F$^2$Agent：多式联运代理智能的金融融合

随着信息源日益多样化和异构化，有效利用多模式数据正成为高质量金融交易的关键。尽管基于 大语言模型 (LLM) 的代理的最新进展已经能够摄取多模态输入，但由于多模态建模有限、融合机制无效和鲁棒性不足，现有方法无法捕获细微的跨模态依赖性，并且仍然容易受到市场噪音的影响。为了应对这些挑战，我们提出了 F$^2$Agent，这是一种由代理智能金融融合驱动的新型多模式代理范式。 F$^2$Agent 首先部署专门代理的层次结构来全面提取特定于模态的信号。它还引入了一种模态感知自适应融合机制，与抗噪声一致性正则化相结合，以动态捕获细粒度的模态间依赖性并生成抗噪声的交易信号。对六种股票和加密货币资产的广泛实验表明，F$^2$Agent 在多个交易指标上始终优于 16 个竞争基准，平均年化回报率相对提高超过 20%。值得注意的是，F$^2$Agent 在 GOOG 上的回报率为 120.48%，在 TSLA 上的回报率为 148.41%，证明了其在不同市场动态中的有效性和稳健性。