一、LLM Agent
什么是LLM Agent？
大模型Agent是基于大型语言模型(LLM)开发的智能代理系统，其核心特征在于环境交互感知、自主认知分析、策略生成与任务执行的多维能力整合。
作为模拟人类决策链路的智能实体，Agent能够动态调度多样化工具资源，通过迭代优化实现既定任务目标。
从技术实现视角看，Agent体系完成了由流程驱动到目标驱动的范式升级，依托感知-推理-执行的闭环架构，有效处理高复杂度操作需求。
大模型Agent的运作框架包含规划、记忆、工具与行动四个核心模块，各模块功能明确：规划模块专注于任务分解与方案评估，记忆模块承担知识存储与信息调用的职责，工具模块实现环境感知与决策支持，行动模块则负责将认知结果转化为具体执行。
1、规划(Planning)
定义：规划是Agent的思维模型，负责拆解复杂任务为可执行的子任务，并评估执行策略。
实现方式：通过大模型提示工程(如ReAct、CoT推理模式)实现，使Agent能够精准拆解任务，分步解决。
2、记忆(Memory)
定义：记忆即信息存储与回忆，包括短期记忆和长期记忆。
实现方式：短期记忆用于存储会话上下文，支持多轮对话;长期记忆则存储用户特征、业务数据等，通常通过向量数据库等技术实现快速存取。
3、工具(Tools)
定义：工具是Agent感知环境、执行决策的辅助手段，如API调用、插件扩展等。
实现方式：通过接入外部工具(如API、插件)扩展Agent的能力，如ChatPDF解析文档、Midjourney文生图等。
4、行动(Action)
定义：行动是Agent将规划与记忆转化为具体输出的过程，包括与外部环境的互动或工具调用。
实现方式：Agent根据规划与记忆执行具体行动，如智能客服回复、查询天气预报、AI机器人抓起物体等。
二、LLM Agent + RAG
什么是LLM Agent + RAG?
检索增强生成（RAG）架构为LLMAgent构建了动态知识接入通道。基础大型语言模型尽管通过海量预训练数据掌握了通用语言规律，但在面对垂直领域或高专业度需求时仍存在局限。
RAG机制的集成使LLMAgent具备实时检索能力，可主动调取结构化知识源（包括专业文献库、技术白皮书、商业数据系统等），显著提升其知识覆盖的精确性与场景适应性。
如何实现财报分析Agent?
通过融合大规模预训练语言模型（LLM）的语义理解能力、检索增强生成（RAG）技术的动态知识更新机制，结合自动化数据清洗引擎与多维分析算法，并设计模块化的任务编排策略，形成具备上市公司财报自动抓取、结构化解析、趋势预测及可视化报告输出的智能决策支持系统。
财报分析Agent，自动化完成数据收集、分析与报告生成，具体步骤包括需求分析、架构设计、Prompt设计、数据获取、RAG检索、LLM处理、报告生成等。
1、需求分析:
明确财报分析Agent的目标和功能需求，包括支持的财报类型、分析维度、报告格式等。
确定用户群体及其需求，例如财务人员、管理层、投资者等。
2、架构设计:
设计Agent的整体架构，包括Prompt设计模块、数据获取模块、RAG检索模块、LLM应用模块、报告生成模块等。
确定各模块之间的接口和交互方式，确保数据流和控制流的顺畅。
3、Prompt设计模块:
设计合理的Prompt模板，以引导LLM模型更好地理解用户问题和意图。
通过不断优化Prompt设计，提高Agent的回答质量和用户体验。
4、 * 数据获取模块:*
开发数据获取脚本或接口，负责自动从指定的网站(如证券交易所、公司官网、财经新闻网站等)抓取财报数据和其他相关信息。对收集到的数据进行清洗、格式化、去重等预处理工作，确保数据质量。
5、RAG检索模块:
整理历史财报分析报告、行业报告、会计准则等资料，构建财报知识库。使用RAG技术对知识库进行索引和优化，允许Agent在回答财报分析问题时，能够从其知识库中检索相关的文档和片段。
6、LLM处理模块:
将LLM模型与RAG技术集成，配置模型参数和检索策略。利用LLM模型的强大语言理解和生成能力，对经过RAG检索增强的问题进行理解和回答。
7、报告生成模块:
设计报告模板和格式化规则，确保生成的报告符合用户需求和规范。使用自然语言处理技术对报告初稿进行润色、校对和优化，提高报告的可读性和准确性。
集成图表、表格等可视化工具，增强报告的数据呈现效果。
未来已来，只是尚未普及。