AI Hedge Fund-AI驱动的对冲基金概念验证-量化框架


AI Hedge Fund 仓库介绍

该仓库是一个AI驱动的对冲基金概念验证(PoC)项目,核心目标是探索利用人工智能(尤其是大语言模型)模拟各类投资大师的决策逻辑,生成交易决策建议,仅用于教育和研究目的,不涉及实际交易或投资指导。

一、核心定位与免责

  • 非生产用途:明确标注为教育/研究项目,不提供投资建议、不承担任何财务损失责任,也不执行实际交易操作。
  • 风险提示:强调过往表现不代表未来结果,使用前需咨询专业金融顾问。

二、核心特性

1. 多Agent协同决策体系

项目模拟了18类不同定位的Agent,分工协作完成投资决策: - 投资大师类Agent:复刻Aswath Damodara...

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situation-monitor-消息资讯监控平台-舆情监控


situation-monitor 仓库介绍

该仓库是一个基于SvelteKit(Svelte 生态的全栈框架)构建的前端项目,聚焦“状态/态势监控”类 Web 应用开发,配套完善的工程化、测试和部署体系,整体技术栈贴合现代前端开发最佳实践。

一、核心技术栈

从配置文件和目录结构可明确核心技术选型: | 类别 | 技术/工具 | |--------------|-------------------------------------------...

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Agentic AI Frameworks: Architectures, Protocols, and Design Challenges-论文


这篇文档核心是给“智能体AI”(Agentic AI)做了一次全面的“大盘点”——简单说就是研究那些能自己定目标、会沟通协作、还能处理复杂任务的AI系统(比如帮你写代码、做数据分析、规划旅行的智能工具),分析它们的核心框架、沟通方式、优缺点,还有未来该怎么改进。

用大白话拆成几个关键部分:

1. 先搞懂:什么是“智能体AI”?和以前的AI有啥不一样?

以前的AI更像“按指令做事的工具”——比如你让它算个数、识别张图片,它就做单一任务,规则都是提前定死的; 现在的“智能体AI”是“有自主能力的小团队成员”: - 自己能定目标、拆任务(比如“帮我总结近期AI新闻”,它会自己找资料、整理); ...

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Agentic AI: A Comprehensive Survey of Architectures, Applications, and Future Directions-论文


这篇文档核心是给“智能体AI”(Agentic AI)做了一次全面梳理,用通俗的话讲清楚了它的过去、现在和未来,还解决了一个关键困惑:别用老思路理解新AI。

先搞懂两个核心概念

  • AI智能体:像一个“全能打工人”,能自己规划、干活、搞定单个复杂任务(比如独立写一份APP项目计划书)。
  • 智能体AI:像一个“协作团队”,由多个不同分工的AI智能体组成,各司其职配合完成更复杂的事(比如写计划书时,有项目经理拆分任务、研究员找数据、写手撰稿、质检审核)。

关键:AI的两大“流派”(双范式框架)

文档最核心的贡献,是把智能体AI分成了两个完全不同的“流派”,避免大家混淆: 1. 符号/经典派(老...

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A Practical Guide for Designing, Developing, and Deploying Production-Grade Agentic AI Workflows-论文


这篇文档其实是一份“实用指南”,核心是教大家怎么设计、开发和落地能真正投入生产使用的“智能体工作流”(简单说就是让多个AI智能体协作完成复杂任务的系统)。用大白话总结下来,主要讲了这几件事:

1. 先搞懂:什么是“智能体工作流”?

以前我们用AI(比如ChatGPT),是“人问一句、AI答一句”;但“智能体”不一样——它能自己规划步骤、调用工具(比如搜网页、查数据库)、和其他AI配合,不用人盯着就能完成多步骤任务。

比如多个智能体分工合作:一个负责搜新闻,一个负责筛选相关内容,一个负责写播客脚本,一个负责把脚本做成音频视频,最后自动发布到GitHub。这种“各司其职、自动配合”的系统,就...

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阿里云百炼-一站式大模型开发与应用平台


阿里云百炼平台全面介绍

阿里云百炼(Bailian)是阿里云推出的一站式大模型开发与应用平台,于2023年10月正式发布,后续历经多次核心升级(2024年3月全链路能力升级、5月承载“云+AI”核心定位、6月引入零一万物Yi-Large模型),现已成为企业与开发者链接“云算力+大模型能力”的核心枢纽,覆盖从模型调用、定制调优到应用落地的全流程需求。

一、平台定位与服务对象

1. 核心定位

  • 承载阿里云“云+AI”一体化能力,提供全托管、低门槛、高灵活的大模型服务,无需用户关注底层算力运维,即可快速实现AI应用落地。
  • 兼容OpenAI接口、开源框架(如Llamalndex),支持“低代码/...

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LangChain 技术架构与功能架构全面介绍


LangChain 技术架构与功能架构全面介绍

一、整体技术架构设计

1.1 架构设计理念

LangChain 采用模块化、可扩展、面向任务的设计哲学,将大语言模型应用拆解为可组合的功能模块,便于快速开发与复用。其架构遵循分层设计原则,确保良好的灵活性和可维护性。

1.2 四层核心架构

根据源码层面分析,LangChain 的技术架构主要由以下层次组成:

  1. LLM 接口层:负责与各种大语言模型(如 OpenAI、Hugging Face、Anthropic 等)交互,提供统一调用接口
  2. 核心组件层:包含 Chains、Memory、Prompt Templates、Agents 和 Too...

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