Lavori accademici recenti mostrano sistemi multi-agente alimentati da modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) che superano modelli semplici nell'allocazione di portafogli crypto. Questi sistemi:

Utilizzano squadre di agenti specializzati focalizzati sull'analisi dei dati, integrazione della letteratura e modellazione predittiva.

Comunicano livelli di fiducia e aggiustano le strategie dinamicamente.

Ottieni rendimenti più forti aggiustati per il rischio e una migliore spiegabilità.

Immagina portafogli AI strutturati e trasparenti in cui gli agenti discutono le allocazioni, rispondono ai cambiamenti di mercato e giustificano le decisioni—rendendo gli investimenti guidati dall'AI più affidabili e adattabili.

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