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未來已來系列之二：AI+固收實戰，智能體的構建之道。2026 年 2 月 OpenClaw 登頂 GitHub 熱榜，迅速引發金融科技圈“養 龍蝦”熱潮，加速 AI Agent 布局。本報告系統分析其背后的 AI Agent 理論框架和在固收投研場景的落地路徑。

AI Agent引領固收投研從“對話響應”邁向“自主行動”。AI Agent 是“LLM（大語言模型）+規劃+記憶+工具”的目標驅動型自主智能 系統，可實現復雜任務端到端完成。其包含反應式、深思熟慮式、混 合式三大架構范式，依托LLM基座、提示詞工程、RAG（檢索增強生 成）、工具調用、記憶體系、多Agent協同、工作流編排七大技術，可 解決傳統大模型無法自主完成復雜任務、易產生幻覺、無長期記憶等 痛點。

AI Agent主流開發平臺分為代碼框架（LangChain/LangGragh）、 低代碼平臺（Coze）、開源私有化平臺（Dify）三類。本報告梳理總 結了這三類平臺的特點和異同。個人或業務人員開展原型驗證時，優 先選擇零代碼門檻的Coze低代碼平臺；中小金融機構的部門級應用落 地，可選用支持私有化部署的Dify開源平臺，兼顧易用性與定制化需求； 大型金融機構開發復雜且需深度定制的Agent系統，建議采用 LangChain+LangGraph進行代碼開發，實現系統自主可控并深度適配 內部業務體系。

AI Agent適配固收投研效率低、客戶服務同質化、風險管理滯后、合 規成本高等行業痛點，未來可實現多場景全流程自動化，大幅提升業 務效率與風控能力。投研端，自動化完成數據清洗、信用風險預警與 標準化研報生成等基礎工作，解放研究員使其聚焦主要決策；財富管 理端，基于客戶精準畫像提供個性化資產配置建議，降低服務成本， 實現對長尾客戶的精細化覆蓋。

私有化部署是金融機構落地AI Agent的必然選擇，兼顧合規與價值最 大化。固收業務涉及大量敏感數據且監管嚴格，“國產開源模型+私有 化部署”為最優解。通過本地化微調與物理隔離，在保障數據安全與 合規的同時，最大化AI業務賦能價值。輕量級方案采用Ollama+Dify適 配中小機構快速驗證；企業級方案采用vLLM、Kubernetes、Milvus和 LangGraph滿足大型機構高并發、高安全需求；生產環境優先選用 DeepSeek-R1、Qwen3 等國產開源金融領域微調模型。