近日，在南方财经全媒体集团主办的大湾区金融论坛上，煜马（深圳）数据信息有限公司（以下简称煜马数据）发布了其自主研发的AgentBull金融智能体。该智能体基于创新的“多智能体交互框架”，旨在解决当前大语言模型应用于专业金融投研领域时，普遍面临的成本、可靠性与时效性等问题。
煜马数据团队在论坛现场进行了即时演示。接收指令后，AgentBull快速生成一份逻辑链完整的多维度分析报告。报告梳理了有关企业财务数据、业务构成等基本面信息，并洞察到其正经历关键结构性转型，即从依赖国内市场“价格战”获取份额，转向以技术和全球供应链优势拓展海外市场；报告从产业链上下游动态、海外关键市场政策变动、技术专利壁垒等维度构建分析框架，给出投资展望等。
天风证券研究所副所长吴立阅读后表示：“该报告令人印象深刻的是其严谨的逻辑演绎能力和风趣的语言表达方式。它并非对现有研究报告的复述或拼接，而是从海量原始数据出发，独立构建了一条清晰的分析链路，其推演过程和最终得出的核心结论，与我们经过数周调研后撰写的研究报告结论非常接近。这标志着AI在金融领域的应用，正从信息归纳的‘秘书级’工作，向具备独立思考能力的‘专家级’决策跃迁。”
据介绍，金融领域对精准度、时效性和成本效益要求高，依赖单一巨型大语言模型的技术路径逐渐暴露其矛盾：高昂算力成本、可靠性缺陷和处理延迟等。
针对上述问题，AgentBull提出“多智能体交互框架”破局路径。煜马数据团队说，该框架并非试图打造一个无所不晓的“通才”，而是构建一个协同作战团队。框架中枢“总指挥”智能体负责理解、拆解复杂金融分析任务，随后分派给专事多源异构信息实时抓取与清洗的数据感知智能体、负责梳理产业链关系与商业逻辑的行业逻辑智能体、专注于财务建模与技术指标分析的量化分析智能体、持续监测市场情绪与潜在风险事件的风险预警智能体，各智能体分工协作、交叉验证，形成逻辑严密的报告。
为支撑智能体运转，煜马数据公布了自主研发的技术支柱：作为分析基础的金融行业知识图谱、融合历史规律与实时异动的双时代建模、强化学习以实现自我迭代的逻辑推理能力、自纠错与可解释性机制；所有计算均在毫秒级流式计算框架上完成，以满足金融市场高时效性要求。
近日，在南方财经全媒体集团主办的大湾区金融论坛上，煜马（深圳）数据信息有限公司（以下简称煜马数据）发布了其自主研发的AgentBull金融智能体。该智能体基于创新的“多智能体交互框架”，旨在解决当前大语言模型应用于专业金融投研领域时，普遍面临的成本、可靠性与时效性等问题。
煜马数据团队在论坛现场进行了即时演示。接收指令后，AgentBull快速生成一份逻辑链完整的多维度分析报告。报告梳理了有关企业财务数据、业务构成等基本面信息，并洞察到其正经历关键结构性转型，即从依赖国内市场“价格战”获取份额，转向以技术和全球供应链优势拓展海外市场；报告从产业链上下游动态、海外关键市场政策变动、技术专利壁垒等维度构建分析框架，给出投资展望等。
天风证券研究所副所长吴立阅读后表示：“该报告令人印象深刻的是其严谨的逻辑演绎能力和风趣的语言表达方式。它并非对现有研究报告的复述或拼接，而是从海量原始数据出发，独立构建了一条清晰的分析链路，其推演过程和最终得出的核心结论，与我们经过数周调研后撰写的研究报告结论非常接近。这标志着AI在金融领域的应用，正从信息归纳的‘秘书级’工作，向具备独立思考能力的‘专家级’决策跃迁。”
据介绍，金融领域对精准度、时效性和成本效益要求高，依赖单一巨型大语言模型的技术路径逐渐暴露其矛盾：高昂算力成本、可靠性缺陷和处理延迟等。
针对上述问题，AgentBull提出“多智能体交互框架”破局路径。煜马数据团队说，该框架并非试图打造一个无所不晓的“通才”，而是构建一个协同作战团队。框架中枢“总指挥”智能体负责理解、拆解复杂金融分析任务，随后分派给专事多源异构信息实时抓取与清洗的数据感知智能体、负责梳理产业链关系与商业逻辑的行业逻辑智能体、专注于财务建模与技术指标分析的量化分析智能体、持续监测市场情绪与潜在风险事件的风险预警智能体，各智能体分工协作、交叉验证，形成逻辑严密的报告。
为支撑智能体运转，煜马数据公布了自主研发的技术支柱：作为分析基础的金融行业知识图谱、融合历史规律与实时异动的双时代建模、强化学习以实现自我迭代的逻辑推理能力、自纠错与可解释性机制；所有计算均在毫秒级流式计算框架上完成，以满足金融市场高时效性要求。
