AI智能体的核心定义与能力飞跃 - AI智能体是人工智能系统的重大飞跃，超越生成式AI的信息检索和语言处理层面，能够代表用户执行操作[4] - 智能体能够理解用户目标、制定行动方案、与工具及数据交互、不断迭代并进行逻辑推理，最终自主完成任务[4] - 具备对环境的感知能力，能实现自主学习并与其他智能体交互[4] 推动AI智能体崛起的关键因素 - 智能体能够以前所未有的速度、规模和复杂程度执行任务[5] - 传统自动化依赖僵化模式和逻辑，稳定性差，界面或服务更新后易失效[5] - 现代智能体融入更强推理能力，通过灵活逻辑与推理处理复杂工作流程，并通过反思迭代不断修正任务[5] - 智能体使AI成为真正的效率工具，增强人类在创新、研发和战略思考方面的能力[5] 智能体的技术架构与交互机制 - AI智能体通常依赖LLM作为"大脑"或实现不同技能模块[6] - LLM帮助智能体进行计划与推理，实现API中结构化与非结构化输入输出的转换[6] - LLM与工具/服务结合形成强大合力：LLM提供推理和自然语言处理能力，工具/服务提供精确性、可靠性及API接入现实世界操作的能力[6] 标准化协议与互操作性发展 - MCP（模型上下文协议）作为新标准被广泛采用，本质是一种协议，允许工具声明自身功能并让LLM安全可预测地调用这些工具[7] - MCP为LLM与外部工具/服务/数据之间搭建标准化接口，提高互操作性、可扩展性与可靠性[7] - FactSet慧甚将服务、功能与数据封装为通过API开放的微服务，为智能体发展奠定优势，这些API可轻松适用于MCP服务器[7] 智能体在金融工作流程中的具体应用 - 智能体通过为用户分担工作、提供大规模新洞察来提升整个行业效率[8] - 最高性能依赖高度专业化智能体，这些"专家级"智能体在特定任务或数据领域经过专门训练[8] - 企业需明确工作流程中能够触发人工操作的"信号"，将市场数据变化或事件作为触发AI智能体自主操作的起点[9] - FactSet慧甚的Signals Product和API能推送市场动态、机器学习预测信号及数据重大变化，这些原本由人工完成的操作正逐步转向智能体自主执行[9] 数据质量与基础设施的关键要求 - 干净、妥善记录且标注清晰的数据是AI智能体取得成功的最关键因素[10] - 错误数据会导致错误操作，且鉴于智能体自主性，这类错误会大面积发生[10] - 企业需确保数据支持LLM做出明智决策，关键举措包括：解决数据质量问题、通过丰富元数据详细描述标记数据、投入资源搭建系统确保数据大规模程序化供智能体使用、建立可追溯至数据源的审计机制[10] - 数据应被视为关键基础设施[10]