2025年被称为全球人工智能领域的“Agent元年”，金融行业也迎来了自己的AI Agent（智能体）时代。7月18日，熊猫证券与极峰精灵AI共同研发的QizAI智能助手横空出世，并召开线上发布会，这标志着 AI 不再满足于回答问题，开始在证券行业大展身手。
当能思考的大模型升级为会行动的智能体，金融业已抵达AI变革临界点。这场从“对话”到“代劳”的跃迁，预示着一个新分工时代的到来，展示了金融业生产力重构的本质：人类的角色从“执行者”升维为“智能体网络架构师”与“价值分配者”。
AI Agent的革命性演进：从对话到自主行动
在人工智能专家的语境中，AI Agent 并不是更聪明的 Chatbot，而是一种具备自主认知架构的数字执行体，是同时拥有脑、眼、四肢的有机系统。“脑”为核心控制器，具备构建任务理解与策略生成能力；“眼”是技术整合实时数据与行业知识库，实现环境感知；“四肢”用于调用API、金融模型等工具集执行操作，形成“感知—推理—行动—进化”闭环。
人类可以把 Agent 想成一位数字同事。以前的软件流程是固定的，敲一下动一下，等待指挥，超出说明书就罢工。Agent 则更像一位刚入职就自带脑、手和笔记本的新人，只需说一句指令，告诉它想要什么，它就会自己查新闻、看价格、算风险、下单、写复盘，不用教它怎么做。
Agent 的本质不是大模型会说话了，而是大模型长出了手、脚和反馈神经，能够像人一样闭环完成任务。它不是更大的单体大脑，是通往 AGI 的社会雏形。
AGI（通用人工智能）是终极的大脑，具备跨领域、跨任务的通用认知与自我进化能力；而 Agent 是这颗大脑在现实世界中具象化的“数字生命体”，AGI 提供智能的上限，Agent 提供落地的接口。换句话来说，AGI 是目标，Agent 是路径。
对于AI发展到AGI的这一路径，OpenAI 首席执行官Sam Altman提出了一套界定AI进化等级的分类系统，该分级系统为AI变革标注了清晰的航标——从基础对话、复杂推理，到自主代理、创新突破，最终抵达系统级组织协同。
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技术的发展让各行各业都为之一振，但对于金融机构来说，大模型技术从部署到应用仍存在不少障碍。在更复杂的业务场景下，依然面临流程固化、数据孤岛、人力成本高企、个性化服务不足等挑战。但是，AI驱动的变革是人类的必经之路，AGI已是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是香港券商中首个从多个功能维突破Sam Altman的AGI演进框架中第三阶段“代理层”技术屏障的智能体。这意味着QizAI已能够通过动态任务规划对用户指令自主拆解并执行、利用多工具协同无缝调用合规审查引擎、支付接口等系统，以及读取历史操作反馈持续优化策略逻辑持续进化能力，将金融服务的逻辑从“流程自动化”推向“决策智能化”，标志着金融业首次实现从“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）的兴起与流行也将是必然。相较于传统的API接口协作，MCP给智能体之间装上标准化“神经突触”，大幅提升异构系统间的协同效率。
把各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，让股票分析Agent能直接“读懂”供应链Agent的物流预警，让合规Agent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 不会是一个超大模型，而是由大量专业 Agent 组成的社会。AGI 是操作系统内核，Agent 是跑在系统上的完整应用——有 UI、有权限、有记忆、有工具链；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
当前，业内有许多声音认为，大模型凭借快速扩张的能力边界与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。不过，在金融等高壁垒领域，AI Agent非但不会消亡，依托其行业四大特性作为“护城河”与大模型深度融合。
一、极致的可靠性要求：金融业受最严格的监管，要求合规、风控、可解释、可审计。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；
二、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，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；
三、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、更受青睐；四、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必须能安全、稳定地连接并操作这些系统，形成工作流闭环，这是极高的技术壁垒。
据相关领域的专家预测，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。从影响力上来看，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。
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、交易执行，人类金融从业者的角色正经历本质性重塑。智能体时代的核心命题是将人类从执行层解放，转向更高阶的价值创造者，QizAI只是起点，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的钟声敲响。
