META：结合情景记忆检索的多智能体金融决策框架

针对现有大语言模型交易系统多侧重长期预测或缺乏状态记忆等缺陷，研究人员提出了记忆增强型交易智能体框架 META。该框架是首个引入类似检索增强生成（RAG）的情景记忆增强型多智能体金融决策系统，通过整合一系列专门的指标分析智能体，有效解决了复杂交易环境下的动态决策需求，提升了智能体在金融分析与交易推理中的实际应用能力。

原标题：Agent Memory with Episodic Retrieval for Financial Decision-Making