国泰海通（HK2611）发布研报称，Agent当前通用产品与垂类应用爆发，可复用的Skill生态成为能力扩展的核心支撑。投研Agent正在逐步成为关键生产力，主要在于其在数据、Skill、Harness上的独特优势。更加看好数据丰富，数据底座扎实、治理能力突出;兼具资深投研人才与技术研发实力，能够搭建成熟的Harness治理体系，产品落地能力过硬;合规管控体系完善，能精准把握证券研究监管边界，减少AI幻觉的相关公司。
国泰海通主要观点如下：
AIAgent是具备自主感知、记忆、决策、交互与执行五大核心能力的智能系统，与传统一问一答的Chat类产品本质差异在于“动手能力”，具体体现为永久记忆、本地操作、主动推送三大特征
按应用范围可分为通用型与垂直类Agent，按部署模式可划分为云端托管、本地托管、专属云部署与私有化部署四类，覆盖科学研究、产业发展等五大应用方向。行业发展历经三阶段演进：从Chat时代的AI大众化普及，到传统Agent时代执行能力产品化，再到当前Agent 2.0阶段，Agent打通社交数据与本地数据库连接，更好满足用户需求。当前通用产品与垂类应用爆发，可复用的Skill生态成为能力扩展的核心支撑。
投研Agent正在逐步成为关键生产力，主要在于其在数据、Skill、Harness上的独特优势
Agent位于产业链的下游，是产业价值落地的核心形态。技术层面已形成“Agent=Model+Harness”的行业共识，Harness通过构建、连接、能力、运行管控四层架构，支撑Agent完成任务拆解、工具调用、验证反思的完整工作流;商业化模式主要分为IaaS算力租赁（886050）与SaaS订阅付费两类。金融投研作为高复杂度专精场景，通用Agent无法支撑核心生产需求：首先金融数据口径复杂、业务规则严谨、合规约束强，垂类模型拥有更优质的金融数据和对金融行业深层次的洞见与完善数据治理;其次优质的Skill能够较好满足用户需求，迅速得到用户好感，进而培养用户使用习惯，形成用户沉淀;最后针对投研领域多源数据口径混杂、场景错配频发、数据滥用导致结论失真的普遍痛点，Harness能够将原本不可控的数据调用过程转化为标准化、可审计的生产流程。
投研Agent将迎来加速发展
AIAgent正驱动算力需求实现跃迁，全球Token调用量18个月增长超55倍，用户对于AI需求不断扩张。金融垂类赛道增长确定性突出，国内智能投研一方面加速完成国内存量市场替代，另一方面依靠B、C双端全域布局挖掘本土新增量，同时凭借差异化产品竞争力持续获取海外市场份额，预计投研Agent市场规模2030年有望达392亿美元，智能投研作为高价值场景具备广阔落地潜力。未来投研Agent将沿数据资产标准化、Skill组件工程化、Harness治理专业化三大方向协同升级，逐步破解当前数据口径不统一、模型内生缺陷、内生校验机制缺失等局限，从辅助提效工具向全流程智能投研平台演进。
风险提示：监管合规风险，AI模型应用风险，Agent执行失范风险。
