宏观深度报告：如何用AI自动写研报？——搭建Hermes架构的证券分析师“超级助理”.pdf

研究背景与目的

东吴证券研究所探索AI智能体在证券研报核心撰写环节的自动化应用，旨在将研究报告从数据采集到编辑检查的主要环节实现半自动化，释放研究员在结构性重复劳动中的时间占用，为投研领域的智能化转型提供可复用的实践范式。

技术架构

系统采用DeepSeek V4 Pro作为推理引擎，负责理解任务、分析数据和生成内容；选用Hermes Agent作为执行框架，负责操作文件、调用接口和调度流程。两者分工协作，构成完整的自动化研报生成系统。

四角色流水线设计

体系将传统研报产出流程拆解为四个独立AI角色：新闻收集员（多源采集新闻并按维度分类去重）、数据底稿工程师（校验数据完整性与口径一致性）、研报撰写员（基于底稿按框架自动生成报告）、编辑检查员（独立执行六项审查并出具意见）。四角色按线性顺序执行，职责边界清晰，前一环节未完成则后一环节不启动。

案例验证

以《黄金ETF，2026年5月复盘及6月展望》为验证场景，AI生成的报告与真人撰写版本在核心结论、走势结构划分与归因逻辑上高度一致，均识别出月初高位震荡、月中破位下行、月末加速探底的三段式结构，盲测下普通读者难以区分来源。效率层面，新闻采集简化为单行代码批量拉取，写作变为框架调用加数据填入的协作模式。

核心局限

系统在信息源覆盖度、新闻真伪辨别、多事件权重排序、数据源外部依赖以及前瞻性走势结论等方面仍存在局限，需真人研究员进行交叉验证、逻辑复核与最终决策把关。

未来方向

拓展至更多资产类别、引入动态学习机制、打通图表自动化渲染、建立"生成—验证—迭代"的闭环反馈体系。