金工东吴金工AI研究系列之二AIAgent重构主动投研工作流

内容目录TOC\o"1-2"\h\z\u数据底座：Agent深度介入投研工作流的基础 5外部数据调用： MCP 5自建数据库调用：获取因子数据 6以投研专有知识资产构筑AI时代的核心竞争力 7ima知识库：专有知识资产的沉淀与管理 7专有知识资产的调用与执行 8AI聊天记录整理：碎片化交流信息的知识化沉淀 9AI邮箱整理：高价值邮件信息的提炼与回流 10Agent复杂应用场景构建 13案例1：宏观数据分析 13案例2：投资价值分析报告 14案例3：本地知识库的LLM-Wiki体系构建 153.4.案例4： 场景 16案例5：投资专家讨论场景 17案例6：投资决策场景 18总结与展望 19风险提示 19图表目录图1： MCPSkill获取数据 5图2：数据库Skill取因子 6图3：ima知识库界面示例 7图4：ima的QQ浏览器插件使用示例 8图5：调用ima投研专有知识资产实现精准问答 9图6：应用ima知识库挖掘微信记录 10图7：连接163邮箱流程示例 图8：整理每日邮件摘要并存入ima知识库 12图9：宏观数据分析案例 14图10：投资价值分析报告案例 15图基于Obsidian‑LLM‑Wiki体系构建本地知识库 16图12：本地知识库与自建专属研究框架Skill的结合 17图13：自建基金经理投研会Skill 18图14：自建投决会Skill 19AgentAI长久动研心并简的息而是宏环行气公司基市交结投资预之持建联在动变中可验、可跟的资断传工作下研员要动完数提本读息比对和点着标的究率和信来扩投作面的问题已渐信不转“息载投作者对的 分据径不史点以研会内沉足等多题会同程上拖累研效和策盘量。我们为Agent在动投中定应投研手+程擎+知沉淀工具”组。方，Agent可以担料索据调、本要报初稿代码辅等频复降低究在础息理上时消另面可以将 司研理投会和组复等作解更标化的步骤在程提证缺口风假和验问题更一，Agent还可把聊天记录、会议纪要、邮件附件、调研文本和研究报告持续归档，形成可检索、可追溯可复的有识产。AIAgentMCPAIAgentAgent本文主要围绕AIAgentAgent复Agent数据底座：Agent深度介入投研工作流的基础数是AIAgent能真介入究程基有当层据备晰径稳定接和追来时，Agent成内才进一分和盘基。在Agent工作中数层价不仅“数取来更重的将散数入口化为标准、调用可用研究力一面，Agent可以过 MCP具直调用行情、财务、公告、新闻和宏观数据，降低基础数据查询和整理的门槛；另一方面内部据和子可为Agent供贴投场景结化据使其复杂应用具更定可的数支。外部数据调用： MCPAI金融市场（AIFinMarket）是万得面向AI应用和Agent场景提供的金融能力入口。从技术定位看，MCP（ModelContextProtocol）是一类面向大模型和外部系统连接的标准化协议，目标是让AI应用能够以统一方式访问外部数据源和工具。MCP的意义在于把金融数据服务封装成Agent工作流中MCPExcel插件取模式的优势在于可以嵌入Agent图1： MCPSkill获取数据自建数据库调用：获取因子数据除 MCP等部接口，部子据是AIAgent务化的重要数底。相较于临时编写SQLDongWuFactorSkill，AgentSkillAgent图2：数据库Skill获取因子以投研专有知识资产构筑AI时代的核心竞争力AIAIAAIAIAIAIima知识库：专有知识资产的沉淀与管理AI知识库是腾讯推出的AIAIima图3：ima知识库界面示例WorkBuddy,imaima2.0Chrome/QQima资产建设，为后续AI图4：ima的QQ浏览器插件使用示例WorkBuddy,imaWorkBuddy：专有知识资产的调用与执行知则AIAgentAIimaAIima”Skill，WorkBuddySkillSkill可SkillSkillsSkillsAIimaAI图5：WorkBuddy调用ima投研专有知识资产实现精准问答WorkBuddy,ima可以直接调用多数国内主流模型包括GLM5.2Kimi-2.7-Code，Deepseek-V4-ProAI聊天记录整理：碎片化交流信息的知识化沉淀AIimaSkillAIaouddy图6：应用ima知识库挖掘微信记录WorkBuddy,imaAI邮箱整理：高价值邮件信息的提炼与回流AIima163IMAPoBudy知图7：WorkBuddy连接163邮箱流程示例WorkBuddy,163网易邮箱ima知识库→→ima淀—智能调用—信息加工—知识回流”的闭环。图8：WorkBuddy整理每日邮件摘要并存入ima知识库WorkBuddy,163网易邮箱，imaAgent复杂应用场景构建AgentAgentOpenAIAgentOpenAI同（onextpouonoAgentAgent这类复杂应用大致有两种落地方式：一是从外部Skill市场或开源社区安装成熟AgentAgentAgent性和可持续迭代。对于主动投研团队而言，更合理的路径通常是先借助外部应用理解AgentAgent案例1：宏观数据分析‑MCP配套2026CPIPPIAgentAgent图9：宏观数据分析案例，WorkBuddy案例2：投资价值分析报告Skill，打通‑MCP‑SkillAgent这类SkillSkillAI之，WorkBuddy案例3：本地知识库的LLM-Wiki体系构建AgentObsidian202525个PDFObsidian，WorkBuddy案例4： 场景Skillfinance-deep-research—反方质询—结论落地”几个环节，使Agent在面对不同行业、公司或主题时，先沿着既定研究方法展开，而不是直接生成一篇泛化报告。新建究架类Skill时，首应确用景输出标其应研流程写成稳步外该同资类设框约最后规输格和量边。对于动研言研对象以市业公司债券基金组主或政策事出态以研究稿、 决会置料跟踪复或交前检查Skill说明件需先诉Agent：遇这务时应先确究题间尺度决场和出束，决是需调数据具知库。SkillAgentSkillAgentObsidian，WorkBuddy案例5：投资专家讨论场景专家讨论类Skill的核心是把多个投资专家的研究框架转化为可复用的会议流程。我们在5位基金经理调研纪要的基础上，将不同基金经理的投资方法匿名化沉淀为managerA-E五类角色，再由会议主持人统一组织议题、控制讨论顺序、提炼分歧和输出结论，进而构建基金经理投研会Skill。Skill对于主动投研团队而言，这类