提出了一种AI驱动的知识传播新范式，将内容创作（Phema）与表达形式（Phemacast）分离。创作者只需构建一次知识骨架，AI即可自动生成视频、文章、报告等个性化版本，满足不同受众需求。该系统通过多智能体技术保护隐私：观众偏好本地处理，创作者核心方法不外泄。目前已开放Beta测试申请，旨在实现"一个想法，无限表达"的未来愿景，解决传统内容生产与消费

大型语言模型正从 思维链 转向更灵活的工作流程模式。思维链虽能模拟人类推理，但存在不可见、不可调、不稳定等局限。工作流程则提供可视化、可定制、可复用的优势，让AI成为透明协作助手。不同用户可根据需求定制专属流程，如律师、记者或学生处理同一文档时采用不同步骤。工作流程还支持RAG技术，整合个人数据源。开源框架Prompits通过Pathway实现智能流程的自动化生成与优化，使AI成为可共同进化的伙伴

摘要： Agentic AI（智能体型AI）正在变革金融行业，超越传统自动化工具，具备自主设计流程、优化协作与成本感知的能力。金融机构应选择开源LLM，以解决数据隐私、专业化和成本问题。Prompits作为开源多智能体框架，提供动态任务分配、异质协作和合规保障，优化金融流程（如风险报告），实现低成本高效率运作。未来，Agentic AI将与人类协同，构建更智能的金融生态。 👉 prompits.

摘要： Agentic AI（智能体型AI）正在变革金融行业，超越传统自动化工具，具备自主设计流程、优化协作与成本感知的能力。金融机构应选择开源LLM，以解决数据隐私、专业化和成本问题。Prompits作为开源多智能体框架，提供动态任务分配、异质协作和合规保障，优化金融流程（如风险报告），实现低成本高效率运作。未来，Agentic AI将与人类协同，构建更智能的金融生态。 👉 prompits.

Apple 想做“私密、个性化、强大”的 AI，那就应该把所有设备都纳入 AI 系统中。从“依赖云端”转向“信任自己的设备”从“单点智能”转向“分布式协作智能”当 iPhone、Mac 和 Apple 的生态一起发力，Apple Intelligence 将真正属于你。