crewAI besteht aus einer modularen Architektur, bei der jeder KI-Agent sich auf eine spezifische Aufgabe konzentriert: Ein Agent ruft historische und Echtzeit-Marktdaten sowie Portfolio-Daten ab, ein anderer wendet quantitative Modelle und maschinelles Lernen-Algorithmen an, um Risikomaße wie Value at Risk, Conditional VaR, Stresstests und Szenarioanalysen zu schätzen, und ein Bericht-Agent fasst die Ergebnisse in strukturierte PDF- oder Dashboard-Formate zusammen. Benutzer können API-Schlüssel für Datenquellen konfigurieren, Modellparameter anpassen und Agenten erweitern oder ersetzen, um spezielle Anlagestrategien oder Compliance-Anforderungen zu erfüllen.