Captide 正在重塑金融机构构建 AI 的方式，提供一个全栈平台，可以轻松部署多代理系统、将智能嵌入到金融工作流程中，并从数百万份公司申报文件中提取见解——而无需构建和管理复杂 RAG 基础设施的开销。
其基础是 Captide 经过精心策划的全球金融披露库，涵盖 14,000 多家上市公司的数据，这些数据经过预处理和结构化，以便与大型语言模型进行最佳使用。在此基础上，Captide 构建了领域特定的 AI 代理，这些代理可以读取、解释和推理这些数据——从而增强了从投资研究到股权建模的各种高价值任务。
这些代理不仅提取信息，还利用所有权威来源来自动化曾经需要数小时或数天的工作流程。Captide 的系统以卓越的精度、速度和上下文理解能力，赢得了领先资产管理公司、投资银行和全球机构的信赖，以大规模增强决策能力。
Captide 由 LangChain 生态系统提供支持，可以实时探索投资论点、公司事件、同行比较、并购信号等。
通过 LangGraph 平台实现扩展
Captide 代理用于各种用例——从回答有关公司申报文件的连续问题到为需要大规模并行调用的类似电子表格的设置提供支持，以填充包含指标和见解的单元格。为确保跨用例的可靠性和可扩展性，Captide 代理部署在 LangGraph 平台上。LangGraph 平台确保服务能够有效应对请求量，并提供内置工具，用于在每次会话中保存和回忆代理执行的状态。这确保代理在扩展时保持一致、响应迅速且具有上下文感知能力。
在电子表格类应用程序中，Captide 代理可能会同时触发数千个单元格，每个单元格具有不同的参数。这会在某个时间点产生大量并发任务。LangGraph 会自动向上或向下扩展基础设施以满足这些需求，确保无论负载如何都能实现稳定、高效的性能。
部署在 LangGraph 平台上还使 Captide 的产品团队——金融领域专家——能够积极塑造代理行为。通过访问 LangGraph Studio 的低代码界面，他们可以快速迭代提示和代理设计，将客户反馈和行业知识直接融入其中。这使得工程团队能够专注于代理设置和架构，并为产品团队提供比传统设置更强的敏捷性。
通过 LangSmith 实现可观察性和可靠性
Captide 的 AI 代理在一个复杂的编排框架内运行，分解复杂任务，协调多个工具调用，并确保每个步骤的透明度。为了保持高性能和控制力，Captide 依靠 LangSmith 使每个代理决策都完全可观察、可测试和可验证。通过 LangSmith，团队可以端到端地跟踪响应，同时密切监控成本、准确性和延迟。
LangSmith 在保持质量方面也发挥着至关重要的作用。Captide 设置了评估，定期测试常见和边缘情况的用户请求，对代理的响应进行评分，以在问题出现之前进行捕获。这是一个持续的反馈循环，可确保每次部署都比上一次更智能、更快、更具弹性。
将生成式 UI 引入 Captide
为了服务于寻求强大工具但技术开销最小的投资团队，Captide 最近推出了一项界面，可立即访问其核心技术。仅通过自然语言，分析师就可以执行复杂的股权研究、基准测试公司以及验证投资论点，所有这些都由 Captide 的 AI 代理提供支持。
为了让这种体验栩栩如生，Captide 使用 LangGraph 的生成式 UI 技术构建了该平台。这使得 AI 代理能够将交互式 React 组件从服务器直接推送到用户界面。每个组件都由 LangGraph 平台唯一标识并打包，然后在对话展开时动态加载。结果是一个响应迅速、模块化的体验，界面可以实时适应用户的请求和代理的研究路径。
此设计最强大的方面之一是其提供的可见性。在 Captide 的实现中，用户不仅看到最终答案，还看到整个思考过程。当代理处理请求时，界面会流式传输其正在执行的步骤、正在检查的来源以及沿途的发现。这很重要，因为没有两个查询遵循相同的路径——研究并购交易与基准测试公司截然不同，Captide 的客户期望每个步骤都透明。例如，如果有人询问过去的收购，系统会识别任务，从海量的申报和披露文档库中提取相关文档，并显示关键摘录。所有这些都实时显示给用户，使研究从头到尾都可追溯和审计。
结论
Captide 将代理 AI 的全部潜力直接带给金融分析师和决策者。凭借 LangGraph 和 LangSmith 在幕后提供支持，该平台可轻松扩展，在高压下保持可靠，并提供对每个流程步骤的完全可见性。其结果是一种更智能、更直观的研究、推理和行动方式，为 AI 支持金融工作流程树立了新标准。