金融领域智能体架构设计摘要： 本文探讨了MCP协议在复杂金融场景中的三种应用架构。基础的单用户架构（20-30个工具）适合小团队，但面对金融领域成百上千的API端点时，需采用"智能体联邦"模式：每个领域智能体维护独立MCP Server（保持20-30个工具规模），通过增加智能体数量而非工具数量来扩展能力。企业级架构中，行情、基本面、期权等专业智能体组成联邦，由编排智能体协调调

Google 最近开源了 A2A（Agent-to-Agent）协议，为不同 AI 智能体之间的交流建立了统一标准。这篇文章介绍了 A2A 的核心优势，并探讨了开源协作平台 Prompits 如何通过 A2A 接入外部智能体，实现跨平台协作、性能比较与智能流程编排。A2A 将推动多智能体系统和分布式 AI 的发展，而 Prompits 正是让这些智能体真正“协同工作”的开放舞台。

T-1000 的真正震撼之处，不是外形、不是刀刃，而是架构。它不是一个超脑控制的终结者，而是由数十亿个智能体所构成的协作系统。弹性强，容错性高，可扩展性极佳，可自我修复、可自适应变化。这正是**多智能体系统（MAS）**的真正魅力。也许我们不会真的造出 T-1000，但我们已经踏上了“集体智能”的科技之路。愿它服务人类，而不是追杀人类。

在 AI 快速发展的今天，单一智能体已经难以应对复杂的真实世界任务。**分布式多智能体系统（MAS）**通过多个独立的 AI 程序（智能体）协作，带来更强的灵活性、鲁棒性与效率。这篇文章用简单的方式介绍了什么是多智能体系统、为什么要用分布式架构，以及 Google 推出的 A2A（Agent-to-Agent） 协议如何让智能体之间的交流更加顺畅。最后介绍了开源项目 Prompits，它提供了一套

金融数据领域的多视角困境与智能体协同的未来 本文揭示了金融数据领域存在的结构性矛盾：用户、开发者和数据供应商各自看到的是完全不同的图景。作者通过自身作为数据使用者、开发者和金融数据公司员工的三重经历，指出熟悉感正在替代真正的数据可见性，导致决策局限在狭窄但熟悉的视野中。 文章提出真正的多智能体解决方案应建立在三个关键认知上： 每个智能体天生不完整，仅代表其所有者的专长和利益 用户智能体与供应商智能

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

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： 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.