研究人员开发了ATLAS，一个旨在利用大型语言模型增强金融交易决策的多智能体框架。该系统整合了市场数据、新闻和公司基本面信息，并设有一个能够生成可执行市场订单的中央智能体。一项关键创新是Adaptive-OPRO，一种动态调整指令以响应实时反馈的提示优化技术，与静态提示相比，随着时间的推移性能得到提升。 AI
影响 为金融交易中的LLM智能体引入了一种新颖的提示优化技术，有可能改进决策和订单执行。
排序理由 这是一篇详细介绍基于LLM的交易智能体的 novel framework and technique 的研究论文。
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arXiv:2510.15949v4 Announce Type: replace-cross Abstract: Large language models show promise for financial decision-making, yet deploying them as autonomous trading agents raises fundamental challenges: how to adapt instructions when rewards arrive late and obscured by market noi…