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基于LLM的自主金融研究与分析工具

OpenBB LLM Agents金融分析API集成数据提供商自动研究Github开源项目

OpenBB LLM Agents是一个开源创新项目，结合大语言模型和OpenBB Platform进行自主金融研究。通过函数调用与OpenBB Platform交互，该工具能够分析最新市场数据，处理复杂的时序依赖查询，回答高级金融问题。支持Python 3.10+，可通过PyPI安装。配置OpenAI API密钥和数据提供商凭据后，用户可进行股票市值查询、基本面分析等多种金融分析任务，为金融分析提供灵活、准确的支持。

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介绍相关项目
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目，为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端，支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型，实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外，项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块，有效简化了大语言模型的应用开发流程。
LabelLLM - 开源数据标注平台 优化LLM开发流程
GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台
LabelLLM是一个开源数据标注平台，旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用，可显著提高数据标注效率，为LLM训练数据准备提供有力支持。
AgentPilot - 多代理AI交互平台 支持分支对话和代码执行
AI代理Agent PilotGithub代码解释器多代理聊天开源桌面应用开源项目
AgentPilot是一款开源桌面应用，支持创建和管理多个AI代理，实现多代理交互和分支对话。该应用通过LiteLLM集成多家提供商的模型，允许用户使用自有密钥和数据。内置Open Interpreter功能可执行代码，还提供上下文块管理、工具创建和插件扩展等特性。AgentPilot为用户提供了一个灵活的AI交互环境。
atomic_agents - 模块化、可扩展的AI代理框架
Atomic AgentsGithub使用示例开源项目数据验证框架模块化
Atomic Agents框架专为模块化、可扩展和易用而设计，提供一套可以组合的工具和代理来创建强大的应用程序。框架基于Instructor构建，并利用Pydantic进行数据验证和序列化。详细的快速入门指南和文档可帮助用户快速入门，支持OpenAI、Cohere、Anthropic等多种模型。项目采用MIT许可证，并欢迎社区贡献和改进建议。
llama-agentic-system - 基于Llama 3.1的多功能智能系统
Githubllama-agentic-system代理任务分布式系统大语言模型安全评估开源项目
llama-agentic-system是基于Llama 3.1构建的智能系统,具备任务分解、多步推理和工具使用能力。系统集成了模型推理、安全检查和代码执行环境,并通过Llama Guard进行内容过滤,为开发者提供了构建生成式AI应用的完整工具链。
LLMWare - 为金融、法律及合规行业提供专用AI解决方案
AI工具LLMWare合规性私有云金融行业
LLMWare提供适用于金融、法律和合规行业的AI解决方案，涵盖从专用语言模型到RAG框架的端到端服务，支持多种向量数据库，实现私有云中的高效数据管理。
AgentVerse - 全面的多语言模型(LM)部署与应用框架
AgentVerseGithub任务解决多智能体环境开源社区开源项目模拟框架热门
AgentVerse 是专为多语言模型(LM)部署与应用而设计的框架，提供任务解决和模拟两大核心功能。任务解决框架能集成多个代理，协同完成特定任务，如软件开发和咨询系统等；而模拟框架则允许用户自定义环境，从而观察和交互多个代理间的行为。此外，该项目也在 NVIDIA 博客和 ICLR 2024 上有所介绍，并提供了与诸多应用相结合的开源社区支持。
babyagi - 基于AI的自主任务管理框架
BabyAGIGithubOpenAI人工智能任务管理向量数据库开源项目
BabyAGI是一个结合OpenAI和向量数据库的任务管理框架。该系统能自动创建、排序和执行任务，基于设定目标和历史结果生成新任务。支持OpenAI和Llama等多种语言模型，适合长期任务管理。BabyAGI以简洁和可扩展性著称，为AI自主代理研究提供了基础平台。
ml-agents - 用于游戏和模拟环境的开源智能代理训练工具
AIGithubUnity ML-Agents Toolkit开源项目强化学习模拟环境游戏开发
Unity ML-Agents Toolkit是一个开源项目，利用游戏和模拟环境训练智能代理。集成了基于PyTorch的先进算法，用户可以轻松训练2D、3D和VR/AR游戏中的智能代理。支持强化学习、模仿学习和神经进化等方法，适用于NPC行为控制、自动化测试和游戏设计评估。该工具包为游戏开发者和AI研究人员提供了一个共享平台，助力在Unity丰富环境中测试AI进展，并惠及广泛的研究和开发社区。
agents - 可靠、可扩展且易于使用的TensorFlow Contextual Bandits和强化学习库
GithubPythonTF-AgentsTensorFlow上下文赌博机开源项目强化学习
TF-Agents是一个简化实现、部署和测试新Contextual Bandits和强化学习算法的TensorFlow库。它提供了经过充分测试和模块化的组件，方便修改与扩展，加快代码迭代，并拥有良好的测试集成和基准测试功能。TF-Agents支持多种知名算法如DQN、DDPG和PPO，配有详尽的教程和示例，帮助用户快速上手。无论是稳定版还是夜间版，都可以根据需求进行安装使用，且库的开发保持积极进行以确保灵活与前沿。
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