信贷尽调从数月压缩至2小时、风险预警时效提升80%……这些曾被视为"未来场景"的变革，正在2025 年的金融业加速落地。随着DeepSeek等国产大模型爆发式迭代，AI Agent已不再是实验室概念，成为驱 动效率与创新的核心引擎。 业内人士认为，多智能体架构成为大模型落地的主要形式，能适配金融复杂业务场景的动态需求，已在 信贷业务的效率提升、风险研判及交互智能化方面展现出较大潜力。在AI重构金融价值链的进程中， 懂业务的技术者与懂技术的业务者，才能赢得"人机共舞"的主导权。 AI赋能流程改造势不可挡 随着大型语言模型（LLM）能力的指数级跃升与多智能体协作技术的突破性进展，2025年正被全球金 融科技界公认为"AI Agent元年"。这股浪潮正以前所未有的深度和广度冲击着金融行业的每一个角落， 推动着从后台运营到前台决策的全链条智能化革命。 "尽管这一概念已被提及多年，但今年我们真正在行业实践中感受到了它的落地，无论是身边的合作案 例、自身团队的探索，还是竞争对手的动态，都印证了Agent技术已从概念走向实操。"OpenCSG联合创 始人、CTO王伟说。 "AIGC推动金融行业软件研发工艺升级是必然趋势，这 ...

神译局是36氪旗下编译团队，关注科技、商业、职场、生活等领域，重点介绍国外的新技术、新观点、新风向。 编者按：2025年是AI智能体元年。本系列文章旨在介绍AI智能体的概念、类型、原理、架构、开发等，为进一步了解AI智能体提供入门知识。本文为系列 文章的第七篇，文章来自编译。 引言 智能体是通过大语言模型（LLM）控制应用流程的系统。随着系统复杂度增加，管理和扩展会愈发困难，常见问题包括： 智能体工具过多导致决策低效 单智能体难以处理复杂的上下文 系统需要多个专业领域的配合（如规划师、研究员、数学专家等） 随着智能框架的发展，企业开始构建多智能体系统，寻求通用解决方案。两年前研究者开发了ChatDev协作系统，这个虚拟软件公司通过CEO、产品总监、 设计师、程序员等多角色智能体协同工作，成功开发出电子游戏。 单智能体架构 问题表现包括： 在涉及到数据提取、报告生成等差异化任务时，多智能体分工优势显现。各智能体专注专业领域，提升解决方案质量，同时降低开发难度。 工具过载：选择困难症 上下文膨胀：超出处理能力 错误增加：泛化职责导致输出劣化 多智能体架构 这些智能体成功协作开发游戏后，人们认为多角色架构可解决所有 ...