在2025年，全球人工智能领域被誉为“Agent元年”，金融行业也随之迈入了AI Agent（智能体）时代。7月18日，熊猫证券与极峰精灵AI联合研发的QizAI智能助手正式发布，标志着AI在证券行业的应用不再局限于简单的问题解答，而是转向更深层次的实际操作。
当具备思考能力的大模型升级为能够自主行动的智能体，金融业正处于一场AI变革的关键时刻。这场从“对话”到“代劳”的转变，预示着金融行业生产力将迎来重构：人类的角色也将从单纯的“执行者”转变为“智能体网络架构师”和“价值分配者”。
AI Agent的革命性演进：从对话到自主行动
在人工智能专家的眼中，AI Agent并非只是更智能的聊天机器人，而是一种具备自主认知架构的数字执行体，它拥有类似于人类的“脑”、“眼”和“四肢”。“脑”作为核心控制器，负责构建任务理解和策略生成能力；“眼”则整合实时数据和行业知识库，实现对环境的感知；“四肢”则用于调用API、金融模型等工具集执行操作，形成一个“感知—推理—行动—进化”的闭环。
可以将AI Agent视为一位数字同事。传统的软件流程是固定的，需要人工指令才能执行，一旦超出预设范围就会停止工作。而AI Agent则更像是一位自带思考能力和行动能力的新员工，只需给出指令，它就能自主完成诸如查阅新闻、分析价格、评估风险、下单交易以及撰写报告等任务，无需详细指导。
AI Agent的本质在于，它不仅具备了大型语言模型的对话能力，更重要的是，它拥有了执行任务的能力和反馈机制，能够像人类一样闭环完成任务。它并非一个更大的单体大脑，而是通往通用人工智能（AGI）的社会雏形。
通用人工智能（AGI）是人工智能发展的终极目标，它具备跨领域、跨任务的通用认知和自我进化能力。而AI Agent则是AGI在现实世界中的具体化体现，是能够实际操作的“数字生命体”。AGI提供了智能的上限，而AI Agent则提供了落地的接口。换句话说，AGI是目标，Agent是实现目标的路径。
对于AI从发展到AGI的路径，OpenAI首席执行官Sam Altman提出了一个AI进化等级分类系统，为AI变革设定了清晰的航标——从基础对话、复杂推理，到自主代理、创新突破，最终实现系统级组织协同。
- 第一阶段，AI是一个聊天机器人，只能进行基础的对话；
- 第二阶段，AI步入推理者层面，能够独立进行人类级别复杂问题的推理；
- 第三阶段，AI成为代理，能够自主规划行动执行多日的任务链；
- 第四阶段，AI的角色是创新者，能够进行自主科研与技术发明；
- 第五阶段，AI能作为组织者，主导完成更为复杂的组织协作工作。
AI Agent持续在金融领域突破，迎来MCP全新协作方式
AI技术的发展为各行各业带来了巨大的潜力，但对于金融机构而言，大型语言模型从部署到应用仍然面临诸多挑战。在复杂的业务场景下，金融机构依然面临流程固化、数据孤岛、人力成本高企以及个性化服务不足等问题。然而，AI驱动的变革是必然趋势，AGI已成为未来金融行业的重要坐标。
熊猫证券与极峰精灵AI联合研发的QizAI智能体，其数据供应商为融聚汇，涵盖了行业数据、MCP协作、功能卡片组件等多方面支持。QizAI是中国香港券商中首个在多个功能维度上突破Sam Altman提出的AGI演进框架中第三阶段“代理层”技术瓶颈的智能体。这意味着QizAI已能够通过动态任务规划对用户指令进行自主拆解和执行，利用多工具协同无缝调用合规审查引擎、支付接口等系统，并能够读取历史操作反馈，持续优化策略逻辑，实现持续进化。这标志着金融服务的逻辑从“流程自动化”走向了“决策智能化”，实现了从“人类主导工具”到“人机共生决策”的范式迁移。
随着智能体的蓬勃发展，MCP（Multi-agent Collaboration Protocol，多智能体协作协议）的兴起和流行将是必然趋势。相较于传统的API接口协作，MCP为智能体之间建立了标准化的“神经突触”，从而大幅提升了异构系统间的协同效率。
可以将各个智能体想象成不同领域的专家，那么MCP就是所有专家能够相互沟通的新语言。就像不同智能体的通用USB接口，使得股票分析Agent能够直接“读懂”供应链Agent的物流预警，合规Agent能够实时调用舆情Agent的情感分析。这种底层协作机制的突破带来了质的飞跃，成为AI深入渗透多样化金融场景的关键工具。
未来的AGI不会是一个超大型模型，而是由大量专业Agent组成的社会。AGI是操作系统内核，而Agent是运行在系统上的完整应用——拥有UI、权限、记忆和工具链。当多个Agent通过MCP互联时，它们共同逼近AGI的“群体涌现”状态，而非等待单体模型的终极突破。
智能来源于多样化的协作，而非完美的单体模型。Agent的演进方向正是从单体智能，经由MCP协议的群体协作，最终涌现出超越个体之和的组织智慧。MCP已成为AGI生命形态中不可或缺的一部分。
未来图景：智能体生态与金融基础设施全链重构
目前，业内有观点认为，大型语言模型凭借快速扩张的能力边界和持续优化的成本效率，正在迅速挤压单一功能型Agent的价值空间。然而，在金融等高壁垒领域，AI Agent非但不会消亡，反而会依托其四大行业特性，作为“护城河”与大型语言模型深度融合。
- 极致的可靠性要求：金融业受到最严格的监管，对合规、风控、可解释性和可审计性有极高的要求。每一个决策都需要可追溯、可回溯，这是通用大模型难以直接满足的。
- 数据与知识壁垒：金融Agent深度耦合于机构的私有数据和know-how，例如高频交易、风险评估等。这种“行业大脑”的深度是通用模型无法企及的。
- 复杂决策与长业务链路：投研、风控等核心业务是复杂的“决策链”，需要中间结论可被拆解和检验。Agent的“组件模式”比大模型的“黑盒模式”更可控，也更受青睐。
- 专有系统的连接与操作：金融机构内部IT系统林立，有价值的Agent必须能够安全、稳定地连接并操作这些系统，形成工作流闭环，这构成了极高的技术壁垒。
据相关领域专家预测，AGI可能在2026-2030年间出现。QizAI在证券行业的成功突破预示了其更广阔的发展前景。从影响力上看，Agent的影响力必将超越当前落地的券商领域，引领整个金融行业的智能化趋势。
在人类社会的发展进程中，技术革命的深层意义永远超越工具本身。当智能体接管程式化的数据分析、合规审查和交易执行等任务时，人类金融从业者的角色正在经历本质性的重塑。智能体时代的核心命题是将人类从执行层面解放出来，转向更高阶的价值创造者。QizAI只是一个起点，以熊猫证券为代表的智能体实践探索者将持续前进，直到AGI的时代真正到来。
