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告别大模型“幻觉”与“遗忘”，多Agent矩阵与Skill体系搭建AI投研系统
📋总体概括
8月28日，广发证券刘晨明团队发布报告，系统阐述AI投研系统的构建逻辑。报告以还原真实投研生产链路为第一性原则，将系统拆为信息摄入层与经验加工层两大环节：前者提升语料广度、质量与即时性，后者借助Skill体系沉淀可复用投研经验。在Agent基座选择上，报告提出模型能力趋于同质化后，核心变量是Harness（驾驭工程），并指出大模型存在上下文衰减、幻觉与遗忘等原生缺陷，需通过外部运行环境设计提升复杂任务执行的稳定性。
⚡关键信息
- ▸广发证券刘晨明团队8月28日发布报告，认为AI投研核心是最大化还原真实投研生产链路
- ▸系统设计围绕两大环节：信息摄入层提升语料广度、质量与即时性，经验加工层将投研体系沉淀为可复用Skill
- ▸报告点名两类低效实践：主观投研金工化丧失信息差与认知差优势，单一环节机构打通全链路带来分工削弱与隐私风险
- ▸Agent基座选择的本质是对Harness的权衡，即不改模型权重、通过外部环境设计提升执行稳定性
- ▸大模型三大原生缺陷之一是上下文衰减：Prompt越长回答质量越差，全注意力复杂度随序列长度呈O(n²)增长
🔥犀利点评
券商研究团队来写AI工程架构，颇有点越位的味道，但这次讲得比多数厂商都实在——点破了「模型同质化后差异在工程」这个行业共识，也敢直接批「主观投研金工化」和「单环节机构吃全链路」两类伪需求。不过要警惕：投研的超额收益若真来自信息差，把流程模板化成Skill本身就在稀释这种差，工具卖得越普及，alpha衰减越快，这层矛盾报告没敢深说。
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