文章核心观点 - 公募行业AI竞赛从“有没有”转向“怎么用”，AI Agent自建与入驻外部平台两条路径并行推进 [2][16] - 基金公司把投研内容和工具能力“打包”送进WorkBuddy、豆包、千问等外部平台，让AI直面投资者，服务触角从App延伸到智能工作台 [2] - 更多公司把AI Agent装进自身业务系统，AI承接资料搜集、数据提取、初稿生成等执行环节，人负责判断决策、系统全程留痕 [2] - 未来拉开距离的不再是技术本身，而是专业知识组织、工程化落地与数据治理能力的协同 [2][8] 易方达基金Buddy应用升级 - 上线“AI投资陪伴团”，包含5位AI专家角色，覆盖基金研选、指数分析、资讯追踪、投教学习等场景 [2][4] - 实现三重服务升级：针对不同投资需求提供差异化体验；打通多个技能整合内容、数据、工具输出连贯完整解决方案；突破单次问答局限，支持生成专属看板、资讯订阅实现长期个性化陪伴 [4] - 5位AI专家分工：基金投资小助理解答市场疑问、生成定制陪伴方案；指数投资陪伴官提供指数对比拆解与投资分析参考；基金研选助手支持基金筛选、对比与深度分析报告输出；投资情报官打造个性化情报看板、支持多周期资讯订阅；投资学习搭子依托官方投教资源提供定制化学习课程与自测练习 [4] - 陪伴团全部服务内容均来源于官方内容库，输出信息有据可溯源；用户可通过场景入口快速匹配专家，也可进入专家市场自主选择角色开启对话 [5] 入驻WorkBuddy的各家打法 - 长信基金正式入驻WorkBuddy，将AI场景凝练为观市指南针、超额恒定器、财富守护者三大框架，分别对应热点梳理、产品分析、持有陪伴三类场景；首期版本强调绝对收益理念与观点可溯源，所有回复均出自长信直供的专业内容与权威数据终端，标注出处与日期 [7] - 兴证全球基金以“兴证全球基金AI助理”入驻WorkBuddy，聚焦市场观察、基金解读、投资陪伴三大场景；通过MCP和技能配置把基金检索、历史业绩、披露持仓、定期报告及基金经理观点等信息整合为AI可调用的数据服务 [8] - 南方基金把自研AI智能体送上WorkBuddy，围绕“怎么选基金”设置热点解盘、基金评测、基金甄选、指数洞察、债市观察五大专家模块，覆盖25个典型场景，依托13项专业能力；基金甄选模块可对用户指定的2至5只候选基金进行客观比较 [8] - 各家打法并不相同：有公司把AI做成面向持有人的“陪伴者”，有公司把多年积累的专业内容做成可溯源的“问答库”，有的则把内部打磨过的能力搬到前台 [9] 自建Agent渐成“标配” - 平安基金把AI Agent建设作为科技战略核心，方向是“科技前台化”，正在建设全司统一的AI作业平台，让员工从自己一步步升级为交办任务、审核结果；AI Agent将深入合规、运营、营销、风控、投研、客户服务六大流程，合规文本实现AI全量预审、人工复核研判，风险管理从“公告后才知道”转向全市场持续扫描的事前预警 [11] - 富国基金内部已上线富国智能办公平台，在金融企业内网受控环境下治理身份、权限与智能资源，通过Web端与桌面客户端提供自然语言协作入口；目前全员入口，全公司超过200人使用，已内置20多个Agent、超60个Skill、日请求次数超过3000次，员工最常调用的是数据分析、办公辅助和报告总结 [12] - 富国基金反洗钱风险交易智能报告生成案例：以前需要多个系统、多个审核岗位协作，现在一个反洗钱专家团Agent可利用多个专家角色完成交易风险判断并生成规范报告 [12] - 诺安基金AI布局属于“小步快跑”，三年前通过私有化部署小模型搭建涵盖图片内容提取、语音转文本、文本转语音及文档摘要生成的AI基础能力平台，自主研发统一AI模型网关实现多模型协同调度；2025年完成DeepSeek金融大模型本地化部署，成为业内首批部署DeepSeek的机构之一，推出诺安AI平台在投研分析、客户服务、风险管控等核心场景启动试点 [13] - 诺安基金权益投研领域AI已渗透业务全流程：搭建智能知识库实现知识检索复用，打造可视化调研管理面板，模拟组合系统搭配AI小助手支持自然语言交互与智能业绩分析 [13] - 汇添富基金采用私有化部署与公有云服务相结合的混合模式：私有化方面已部署DeepSeek、千问等主流开源大模型，为涉及内部业务数据和核心敏感信息的场景提供安全可控的算力与模型支持；公开数据、非敏感信息处理等场景在统一管控前提下按需使用公有云模型服务 [13] - 中欧基金正构建以投研AgentOS为核心的智能投研平台，沿“行业—个股—组合—决策”形成多Agent协同矩阵；行业景气度Agent最新版本已覆盖近300个细分行业，完成一次全行业景气度分析和看板更新只需约2小时；思路是不让AI重新发明研究方法，而是把公司验证过的方法用数智化手段复现再借助Agent规模化 [14] - 华夏基金追求投研端“工业化的骨骼”，2017年就与微软亚洲研究院AI团队建立深度合作启动智能投资项目，此后提出时变注意力模型、上线人工智能实盘产品；自研智能服务平台中的AI投研平台“知几”（AIsight）已搭建二十余个专家级智能技能，覆盖多个研究关键场景；华夏飞翼固收一体化智能平台提升了组合分析、交易执行效率 [14] - 华安基金智能体孵化平台于2026年7月1日正式试运行，集成本地算力与国内外顶尖模型资源，接入同花顺、DM、Alpha派等金融核心数据库，采用业务主导、技术支撑的共创架构，鼓励一线投研人员自主创建、共享智能化插件（Skill）；截至2026年10月已覆盖内部20个部门，深度服务数百位投研、营销等业务用户，累计沉淀近百个由业务人员自主开发的Skill [15] - 广发基金正式入驻“豆包工作”，成为其首批公募基金生态合作伙伴，上线广发基金连接器及基金问答录、观点策略库、投研翻译官三大技能；南方基金官方智能体“南方基金AI梦”入驻千问App，设有行情分析、板块热点、基金解读与基金对比等入口 [15] 从工具到协作者的人机分工思考 - 博时基金投研团队已全面拥抱AI，渗透率已达全员：涉及内部数据、投研底稿、持仓及未公开信息等场景主要使用自主研发、全内部部署的企业智慧中枢和BsBox智能体；仅处理公开信息的场景可借助Alpha派等垂类投研工具以及WorkBuddy等通用工作台提效；所有AI输出仅作研究辅助，核心判断与对外结论仍由投研人员把关 [18] - 博时基金正将投研方法系统性沉淀为可复用的Skill与工作流，覆盖市场调研、个股研究、投资线索挖掘、景气度与产业链研究、盈利预测与定价辅助等方向，本质是把投研人员从信息搬运中释放出来，回到真正产生Alpha的判断与决策环节 [18] - 汇添富基金认为未来投研系统最大技术突破点在于AI智能体与投研一体化平台的深度融合，推动AI从单点辅助工具向贯穿投研流程的智能助手演进，AI主要承担信息处理和辅助分析，投资决策仍由专业人员作出，关键业务操作仍须经人工审核确认 [19] - 中欧基金把验证过的方法规模化，让AI不下场替代判断，而是把既有研究框架复制到更大的覆盖面 [19] - 平安基金坚持渐进推进、安全为先，AI生成内容经审核后才能进入生产，高风险环节必须人工确认，并进一步建设数据关系引擎、新一代知识库，完善AI研发、AI运维、AI安全等基础能力 [19] - 诺安基金通过统一网关实施严格的权限控制、数据过滤与操作审计，结合数据分级分类采取差异化防护，针对业务敏感数据严格限定使用内部模型处理 [19] - 华安基金认为AI将重塑资管行业的生产方式，但绝不会替代研究员的独立判断；智能体孵化平台接管的是信息搜集、数据清洗、基础报表生成等高度确定性的案头工作，初级研究员可从入行起站在AI肩膀上，聚焦商业逻辑深度推演、非标准化软信息解读以及极端市场下的逆向决策 [19][20] - 富国基金表示各业务部门AI使用意愿明显增强，用AI生成业务工具、编写业务Skill的提效案例越来越多 [20] - 南方基金判断AI建设的价值不在于追逐单点能力，而在于能否长期稳定地服务真实业务；企业级AI能力底座的价值只有在具体场景中才能被验证 [20]