crewAI состоит из модульной архитектуры, где каждый агент ИИ выполняет конкретную задачу: один агент собирает исторические и текущие рыночные и портфельные данные, другой применяет количественные модели и алгоритмы машинного обучения для оценки мер риска, таких как Value at Risk, Conditional VaR, стресс-тесты и сценарные аналитики, а агент для отчетности компилирует результаты в структурированные PDF или панели. Пользователи могут настраивать API-ключи для источников данных, изменять параметры моделей и расширять или заменять агентов для соответствия специализированным стратегиям инвестирования или требованиям соответствия.