广发给咱们分享了一个关于未来的好东西，叫做《未来已来系列之二：AI+固收实战：智能体的构建之道》。这个报告专门看AI Agent在固定收益投研里到底咋用，把技术框架、开发平台、怎么部署，还有具体咋干活儿都讲透了。广发说，以后这东西会把固收投研从跟人瞎扯转成自己干事儿，是金融科技大变样的主心骨。 AI Agent说白了就是个由LLM大模型加上规划、记忆和工具凑一块儿的家伙，它能解决大模型自己干不了复杂活儿、容易瞎说八道、记不住事儿、也没办法用好外部工具的难题。这东西有反应式、深思熟虑式、混合式三种玩法。反应式的快得很，适合简单规矩的事儿；深思熟虑的擅长深琢磨和长期计划；混合式的两者都沾边，企业级最爱。要想让它跑起来，得有大模型底座、提示词工程、RAG检索增强、工具调用、记忆体系、多智能体一块儿动和工作流编排这七个核心技术帮忙。现在搞这个的平台主要分三类：代码框架LangChain和LangGraph适合大机构自己改改；低代码平台Coze零门槛，业务人员上手快；开源私有化的Dify对中小机构最合适。 金融行业的钱袋子捂得严、管得紧，所以必须自己私下里用。轻量级的中小机构可以拿Ollama+Dify快速搞定；大一点的企业就得用vLLM加上Kubernetes还有Milvus和LangGraph来保证安全和速度。生产环境里最好用DeepSeek-R1或者Qwen3这些国产的、经过金融微调的模型。 AI Agent跟固收业务那是高度匹配的，能把投研、财富管理、风控还有合规这些环节全照顾到。投研这边，数据清洗、信用预警、研报生成都能自动搞定，把研究员从那堆重复活儿里解放出来；财富管理那边能根据客户画像给配置建议，把那些没被大机构服务到的长尾客户也给包圆了；风险管理这块儿能实时盯着舆情和信用变化，提前报警；合规方面更是省心，自动检查内容和操作，省钱省事。报告估计以后固收场景会用深思熟虑的方式加上多智能体来做深度研究，混合式架构去干智能投顾的活，以后人和机器一块儿干活儿就是常态了。 不过现在落地还有不少坎儿，数据合规、模型容易犯迷糊、业务对不上口、解释不清楚、算钱太贵这些问题还得解决。再加上技术老是变、监管越来越严、输出的结果也不一定准这些风险。但随着技术越来越成熟，国产方案也慢慢完善了，AI Agent肯定能成为固收领域的标准工具，大大提高干活儿的效率和风控的本事。