2025年被稱為全球人工智能領(lǐng)域的“Agent元年”，金融行業(yè)也迎來了自己的AI Agent（智能體）時(shí)代。7月18日，熊貓證券與極峰精靈AI共同研發(fā)的QizAI智能助手橫空出世，并召開線上發(fā)布會，這標(biāo)志著 AI 不再滿足于回答問題，開始在證券行業(yè)大展身手。

當(dāng)能思考的大模型升級為會行動的智能體，金融業(yè)已抵達(dá)AI變革臨界點(diǎn)。這場從“對話”到“代勞”的躍遷，預(yù)示著一個(gè)新分工時(shí)代的到來，展示了金融業(yè)生產(chǎn)力重構(gòu)的本質(zhì)：人類的角色從“執(zhí)行者”升維為“智能體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)師”與“價(jià)值分配者”。

AI Agent的革命性演進(jìn)：從對話到自主行動

在人工智能專家的語境中，AI Agent 并不是更聰明的 Chatbot，而是一種具備自主認(rèn)知架構(gòu)的數(shù)字執(zhí)行體，是同時(shí)擁有腦、眼、四肢的有機(jī)系統(tǒng)?！澳X”為核心控制器，具備構(gòu)建任務(wù)理解與策略生成能力；“眼”是技術(shù)整合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與行業(yè)知識庫，實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知；“四肢”用于調(diào)用API、金融模型等工具集執(zhí)行操作，形成“感知—推理—行動—進(jìn)化”閉環(huán)。

人類可以把 Agent 想成一位數(shù)字同事。以前的軟件流程是固定的，敲一下動一下，等待指揮，超出說明書就罷工。Agent 則更像一位剛?cè)肼毦妥詭X、手和筆記本的新人，只需說一句指令，告訴它想要什么，它就會自己查新聞、看價(jià)格、算風(fēng)險(xiǎn)、下單、寫復(fù)盤，不用教它怎么做。

Agent 的本質(zhì)不是大模型會說話了，而是大模型長出了手、腳和反饋神經(jīng)，能夠像人一樣閉環(huán)完成任務(wù)。它不是更大的單體大腦，是通往 AGI 的社會雛形。

AGI（通用人工智能）是終極的大腦，具備跨領(lǐng)域、跨任務(wù)的通用認(rèn)知與自我進(jìn)化能力；而 Agent 是這顆大腦在現(xiàn)實(shí)世界中具象化的“數(shù)字生命體”，AGI 提供智能的上限，Agent 提供落地的接口。換句話來說，AGI 是目標(biāo)，Agent 是路徑。

對于AI發(fā)展到AGI的這一路徑，OpenAI 首席執(zhí)行官Sam Altman提出了一套界定AI進(jìn)化等級的分類系統(tǒng)，該分級系統(tǒng)為AI變革標(biāo)注了清晰的航標(biāo)——從基礎(chǔ)對話、復(fù)雜推理，到自主代理、創(chuàng)新突破，最終抵達(dá)系統(tǒng)級組織協(xié)同。

第一階段，AI是一個(gè)聊天機(jī)器人，只能進(jìn)行基礎(chǔ)的對話；

第二階段，AI步入推理者層面，能夠獨(dú)立進(jìn)行人類級別復(fù)雜問題的推理；

第三階段，AI成為代理，能夠自主規(guī)劃行動執(zhí)行多日的任務(wù)鏈；

第四階段，AI的角色是創(chuàng)新者，能夠進(jìn)行自主科研與技術(shù)發(fā)明；

第五階段，AI能作為組織者，主導(dǎo)完成更為復(fù)雜的組織協(xié)作工作。

AI Agent持續(xù)在金融領(lǐng)域突破，迎來MCP全新協(xié)作方式

AI技術(shù)的發(fā)展讓各行各業(yè)都為之一振，但對于金融機(jī)構(gòu)來說，大模型技術(shù)從部署到應(yīng)用仍存在不少障礙。在更復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景下，依然面臨流程固化、數(shù)據(jù)孤島、人力成本高企、個(gè)性化服務(wù)不足等挑戰(zhàn)。但是，AI驅(qū)動的變革是人類的必經(jīng)之路，AGI已是未來金融行業(yè)的重要坐標(biāo)。

熊貓證券與極峰精靈AI聯(lián)合研發(fā)的QizAI智能體，其數(shù)據(jù)供應(yīng)商為融聚匯，涵蓋了行業(yè)數(shù)據(jù)、MCP協(xié)作、功能卡片組件等多方面支持。QizAI是香港券商中首個(gè)從多個(gè)功能維突破Sam Altman的AGI演進(jìn)框架中第三階段“代理層”技術(shù)屏障的智能體。這意味著QizAI已能夠通過動態(tài)任務(wù)規(guī)劃對用戶指令自主拆解并執(zhí)行、利用多工具協(xié)同無縫調(diào)用合規(guī)審查引擎、支付接口等系統(tǒng)，以及讀取歷史操作反饋持續(xù)優(yōu)化策略邏輯持續(xù)進(jìn)化能力，將金融服務(wù)的邏輯從“流程自動化”推向“決策智能化”，標(biāo)志著金融業(yè)首次實(shí)現(xiàn)從“人類主導(dǎo)工具”到“人機(jī)共生決策”的范式遷移。

隨著智能體的蓬勃發(fā)展，MCP（Multi-agent Collaboration Protocol，多智能體協(xié)作協(xié)議）的興起與流行也將是必然。相較于傳統(tǒng)的API接口協(xié)作，MCP給智能體之間裝上標(biāo)準(zhǔn)化“神經(jīng)突觸”，大幅提升異構(gòu)系統(tǒng)間的協(xié)同效率。

把各智能體想象成不同領(lǐng)域的專家，那么MCP就是所有專家能夠相互溝通的新語言。就像不同智能體的通用USB接口，讓股票分析Agent能直接“讀懂”供應(yīng)鏈Agent的物流預(yù)警，讓合規(guī)Agent實(shí)時(shí)調(diào)用輿情Agent的情感分析，這種底層協(xié)作機(jī)制的突破帶來了質(zhì)的飛躍，成為AI深入滲透多樣化金融場景的關(guān)鍵工具。

未來的 AGI 不會是一個(gè)超大模型，而是由大量專業(yè) Agent 組成的社會。AGI 是操作系統(tǒng)內(nèi)核，Agent 是跑在系統(tǒng)上的完整應(yīng)用——有 UI、有權(quán)限、有記憶、有工具鏈；當(dāng)多個(gè) Agent 通過 MCP互聯(lián)時(shí)，它們共同逼近 AGI 的“群體涌現(xiàn)”狀態(tài)，而非等待單體模型的終極突破。

智能源于多樣化的協(xié)作，而非完美的單體模型；Agent的演進(jìn)方向正是從單體智能，經(jīng)由MCP協(xié)議的群體協(xié)作，最終涌現(xiàn)出超越個(gè)體之和的組織智慧，MCP已成為AGI生命形態(tài)不可或缺的一部分。

未來圖景：智能體生態(tài)與金融基礎(chǔ)設(shè)施全鏈重構(gòu)

當(dāng)前，業(yè)內(nèi)有許多聲音認(rèn)為，大模型憑借快速擴(kuò)張的能力邊界與持續(xù)優(yōu)化的成本效率，正在迅速擠壓單一功能型Agent的價(jià)值空間。不過，在金融等高壁壘領(lǐng)域，AI Agent非但不會消亡，依托其行業(yè)四大特性作為“護(hù)城河”與大模型深度融合。

一、極致的可靠性要求：金融業(yè)受最嚴(yán)格的監(jiān)管，要求合規(guī)、風(fēng)控、可解釋、可審計(jì)。每一個(gè)決策都需要可追溯、可回溯，這是通用大模型難以直接滿足的；

二、數(shù)據(jù)與知識壁壘： 金融Agent深度耦合于機(jī)構(gòu)的私有數(shù)據(jù)和know-how，如高頻交易、風(fēng)險(xiǎn)評估等。這種“行業(yè)大腦”的深度，是通用模型無法企及的；

三、復(fù)雜決策與長業(yè)務(wù)鏈路： 投研、風(fēng)控等核心業(yè)務(wù)是復(fù)雜的“決策鏈”，需要中間結(jié)論可被拆解和檢驗(yàn)。Agent的“組件模式”比大模型的“黑盒模式”更可控、更受青睞；四、專有系統(tǒng)的連接與操作： 金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部IT系統(tǒng)林立，有價(jià)值的Agent必須能安全、穩(wěn)定地連接并操作這些系統(tǒng)，形成工作流閉環(huán)，這是極高的技術(shù)壁壘。

據(jù)相關(guān)領(lǐng)域的專家預(yù)測，AGI可能在2026-2030年間出現(xiàn)。QizAI在證券行業(yè)的成功突破預(yù)示了其更廣闊的發(fā)展前景。從影響力上來看，Agent的影響力必將超越當(dāng)前落地的券商領(lǐng)域，引領(lǐng)整個(gè)金融行業(yè)的智能化趨勢。

人類社會的發(fā)展進(jìn)程中，技術(shù)革命的深層意義永遠(yuǎn)超越工具本身。當(dāng)智能體接管程式化的數(shù)據(jù)分析、合規(guī)審查、交易執(zhí)行，人類金融從業(yè)者的角色正經(jīng)歷本質(zhì)性重塑。智能體時(shí)代的核心命題是將人類從執(zhí)行層解放，轉(zhuǎn)向更高階的價(jià)值創(chuàng)造者，QizAI只是起點(diǎn)，以熊貓證券為代表的智能體實(shí)踐探索者將持續(xù)前進(jìn)，直到AGI的鐘聲敲響。