멀티 에이전트 LLM 기반 트레이딩 프레임워크 'Trading Agents' 공개

Trading Agents는 실제 월스트리트 트레이딩 기업의 구조를 모방한 멀티 에이전트 LLM 프레임워크입니다. Python 기반으로 개발되었으며, GitHub에서 53,000개 이상의 별(Star)을 기록하며 큰 주목을 받고 있습니다.

이 시스템은 다음과 같은 전문화된 역할을 수행하는 에이전트들로 구성됩니다:

• 분석 팀: 펀더멘털, 감성, 뉴스, 기술적 분석 에이전트가 병렬로 작동하여 데이터를 수집합니다.
• 리서치 팀: 강세론(Bull)과 약세론(Bear) 에이전트가 서로 논쟁하며 최선의 결론을 도출합니다.
• 운영 팀: 거래 시점과 규모를 결정하는 트레이더, 리스크를 평가하는 관리 팀, 최종 승인을 담당하는 포트폴리오 매니저가 협업합니다.

기술적으로는 LangGraph를 사용하여 에이전트 간의 전환을 노드로 관리하며, 모든 결정 과정이 기록되어 **추적 및 감사(Auditability)**가 가능하다는 점이 핵심입니다. 이는 기존의 블랙박스형 머신러닝 모델과 달리, 특정 거래가 왜 제안되거나 거절되었는지에 대한 명확한 논리적 근거를 제공합니다.