A LLM Power financial deep research agent
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面向普通人的金融深度研究助理，对指定的任何股票或投资主题进行全面、深入的研究。它精准模拟资深投资分析师的工作流程，系统性地收集、分析和综合信息，最终呈现详细且可操作的投资研究报告。
工作原理：智能、迭代的研究循环 这款研究助理采用独特且自我完善的迭代研究循环。这个过程会不断深化其认知，直至得出全面结论，具体可分为以下几个关键阶段：
规划阶段：资深分析师的视角 在每个研究循环开始时，AI 助理会扮演“资深分析师”的角色。它会彻底审视当前已掌握的所有信息（知识库），识别现有知识空白并找出需要进一步探究的问题。基于此分析，它会制定一个详细的行动计划，决定下一步需要调用哪些强大的工具（例如 CNBC 新闻源或互联网搜索）来填补这些空白。
执行阶段：收集关键洞察 根据规划，AI 助理会自主调用一系列强大的金融数据工具和搜索引擎。它会执行这些工具调用，勤勉地收集原始数据，例如最新新闻、财务报表和市场情绪，为分析奠定坚实的事实基础。
评估阶段：深化理解 收集到新信息后，AI 会进行总结和分析，并将新的见解无缝整合到其核心知识库中。然后，它会批判性地评估：“当前信息是否足以形成一个连贯、有说服力的投资论点？所有关键问题都已得到解答了吗？”如果研究尚未完善，它会识别出新的“剩余问题”，并在下一个循环中继续研究。
迭代与完善：每次循环都带来更深入的洞察 这个“规划 -> 执行 -> 评估”的循环会重复进行多达六次，每一次循环，AI 的知识库都会变得更加丰富和深入。这个迭代过程使其能够提出更深刻的问题，并进行更精确的分析。
最终报告：综合研究报告 当 AI 助理确定研究已经足够全面和深入时，循环结束。它会进入最后的综合阶段，利用其积累的全部知识，撰写一份结构清晰、逻辑严谨的最终投资研究报告，提供宝贵的决策支持。
核心技术：尖端 AI 赋能 这款深度研究助理建立在先进 AI 创新的基础之上：
多智能体协作 AI： 系统利用了多个专门的 AI 模型。例如，deepseek 用于逻辑规划和评估，而 Gemini 则用于生成最终的高质量报告文本，充分发挥不同模型各自的优势。
动态工具使用： 助理能够根据任务需求，动态地从一系列工具中进行选择和组合，确保信息获取的效率和相关性。
自主研究循环： 整个研究过程是高度自动化的。它能够自我驱动、自我纠正，不断深化研究，直至达到预设的质量标准。