Ask David是JP摩根开发推出的一项人工智能项目。该项目是一个多智能体AI系统，专为处理复杂的金融数据、自动化投资分析并为金融专业人士提供实时洞察而设计。它通过整合大量金融产品信息，帮助分析师和投资顾问更高效地做出决策。Ask David体现了JP摩根在人工智能领域的战略投入，旨在通过技术提升金融服务的精准性和效率。
在2025年5月的LangChain Interrupt会议上，JP摩根的David Odomirok和Zheng Xue分享了Ask David的开发细节。David Odomirok和Zheng Xue分享的信息，JP摩根的Ask David是一个复杂的多智能体AI系统，专为自动化投资分析而设计。
Ask David的核心功能包括：
- 自动化数据处理：能够快速分析数千种金融产品的复杂数据集，减少手动研究时间。
- 多智能体架构：系统由多个AI智能体协作完成任务，由一个“监督者”智能体协调，确保高效工作流程。
- 个性化洞察：根据用户需求提供定制化的投资建议和市场分析。
- 实时响应：支持即时回答金融查询，提供最新的市场趋势和数据洞察。 这些功能依托自然语言处理（NLP）和机器学习技术，使Ask David能够应对高风险的金融环境。
Ask David是一个多智能体AI系统。该项目由多个AI智能体协同工作，共同完成复杂的投资研究任务。这些智能体在系统中各司其职，例如处理数据、分析市场趋势或生成洞察，而一个“监督者”智能体负责协调这些智能体的工作流程，确保任务高效完成。
这种多智能体架构使Ask David能够处理大规模金融数据并提供个性化、实时投资建议，远超单一智能体的能力。它结合了自然语言处理（NLP）和机器学习技术，体现了JP摩根在AI领域的先进应用。
Ask David的开发部分源于传统金融机构面临的外部压力，包括AI驱动的行业变革和竞争加剧。这种压力促使JP摩根加速技术转型，以维持其在全球金融市场的领先地位。JP摩根利用其雄厚的资源和技术专长，通过Ask David等项目，不仅应对AI带来的挑战，还试图塑造金融行业的未来，巩固自身作为创新领导者的地位。
1. 项目目标与背景
- 目标：Ask David旨在通过AI技术简化投资研究流程，处理数千种金融产品的复杂数据，为JP摩根私人银行部门的分析师和投资顾问提供高效支持。
- 背景：项目是JP摩根18亿美元技术投资的一部分，反映了该行在金融科技领域的战略重点，特别是在人工智能和机器学习的应用。
2. 多智能体系统架构
- 核心设计：Ask David采用多智能体架构，由多个AI智能体协作完成任务。每个智能体专注于特定功能（如数据提取、分析或生成洞察）。
- 监督者智能体：一个“监督者”智能体负责协调所有智能体的工作，确保任务分配合理、流程高效，并整合最终输出。
- 优势：这种架构允许系统处理大规模数据，同时保持模块化和灵活性，能够快速适应不同的研究需求。
3. 技术实现
- 核心技术：系统基于自然语言处理（NLP）和机器学习，结合大数据分析，能够理解和处理复杂的金融术语和市场数据。
- 数据处理：Ask David能够实时分析市场趋势、财务报告和其他金融数据，为用户提供即时且个性化的投资建议。
- 开发挑战：Odomirok和Xue提到，开发过程中需要解决数据隐私、系统可扩展性以及AI模型在高风险金融环境中的准确性问题。
4. 应用与影响
- 实际应用：Ask David已被部署在JP摩根私人银行部门，帮助分析师快速生成投资洞察，减少手动研究时间。
- 效率提升：系统显著缩短了研究周期，提高了决策速度，同时保持高质量的分析成果。
- 行业影响：该项目展示了AI在金融领域的潜力，可能推动其他机构加速采用类似技术。
5. 未来展望
- 持续优化：Odomirok和Xue表示，团队正在探索进一步增强系统的功能，例如扩展到更多金融服务领域或整合新的AI技术。
- 开放性：他们强调Ask David的开发过程注重透明性，愿意与行业分享经验，以推动金融科技的整体进步。
LangChain 是一个开源软件框架，旨在简化大型语言模型（LLM）在应用程序中的集成与开发，为开发者提供模块化工具以构建复杂的AI应用。虽然公开信息未明确证实Ask David直接使用LangChain，但两者在技术和应用上有显著的契合点，LangChain很可能是Ask David开发中的关键工具或灵感来源。
LangChain 提供了一套工具和接口，帮助开发者将LLM（如OpenAI的GPT、Hugging Face模型）与外部数据源、工具和记忆机制整合，支持以下功能：
- 链式操作（Chains）：将多个LLM调用或工具调用链接起来，处理复杂任务，如数据检索、文本总结和问答。
- 智能体（Agents）：支持AI根据输入动态选择行动，例如查询数据库或调用API。
- 数据增强：通过检索增强生成（RAG）连接外部数据源，如数据库、文档或网络搜索。
- 记忆管理：维护对话上下文，确保多轮交互的连贯性。
- 模型灵活性：允许开发者在不同LLM之间切换，优化性能或成本。
Ask David对JP摩根具有重要的战略价值。它不仅大幅提高了投资研究的效率，还通过自动化降低运营成本，为客户和员工提供更优质的服务体验。作为JP摩根18亿美元技术投资的一部分，Ask David展示了该行在AI领域的前瞻性。在更广泛的金融行业中，该项目推动了AI在投资决策中的应用，预示着人工智能将重塑金融服务的未来。