多模态数据驱动的AI智能体模式设计
来源：图书情报工作杂志2024年第24期北京时间：
作者：韩雪雯,车尚锟,杨梦晴,王能
单位：1 清华大学经济管理学院, 北京 100084;2 南京师范大学新闻与传播学院, 南京 210023;3 加州大学洛杉矶分校, 洛杉矶 90095
摘要：[目的/意义] 针对不同任务的性质设计用于多模态数据处理的AI智能体模式，有利于深入挖掘多模态数据价值，从而支持决策过程。[方法/过程] 设计一种结合水平智能体结构与垂直智能体结构的混合模式，以智能投资场景中财务年度报告为例，选择美股市场道琼斯指数的30支股票，对各个公司2023年度年报进行智能投资研究分析。利用大型语言模型处理多模态数据的能力，分析公司基本面、市场情绪与风险和机会3个子任务，并根据子任务做出最终的投资决策。[结果/结论] 垂直结构在要求工作效率和清晰决策的分析中表现出色。水平结构在需要协作、灵活性和广泛汇集知识与专业技能的场景中表现更佳。针对不同的任务选择最佳的混合智能体结构后，在最终的投资决策准确性上比单一模式的智能体结构表现更好。
关键词：多模态数据,AI智能体,水平智能体结构,垂直智能体结构,金融决策,
基金资助：本文系国家社会科学基金一般项目“多模态网络数据安全态势感知及风险协同治理机制研究”（项目编号：23BTQ076）研究成果之一。
