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FinNextAssist:面向专业金融深度研究助手

原标题:FinNextAssist: Towards Professional Financial Deep Research Assistant

arXiv cs.MA一手来源研究质量 80

AI 摘要

研究者提出 FinNextAssist,一个面向专业金融分析的端到端深度研究框架,将研究流程拆分为任务规划、证据编译、推理引擎和报告组装四个阶段,并引入 TabAgent 与 HeteroAgent 两个轻量子代理分别处理跨市场金融表格理解和跨模态异构金融数据解读。论文指出金融领域深度研究代理需满足权威异构数据源整合、专用分析工具以及领域子代理三项要求。在 FinDeepResearch、Finance Agent Benchmark 和 FinTMMBench-Web 上的实验显示,该框架显著优于强专有和开源深度研究代理,消融实验验证了各组件的贡献。

以上摘要由 AI 生成,可能存在误差。事实请以原文为准。

正文节选

FinNextAssist: Towards Professional Financial Deep Research Assistant Abstract. Deep Research (DR) agents have demonstrated strong capabilities in complex, research-oriented tasks through autonomous planning, iterative retrieval, multi-step reasoning, and structured reporting. However, adapting DR agents to finance introduces unique challenges: financial analysis demands the joint completion of heterogeneous sub-tasks spanning diverse data types, tools, and analytical workflows. We identify thre


发布时间:2026-10-05 12:00
抓取时间:2026-10-05 12:21
来源机构:arXiv
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