在参加峰会的前一天，上述投研总监前往一家第三方投研机构调研，发现后者自研的原油期货策略智能体在全程无人工干预的情况下，在过去一个月里自主完成三笔布伦特原油期货交易，均实现盈利。
7 月 12 日，该原油期货策略智能体在 80 美元 / 桶建仓买涨布伦特原油期货。两天后，该智能体在 83 美元 / 桶附近，再次加仓布伦特原油期货多头头寸。7 月 23 日，当布伦特原油期货价格触及 95 美元 / 桶时，该智能体决定清仓所有多头头寸，获利离场。
8 月 4 日夜盘，该智能体突然再次出手，在布伦特原油期货价格处于 85 美元 / 桶之际建立空头头寸（买跌原油期货）。一天后，当布伦特原油期货跌至 79 美元 / 桶，该智能体迅速平仓空头头寸。
上述投研总监透露，7 月中旬，该智能体一方面持续发出继续看涨布伦特原油期货的预判，另一方面以 "90 美元上方建仓的收益期望值不够有吸引力 " 为由拒绝追高。
在他看来，投研智能体如今已具备自主思考能力，甚至还具备复盘与自我优化能力——可以判断每一个投资决策的预期收益是否合理。
这是投研智能体兴起的一个缩影。记者了解到，众多金融机构都在着手研发投研智能体，全面提升自身的投研效率与投研能力。
弘则研究董事长王沛向经济观察报记者表示，目前，金融市场之所以逐渐重视投研智能体，主要是基于三重考虑：一是相比金融市场研究员每天盯住数十个影响投资决策正确性的数据指标，智能体可以不知疲倦地将数百个维度数据都 " 看一遍 "，捕捉到更多潜在的投资机会与风险因素；二是智能体的交易决策与投研视角 " 不带任何情绪 "，能够严格执行金融机构设定的投研框架与投资分析逻辑；三是智能体能永久牢记资深分析师设定的所有框架与规则，不会出现 " 遗漏遗忘 "。
" 某种程度而言，投研智能体正在替代研究员最低效的一部分工作——信息数据收集、资讯汇总与固定投研流程下的思考推演，让研究员可以留出更多时间和精力思考如何迭代优化自己的深度判断。" 王沛说。
南方基金宏观策略部联席总经理兼数量化投资部总经理唐小东向经济观察报记者表示，若将金融投研工作分成金融研究与金融投资，那么金融研究工作可以全面拥抱 AI。原因是智能体不但可以并行处理全市场标的与百万级特征因子，覆盖全时段行情，无死角地扫描潜在机会与风险，还能基于实时数据持续输出动态概率，对常规金融市场行情做出高频微调，确保投资决策的一致性与纪律性。
阿里云高级解决方案架构师冉庆坤透露，在已落地应用智能体的金融机构中，20% 采取相对保守的使用策略，即他们将智能体主要用于金融市场多维度数据采集与数据合成，策略生成、风险管理、每日回溯、复盘优化等工作仍由人工完成；50% 的机构则 " 更进一步 "，将数据采集、数据合成、策略生成等工作都交给智能体，人工主要侧重风险管理与复盘优化；另有 30% 的机构干脆将数据采集、数据合成、策略生成、风险管理与复盘优化等工作，全部交给智能体自主完成。
在峰会现场，这也引发金融机构的热议——投研智能体是否会全面替代传统人工投研流程？
一家私募基金的投研总监向记者透露，今年 5 月份，他们将自研的投研智能体拿到 A 股市场内测试用。他们发现该智能体生成的逾 30% 投资决策难以 " 被解释 "，其中大部分投资决策看似胜率较高，但其投资逻辑完全是 " 黑盒 "。这反而令投研团队担心，若任由智能体继续自主做出投资决策，迟早会产生投资风险。
另一家资管机构的投资经理表示，他们研发了一款投研风控智能体，" 吸收 " 了资管机构所有的投研风控规则与风控纪律，可以对资管机构所有交易指令下单执行进行智能化风控校验与仓位管理。不过，合规部门对此很快提出异议，一旦该智能体出现风控漏洞差错导致投资亏损，谁来承担相应责任。在合规部门的持续施压下，这款风控智能体目前已被停用。
王沛表示，投研智能体的运行实质是其能够高效、无遗漏地执行投研团队设定的每一条框架与规则，但不会替团队定义 " 该往哪个方向追问投资决策逻辑 "。正因如此，框架的深度、判断的取舍，始终掌握在人手里。
王沛认为，在投研智能体使用增多的当下，金融机构不应将目光盯住 " 大模型零幻觉 "，而是在关键处锁死风险。" 智能体不能随意给出投资决策的胜率与赔率，否则金融机构的所有风控纪律都将成为摆设。"
" 人机协同能力将在未来的投研领域中变得不可或缺，这也是投研智能体时代的一种新的分工范式。人脑主要负责制定分析方向，强化对线下实地调研获取的公开增量信息的专业判断力；智能体负责策略执行、提升投研效率，两者并非替代关系，而是各守其位，让人从重复工作中抽身，回到真正需要深度判断的地方。" 王沛说。
