FinRobot: An Open-Source AI Agent Platform for Financial Applications using Large Language Models

随着金融机构和专业人士越来越多地将大型语言模型（LLM）纳入其工作流程中，金融行业和人工智能社区之间仍存在重大障碍，包括专有数据和专业知识。这些挑战阻碍了人工智能社区有效增强金融任务的能力。鉴于金融分析的关键作用，我们旨在设计基于金融专业化LLM的工具链，并通过开源倡议使其民主化，促进更广泛的人工智能在金融决策中的应用。 在本文中，我们介绍了FinRobot，这是一个支持多个金融专业化人工智能代理的新型开源人工智能代理平台，每个代理都由LLM提供支持。具体而言，该平台包括四个主要层次：1）金融AI代理层，通过将复杂的金融问题分解为逻辑序列来制定金融思维链（CoT）；2）金融LLM算法层，为特定任务动态配置适当的模型应用策略；3）LLMOps和DataOps层，通过应用训练/微调技术和使用任务相关数据来生成准确的模型；4）多源LLM基础模型层，集成各种LLM，并使上述层次直接访问它们。最后，FinRobot为专业分析师和普通人提供了实践操作，利用强大的人工智能技术进行高级金融分析。我们在\url{https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRobot}上开源了FinRobot。

本文旨在通过开源平台FinRobot，解决金融机构和人工智能社区之间存在的数据和知识障碍，推动人工智能在金融决策中的应用。

FinRobot是一个多层次的开源平台，支持多个金融专业的人工智能代理，每个代理都由大型语言模型（LLM）支持。该平台通过将复杂的金融问题分解为逻辑序列来构建金融思维链条，动态配置适当的模型应用策略，应用训练/微调技术和使用任务相关数据来生成准确的模型，并整合各种LLM，使上述层可以直接访问它们。

本文提出的FinRobot平台具有开源、多层次、多代理、多源LLM模型等特点。该平台可以为专业分析师和普通人提供强大的人工智能技术，用于高级金融分析。FinRobot已经开源在GitHub上。

最近的相关研究包括使用LLM进行金融预测和交易的研究，如《基于大规模语言模型的股票预测》和《使用深度强化学习的股票交易》。