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东方网记者费一妍6月24日报道：近日 ，上海财经大学推出国内财经高校首个自研AI金融研究智能体——FinAgent。据统计与数据科学学院教授张立文介绍，这是一个能够自我驱动、深度思考 、协同人类的智慧“合伙人 ” 。

FinAgent凭借五大核心优势
，重构了智能研究范式，在宏观经济、金融研究
、跨国业务、学术研究等多场景实战验证中表现卓越 ，推动金融领域智能应用拓展。

Finagent在四大场景实战验证中表现卓越

通过深度整合网络实时信息流与本地动态更新的专业知识库
，FinAgent构建起了对市场脉搏的“零时差”感知能力
。它能主动捕捉并理解最新的政策 、财报
、新闻与市场情绪，彻底突破了传统大模型依赖静态训练数据而导致的“信息滞后
”顽疾。据悉 ，这款智能体的核心突破在于其结构化的分析师思维框架 。它彻底告别了传统工具“问一答一”式的碎片化信息堆叠
，而是模仿顶尖分析师的认知路径，以“提出假设→多源求证→深度评估→提炼洞察 ”为思考主线 ，驱动AI进行连贯的、有逻辑的探索
。面对一个初始问题
，FinAgent能像研究员一样自主追问 、挖掘和深化，最终构建出一条完整严谨的知识与证据链 ，真正实现了从“信息搬运工
”到“思维合伙人”的转变。

此外
，FinAgent采用多智能体并行协作系统重构了任务执行逻辑 。不同功能的智能体可同时处理数据搜集
、观点生成、交叉验证等多个环节，将原本漫长的串行任务分解为高效的并行流程 ，实现复杂研究的秒级响应
。更重要的是，系统内置了多重纠错与验证机制
，确保在高速运行中，任何一个偶发性错误都能被即时识别与修正 ，保障了整个研究流程的稳定与流畅。这种架构让FinAgent在面对真正落地的场景使用时
，既能做到极速响应，又能保证运行的稳健可靠 。

另外 ，传统AI工具的研究过程常如一个“黑箱 ”
，其数据来源与推演逻辑难以追溯
。FinAgent以其可视化思维链彻底打破了这一壁垒。从问题拆解 、搜索路径，到工具调用
、推理过程 ，每一个核心节点都清晰可见
，形成一条完整的“可审计决策链
”，让复杂决策回归透明 。同时 ，用户可以随时暂停其流程、审查中间逻辑 、注入个人经验
，甚至在关键节点引导AI调整方向
。这种“可观察
、可干预”的深度交互，实现了人类智慧与AI能力的无缝融合 ，极大提升了决策的确定性与信任感。

据介绍，FinAgent以智能体为载体
，将金融知识图谱、专业研究方法论与强大的量化分析工具链进行了深度集成 。这意味着FinAgent不仅能理解财报术语 、解析宏观政策，更能自主调用专业的分析工具 ，自动执行数据处理、模型构建与多维图表生成等任务。它能有效识别并验证关键信号
，在纷繁信息中锁定核心变量
、构建因果路径，让用户以更低的认知成本 ，驾驭更大规模的信息
，做出更加稳健、有数据支撑的专业判断
。

“FinAgent带来了三个根本性的转变。 ”张立文表示，首先是思维架构从“人驱动工具
”到“AI自主探索” ，该智能体的自适应迭代机制释放了90%重复劳动 。其次从“静态报告 ”进化到“动态推演
”
，无论是政策还是风险亦或市场都进行了实时响应链建模，确保了金融市场的生命力 ，最后是与用户的关系从“经验依赖”到“增强智能 ”
，人类专家聚焦价值判断，AI则负责认知增强
。在张立文看来 ，FinAgent将成为推动金融研究智能化 、决策自动化和知识体系化的核心载体。