본 논문은 다양한 디지털 협업 도구에도 불구하고 여전히 발생하는 인간 오류와 지연 문제를 해결하기 위해, 일반 목적의 LLM 에이전트가 정확하고 경제적으로 대표적인 자산 관리 작업을 완료할 수 있는지 연구한다. 이를 위해, 합성 도메인 데이터를 도입하고, 동료 시뮬레이션을 강화했으며, 자동 작업 생성 파이프라인을 프로토타입화했다. 자산 관리 보조 수준의 에이전트 적합성을 측정할 수 있는 평가 세트를 생성하고 평가하는 것을 목표로, 검색, 분석, 요약/의사소통을 포함하는 12쌍의 자산 관리 보조 작업 벤치마크를 구축했다. 특히 높은 자율성과 낮은 자율성 변형 작업을 제시했다.
