Rogo扩展金融AI基准测试，优化集成使错误答案减少75%

发生了什么

据Rogo · 技术动态10月8日报道，Rogo扩展其Big Finance Bench (BFB)框架，以评估AI代理如何通过API、MCP和本地集成使用金融数据。该框架比较标准集成与Rogo优化集成的表现，衡量质量、速度和成本的改进。在源级别，Rogo围绕对真实金融工作流程重要的信息和功能优化每个集成，移除多余字段。在生态系统级别，评估源如何协同工作，确定权威源并解决信息重叠。结果显示，与标准未优化集成相比，Rogo优化集成产生的严重缺陷答案减少75%，虚假“无数据”响应减少77%。在一个私募市场源上，代理回答正确数据的比例从92%提升至99%。此举旨在超越数据连接性，实现针对质量、速度和令牌效率优化的数据智能。