2025年被稱為全球人工智能領域的“Agent元年”， 金融 行業也迎來了自己的AI Agent（智能體）時代。7月18日，熊貓證券與極峰精靈AI共同研發的QizAI智能助手橫空出世，并召開線上發布會，這標志著 AI 不再滿足于回答問題，開始在證券行業大展身手。

當能思考的大模型升級為會行動的智能體，金融業已抵達AI變革臨界點。這場從“對話”到“代勞”的躍遷，預示著一個新分工時代的到來，展示了金融業生產力重構的本質：人類的角色從“執行者”升維為“智能體網絡架構師”與“價值分配者”。

AI Agent 的 革命性 演進：從對話到自主行動

在人工智能專家的語境中，AI Agent 并不是更聰明的 Chatbot，而是一種具備自主認知架構的數字執行體，是同時擁有腦、眼、四肢的有機系統。“腦”為核心控制器，具備構建任務理解與策略生成能力；“眼”是技術整合實時數據與行業知識庫，實現環境感知；“四肢”用于調用API、金融模型等工具集執行操作，形成“感知—推理—行動—進化”閉環。

人類可以把 Agent 想成一位數字同事。以前的軟件流程是固定的，敲一下動一下，等待指揮，超出說明書就罷工。Agent 則更像一位剛入職就自帶腦、手和筆記本的新人，只需說一句指令，告訴它想要什么，它就會自己查新聞、看價格、算風險、下單、寫復盤，不用教它怎么做。

Agent 的本質不是大模型會說話了，而是大模型長出了手、腳和反饋神經，能夠像人一樣閉環完成任務。它不是更大的單體大腦，是通往 AGI 的社會雛形。

AGI（通用人工智能）是終極的大腦，具備跨領域、跨任務的通用認知與自我進化能力；而 Agent 是這顆大腦在現實世界中具象化的“數字生命體”，AGI 提供智能的上限，Agent 提供落地的接口。換句話來說，AGI 是目標，Agent 是路徑。

對于AI發展到AGI的這一路徑，OpenAI 首席執行官Sam Altman提出了一套界定AI進化等級的分類系統，該分級系統為AI變革標注了清晰的航標——從基礎對話、復雜推理，到自主代理、創新突破，最終抵達系統級組織協同。

第一階段，AI是一個聊天機器人，只能進行基礎的對話；

第二階段，AI步入推理者層面，能夠獨立進行人類級別復雜問題的推理；

第三階段，AI成為代理，能夠自主規劃行動執行多日的任務鏈；

第四階段，AI的角色是創新者，能夠進行自主科研與技術發明；

第五階段，AI能作為組織者，主導完成更為復雜的組織協作工作。

AI Agent 持續在 金融領域突破， 迎來 MCP 全新協作方式

AI技術的發展讓各行各業都為之一振，但對于金融機構來說，大模型技術從部署到應用仍存在不少障礙。在更復雜的業務場景下，依然面臨流程固化、數據孤島、人力成本高企、個性化服務不足等挑戰。但是，AI驅動的變革是人類的必經之路，AGI已是未來金融行業的重要坐標。

熊貓證券與極峰精靈AI聯合研發的QizAI智能體，其數據供應商為融聚匯，涵蓋了行業數據、MCP協作、功能卡片組件等多方面支持。QizAI是香港券商中首個從多個功能維突破Sam Altman的AGI演進框架中第三階段“代理層”技術屏障的智能體。這意味著QizAI已能夠通過動態任務規劃對用戶指令自主拆解并執行、利用多工具協同無縫調用合規審查引擎、支付接口等系統，以及讀取歷史操作反饋持續優化策略邏輯持續進化能力，將金融服務的邏輯從“流程自動化”推向“決策智能化”，標志著金融業首次實現從“人類主導工具”到“人機共生決策”的范式遷移。

隨著智能體的蓬勃發展，MCP（Multi-agent Collaboration Protocol，多智能體協作協議）的興起與流行也將是必然。相較于傳統的API接口協作，MCP給智能體之間裝上標準化“神經突觸”，大幅提升異構系統間的協同效率。

把各智能體想象成不同領域的專家，那么MCP就是所有專家能夠相互溝通的新語言。就像不同智能體的通用USB接口，讓股票分析Agent能直接“讀懂”供應鏈Agent的物流預警，讓合規Agent實時調用輿情Agent的情感分析，這種底層協作機制的突破帶來了質的飛躍，成為AI深入滲透多樣化金融場景的關鍵工具。

未來的 AGI 不會是一個超大模型，而是由大量專業 Agent 組成的社會。AGI 是操作系統內核，Agent 是跑在系統上的完整應用——有 UI、有權限、有記憶、有工具鏈；當多個 Agent 通過 MCP互聯時，它們共同逼近 AGI 的“群體涌現”狀態，而非等待單體模型的終極突破。

智能源于多樣化的協作，而非完美的單體模型；Agent的演進方向正是從單體智能，經由MCP協議的群體協作，最終涌現出超越個體之和的組織智慧，MCP已成為AGI生命形態不可或缺的一部分。

未來圖景：智能體生態與金融基礎設施 全鏈 重構

當前，業內有許多聲音認為，大模型憑借快速擴張的能力邊界與持續優化的成本效率，正在迅速擠壓單一功能型Agent的價值空間。不過，在金融等高壁壘領域，AI Agent非但不會消亡，依托其行業四大特性作為“護城河”與大模型深度融合。

一、極致的可靠性要求：金融業受最嚴格的監管，要求合規、風控、可解釋、可審計。每一個決策都需要可追溯、可回溯，這是通用大模型難以直接滿足的；

二、數據與知識壁壘： 金融Agent深度耦合于機構的私有數據和know-how，如高頻交易、風險評估等。這種“行業大腦”的深度，是通用模型無法企及的；

三、復雜決策與長業務鏈路： 投研、風控等核心業務是復雜的“決策鏈”，需要中間結論可被拆解和檢驗。Agent的“組件模式”比大模型的“黑盒模式”更可控、更受青睞；四、專有系統的連接與操作： 金融機構內部IT系統林立，有價值的Agent必須能安全、穩定地連接并操作這些系統，形成工作流閉環，這是極高的技術壁壘。

據相關領域的專家預測，AGI可能在2026-2030年間出現。QizAI在證券行業的成功突破預示了其更廣闊的發展前景。從影響力上來看，Agent的影響力必將超越當前落地的券商領域，引領整個金融行業的智能化趨勢。

人類社會的發展進程中，技術革命的深層意義永遠超越工具本身。當智能體接管程式化的數據分析、合規審查、交易執行，人類金融從業者的角色正經歷本質性重塑。智能體時代的核心命題是將人類從執行層解放，轉向更高階的價值創造者，QizAI只是起點，以熊貓證券為代表的智能體實踐探索者將持續前進，直到AGI的鐘聲敲響。