本研究提出了 extsc{InvestorBench}，旨在评估不同金融决策环境中的基于LLM的代理，解决财务决策领域缺乏全面框架和标准化数据集的问题。通过多样化任务和开放数据集，提高了LLM代理的适用性，并提出了评估其推理与决策能力的方法。

FinMe是一种基于大型语言模型的智能体架构，专注于金融决策。它通过个人特征、层次化记忆和决策模块提升交易效果，能够自我演进并适应新投资线索。在股票和基金交易中，FinMe的表现优于其他算法，显著提高投资回报。

本研究引入了一种名为FinMe的创新智能体架构，用于金融决策，具有强大的解释性和实时调优能力，提升交易结果。与其他算法智能体相比，FinMe在股票和基金交易中表现出领先的交易性能。FinMe提供了一个先进的智能体架构，用于自动化交易，提升投资回报。