大家好，我是佩妮。

前幾天，熵簡科技的創(chuàng)始人費(fèi)總給我發(fā)了一條微信：

我是他們家老用戶了，也是一路看著產(chǎn)品迭代成長的。

不過說真的，我也是試用過很多 AI （尤其是 Deep research ）類產(chǎn)品的人了，這個領(lǐng)域卷的飛起，一般的產(chǎn)品已經(jīng)觸動不了我的神經(jīng)了……

但是這個“國內(nèi)第一款真正意義上專注金融的自主 Agent”，還是激起了我的好奇心，我高低得去試試效果～

然后很快就快把初始的2400 個積分嚯嚯光了……

（是的，畢竟是高階功能，太耗算力了，我一個任務(wù)消耗在 200 積分左右。Manus 之前爆火時為啥不開放，我合理懷疑應(yīng)該就是怕被薅禿。。）

結(jié)果真的很驚艷。（后面再說）

我想是不是行業(yè)都攜手一起進(jìn)步了，就去對比了其他的國內(nèi)外的 Deep research類產(chǎn)品。

發(fā)現(xiàn)在投研領(lǐng)域，FinGPT還是優(yōu)秀的很明顯。

（就不列案例對比了，傷人，大家可以自己同一個問題去問一下）

其實也合理，專業(yè)垂直型Agent如果在自己的領(lǐng)域，還打不過通用型 LLM ，那還做什么做。。。

可能有不了解背景的朋友，我再補(bǔ)充下。

費(fèi)總是技術(shù)和金融雙修（清華+嘉實基金），創(chuàng)業(yè)8年以來，一直在做金融行業(yè)的數(shù)據(jù)中臺和 AI投研產(chǎn)品，服務(wù)了包括中金，華夏，嘉實，博時，中信建投等一大批頭部金融機(jī)構(gòu)。

他們的優(yōu)勢就是，足夠了解金融行業(yè)，足夠?qū)Ｗ⒑蜕罡?/p>

以及擁有了一堆專有數(shù)據(jù)。

比如海內(nèi)外各大投行券商一手實時的調(diào)研紀(jì)要，點(diǎn)評策略，深度報告，專家訪談，業(yè)績公告。

文字音頻 PPT，只要你想要，應(yīng)有盡有。

這個很重要啊，你們知道，當(dāng)我用其他的產(chǎn)品時，點(diǎn)擊他們的觀點(diǎn)和數(shù)據(jù)后附的溯源鏈接，發(fā)現(xiàn)來源竟然是雪球論壇或者知乎帖子的時候，我內(nèi)心有多崩潰嗎？

我到底是該信還是不該信？

現(xiàn)在的 AI 已經(jīng)泛濫到它們開始反芻了。

AI 總結(jié)和引用了 AI 生成的文章，互相干涉，最初是誰說的已經(jīng)不重要了。

（請大家珍惜我這樣 oldschool 一個一個敲字的人肉碼字博主）

所以當(dāng) FinGPT 吐給我的結(jié)果，來源打開都是 xx 券商研究報告，我真是長舒一口氣。

至少是持牌機(jī)構(gòu)和持證上崗的分析師了，可信度還是能高一些些吧……

給大家看一個 FinGPT 正在工作的界面，用于展示一下它的工作原理。

（自從 Manus 之后，大家都學(xué)會可視化了，一種你喝著咖啡，看 AI 牛馬在忙忙碌碌的充實感……）

當(dāng)接到問題之后，F(xiàn)inGPT 首先會將問題拆解成一個Todo 規(guī)劃，把這個問題拆解成若干個有遞進(jìn)關(guān)系的子問題。

然后它會針對每個子問題收集資料，進(jìn)行案頭研究。

并且在結(jié)束每一個子問題時生成一份工作筆記，并列上自己參考的文件。

大約耗時幾分鐘，會生成一份詳實的研究報告，復(fù)雜任務(wù)耗時約 20-30 分鐘。

除了比人要快很多，過程其實都是我們一般做研究的方法， AI 的思路也非常值得借鑒。

這次還有一個很不錯的產(chǎn)品更新，就是可以對外分享我生成的報告回放了，大家可以點(diǎn)擊鏈接直接查看，感受一下我的震撼。

【分析總結(jié)A股與港股今年表現(xiàn)的差異，以及主導(dǎo)差異的核心因素是什么？差異是否會長期持續(xù)？基于你的判斷，一個全球資產(chǎn)個人投資者，在未來 6-12 個月應(yīng)該如何配置兩者倉位？】

請點(diǎn)擊鏈接查看：https://www.alphaengine.top/#/share/agent?link=1o25ylowal2e555x2kl9 （復(fù)制到瀏覽器打開）

生成的文件后綴是 md ，這是一種Markdown 文件，文本簡潔但是又能有一些格式，常用于技術(shù)文檔。

btw，我好喜歡最終報告這個字體和排版，令人舒適……

可以看到，由于生成的參考來源都是專業(yè)金融機(jī)構(gòu)的報告，它的用詞和表達(dá)是很嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?/strong>。和其他很多來源是財經(jīng)新聞的產(chǎn)品很不一樣。

垂直行業(yè) Agent 就是這點(diǎn)好，依托于背后的數(shù)據(jù)資源，可以說是大大降低了 AI 的幻覺程度，真正做到在行業(yè)場景里可用了。

甚至可以應(yīng)用于查找各類具體的數(shù)據(jù)，效率遠(yuǎn)超人工。

（案例，梳理全球各大巨頭近3年的資本開支情況）

這個案例中，分析師找全這些數(shù)，我估計都得至少半天吧？

在投研類場景的表現(xiàn)上，在公司自己的數(shù)據(jù)集測試中FinGPT 排名第一。

其實海外幾家在通用場景中都是很能打的，但是數(shù)據(jù)來源和國情方面，是真的國產(chǎn) AI 更懂大 A……

官方給的報告參考中，從宏觀策略到行業(yè)研究，公司研究，熱點(diǎn)追蹤都可以涵蓋。

據(jù)說FinGPT Agent已經(jīng)接入22個投研類MCP工具，包括研報查詢、財務(wù)分析、產(chǎn)業(yè)鏈洞察、估值建模等。

而且它會主動選擇合適的工具來完成任務(wù)。簡直是個全能選手。

（這些都可以回放，本人看得津津有味）

以下我測試的其他場景，也都提供了回放鏈接，值得一看。比如：

1）單一公司研究。（這里用了當(dāng)紅炸子雞宇樹科技，真的很全。）

鏈接回放：

https://www.alphaengine.top/#/share/agent?link=6duemtnvi4tl2r1ahebn

2）同行業(yè)內(nèi)多家公司的對比分析（問題：對美股主要和數(shù)字貨幣相關(guān)的股票（包括 coin、hood、mstr 等）進(jìn)行一次橫向?qū)Ρ确治觯?br/>

鏈接回放：

https://www.alphaengine.top/#/share/agent?link=16x0106po3cy0r6rlms9

3）行業(yè)和賽道基礎(chǔ)研究（舉例半導(dǎo)體行業(yè)）

鏈接回放：

https://www.alphaengine.top/#/share/agent?link=1bwq4gm4n559ofoyae43

其實還有很多很多的場景，比如分析熱點(diǎn)題材，分析財報，盤面總結(jié)等等，如果不是要積分，我愿意天天用。。。

最后，有點(diǎn)感慨哈。

我真是見證了他們和AI一路的進(jìn)步。

一年多前我們聊天，費(fèi)總說：“AI 更像給每個人配備了一個不知疲倦的實習(xí)生，但是達(dá)到初級分析師的水準(zhǔn)還有難度。”

半年前，在 Deepseek 爆火后，他們第一時間調(diào)來了 30 多張卡，接入了R1 模型，讓 FinGPT擁有了長思維鏈和初級推理分析能力，達(dá)到了一個初級到中級分析師的水平。

今天，我覺得只會按框架找數(shù)據(jù)，填數(shù)據(jù)，做表格，回答問題的分析師，確實已經(jīng)可以被替代了。

但是我對未來更有信心了，因為我從不覺得好的分析師會被替代，AI只會讓好的投資人如虎添翼。

你看到的看似強(qiáng)大的 AI 給出的結(jié)果的背后，都是無數(shù)的金融行業(yè)從業(yè)者耗費(fèi)心血調(diào)研寫出的結(jié)果。

如果沒有可以被結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，AI 也只是巧婦難為無米之炊。

未來的優(yōu)秀分析師，需要有能力問出好的問題。

具備挖掘水下信息，和出眾的投資框架搭建，策略創(chuàng)新，抽象認(rèn)知能力。

真的很好奇明年又會怎么樣。

來來來，用起來，我們一起張開懷抱擁抱新的世界吧。：）

怎么用上 FinGPT，指路——

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外部的朋友這次也提供了內(nèi)測名額，通過認(rèn)證會獲得 1000 積分福利。

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歡迎大家來嘗試下產(chǎn)品，比心！

我是佩妮，關(guān)注我，一個只說真話的創(chuàng)投人