研究人员开发了一个用于自动化加密货币投资组合管理的多智能体系统（MAS），整合了新闻情绪、市场动态和交易信号。该系统将任务分解给专门的智能体，利用了分层、协作和辩论式通信架构。在为期52周的回测中，最佳配置实现了133.52%的累计回报和1.502的夏普比率，优于单智能体模型和深度学习基线。研究还表明，多智能体协调的好处与模型无关，与GPT-4o、GPT-5和Claude Sonnet 4.5均表现良好。 AI
影响 展示了基于LLM的多智能体系统在复杂、实时金融决策中超越单一模型的潜力。
排序理由 该集群基于一篇详细介绍新颖系统及其性能评估的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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