TriAgent：面向高成本效益金融情感分析的分歧感知多 Agent 委员会

英文标题：TriAgent: Divergence-Aware Multi-Agent Committees for Cost-Efficient Financial Sentiment Analysis

论文提出 TriAgent，一种用于金融情感分析的多 Agent 委员会方法。作者指出，生产环境中的 LLM 金融情感分析存在结构性成本问题：大量查询其实很容易分类，却仍由昂贵的云端推理模型处理，成本会随用户数量线性增长。TriAgent 旨在通过分歧感知机制提升处理成本效率，为开发者构建可扩展的金融 NLP 服务提供新的架构思路。该论文以 arXiv:2607.19794v1 形式发布。

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