LangGraph实战：从零构建智能交易机器人，让多个AI智能体像投资团队一样协作
如今的量化交易已远超传统技术指标，迈向多智能体协作的新时代。本文介绍了一个基于 **LangGraph** 构建的多智能体交易系统，模拟真实投资机构的运作流程：数据分析师收集市场情报，研究员展开多空辩论，交易员制定策略，风险团队多角度评估，最终由投资组合经理做出决策。系统具备记忆学习能力，通过每次交易积累经验，持续优化决策质量。
微调技术
微调是适配预训练模型的关键技术，涵盖指令微调、对齐微调与高效参数微调。LoRA通过低秩分解减少参数量，提升训练效率；其变体如LoRA+、QLoRA、AdaLoRA进一步优化性能与资源消耗。Prefix Tuning与Prompt Tuning则通过少量参数实现高效微调，适用于不同场景需求。（239字）
智能体决策机制深度剖析：ReAct、Plan-and-Execute与自适应策略
作为一名深耕人工智能领域多年的技术研究者，我深深感受到智能体(Agent)技术正在成为AI发展的关键转折点。从早期基于规则的专家系统，到如今融合大语言模型的智能代理，我们见证了决策机制从简单条件判断向复杂推理规划的演进历程。
在我的研究实践中，智能体决策机制的核心挑战始终围绕着如何在动态环境中做出最优决策。传统的决策树和状态机虽然逻辑清晰，但面对复杂多变的现实场景时显得力不从心。而随着GPT-4、Claude等大语言模型的兴起，我们迎来了前所未有的机遇——通过自然语言推理和规划，智能体可以展现出接近人类水平的决策能力。
当前主流的决策框架中，ReAct(Reasoning and Acting
阿里云智能达摩院AI产品矩阵
“人工智能”已经成为了大家耳熟能详的词汇。如今，AI不再只是“能够在围棋比赛中战胜世界冠军”的技术了，人们对于它有了更多的期许。而在AI技术原子能力和产业落地产生的商业价值之间存在着必然的鸿沟，如何弥补这一鸿沟，为AI技术的终端用户产生真正的价值？本文中，达摩院机器智能实验室资深算法专家高杰将为大家分享他的观点。
