보스턴 소재의 스타트업 LinqAlpha가 투자 아이디어를 엄격하게 검증하도록 설계된 AI 기반 에이전트 '데블스 에드버킷(Devil’s Advocate)'을 선보이며 기관 리서치 분야에 혁신을 일으키고 있다. Amazon Bedrock 플랫폼을 기반으로 구축된 이 대규모 언어 모델 (LLM) 시스템은 투자자의 논리에서 맹점을 체계적으로 식별함으로써 흔히 발생하는 확증 편향 문제를 해결한다. 특히 SEC 공시나 브로커 보고서와 같은 복잡한 문서를 처리하여 숙련된 애널리스트조차 수동 실사 과정에서 놓칠 수 있는 숨겨진 리스크를 찾아낸다.

시스템 구조는 서로 다른 AI 프로그램이 특정 작업에 특화되어 협업하는 정교한 멀티 에이전트 체계를 채택했다. 예를 들어 시각 언어 모델인 Claude 3.7은 PDF 파일 내의 표나 차트와 같은 비정형 데이터를 파싱하는 고난도 작업을 담당한다. 한편 차세대 엔진인 Claude 4.0은 핵심 추론 엔진 역할을 수행하며, 사용자의 가설을 핵심 가정으로 분해하고 색인화된 문서 저장소에서 이와 상반되는 증거를 검색한다.

이 접근 방식의 독특한 점은 시스템이 고정된 스크립트를 단순히 따르는 대신 전문 에이전트들이 상호작용하며 결과를 정교화하는 에이전틱 AI 특성에 있다. 그 결과 모든 비판에 직접적인 인용구가 포함된 구조화된 결과물이 생성되어 원문 소스까지 완벽한 추적성을 보장한다. 실제로 이러한 자동화를 통해 헤지펀드는 평소보다 10배 빠른 속도로 투자 아이디어를 검증할 수 있으며, 추측성 메모를 강력한 근거 기반의 전략으로 전환할 수 있게 되었다.

보스턴 소재의 스타트업 LinqAlpha가 투자 아이디어를 엄격하게 검증하도록 설계된 AI 기반 에이전트 '데블스 에드버킷(Devil’s Advocate)'을 선보이며 기관 리서치 분야에 혁신을 일으키고 있다. Amazon Bedrock 플랫폼을 기반으로 구축된 이 대규모 언어 모델 (LLM) 시스템은 투자자의 논리에서 맹점을 체계적으로 식별함으로써 흔히 발생하는 확증 편향 문제를 해결한다. 특히 SEC 공시나 브로커 보고서와 같은 복잡한 문서를 처리하여 숙련된 애널리스트조차 수동 실사 과정에서 놓칠 수 있는 숨겨진 리스크를 찾아낸다.

시스템 구조는 서로 다른 AI 프로그램이 특정 작업에 특화되어 협업하는 정교한 멀티 에이전트 체계를 채택했다. 예를 들어 시각 언어 모델인 Claude 3.7은 PDF 파일 내의 표나 차트와 같은 비정형 데이터를 파싱하는 고난도 작업을 담당한다. 한편 차세대 엔진인 Claude 4.0은 핵심 추론 엔진 역할을 수행하며, 사용자의 가설을 핵심 가정으로 분해하고 색인화된 문서 저장소에서 이와 상반되는 증거를 검색한다.

이 접근 방식의 독특한 점은 시스템이 고정된 스크립트를 단순히 따르는 대신 전문 에이전트들이 상호작용하며 결과를 정교화하는 에이전틱 AI 특성에 있다. 그 결과 모든 비판에 직접적인 인용구가 포함된 구조화된 결과물이 생성되어 원문 소스까지 완벽한 추적성을 보장한다. 실제로 이러한 자동화를 통해 헤지펀드는 평소보다 10배 빠른 속도로 투자 아이디어를 검증할 수 있으며, 추측성 메모를 강력한 근거 기반의 전략으로 전환할 수 있게 되었다.