crewAI consiste en una arquitectura modular donde cada agente de IA se enfoca en una tarea específica: un agente recupera datos históricos y en tiempo real del mercado y la cartera, otro aplica modelos cuantitativos y algoritmos de aprendizaje automático para estimar medidas de riesgo como Value at Risk, Conditional VaR, pruebas de estrés y análisis de escenarios, y un agente de informes compila los resultados en formatos PDF o paneles estructurados. Los usuarios pueden configurar claves API para las fuentes de datos, ajustar parámetros de modelos y extender o reemplazar agentes para cumplir con estrategias de inversión o requisitos de cumplimiento especializados.

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