金工专题报告：东吴金工AI研究系列之二，AI Agent重构主动投研工作流.pdf

本文系东吴证券金工专题报告，探讨AI Agent如何重构主动投研工作流。报告指出，随着大模型能力演进，AI应用从单点问答走向具备任务拆解、工具调用及流程沉淀能力的Agent阶段，为主动投研带来范式变革。AI Agent定位为“投研助手+流程引擎+知识沉淀工具”，旨在规避传统投研信息过载、数据口径不一及历史观点难以回溯等痛点。

报告从三个层次梳理重构路径：一是数据层，通过Wind MCP及内部因子库封装Skill，实现结构化数据的标准化调用，提升取数效率与口径一致性；二是知识层，依托ima知识库与WorkBuddy协同，将研报、聊天记录、邮件等分散信息转化为可检索、可调用、可执行的专有知识资产，形成“知识沉淀—智能调用—信息加工—知识回流”闭环，构筑机构差异化竞争力；三是复杂应用层，构建宏观数据分析、投资价值分析、本地知识库构建、深度研究及投决会等Skill，将重复性工作流结构化，缓解上下文污染，实现从辅助工具到投研协作系统的升级。

报告强调，AI Agent的核心价值在于将分散的信息处理、研究讨论和过程留痕转化为更可执行、可复盘、可迭代的人机协同框架，而非替代研究员的独立判断与最终决策。未来，机构竞争优势将取决于能否持续沉淀专有数据、研究框架与决策经验，并将其转化为可调用、可执行、可迭代的投研能力。