行业趋势与范式转变 - AI Agent技术快速发展，正在重塑行业工作流程，金融数据服务正从“被动查询”向“主动洞察”的新范式转变 [1] - 以OpenClaw为例，其在48小时内获得GitHub 10万星标，展示了技术的快速普及和社区影响力 [1] - 19个顶尖AI模型通过开源协作，重构了年订阅费高达3万美元的金融终端，体现了技术对传统高价值服务的颠覆潜力 [1] 技术解决方案与产品介绍 - LSEG Data API旨在为基于AI Agent的应用提供低延迟、高精度、跨资产类别的数据管道支持 [1] - 技术方案的核心是结合“Data API + AI Agent”，能以较低成本实现金融数据服务的智能化升级 [1] - LSEG Academy提供丰富的学习资源，包括讲师指导课程、视频课程、专业认证及持续专业能力发展跟踪，旨在提升用户专业技能 [6] 应用场景与功能演示 - 通过Demo展示AI Agent可通过自然语言指令自动获取LSEG的实时行情、历史价格、基本面数据与新闻资讯 [1] - AI Agent能够执行数据获取、趋势分析、多标的横向对比等任务 [1] - 该解决方案为投资研究、量化交易与风险管理提供高效、可信的数据支持 [1] - 典型应用场景明确包括投资研究、量化和风险控制 [2] 活动信息 - 相关研讨会定于2026年3月13日（周五）15:00 – 15:45举行 [2] - 活动议程包括：AI Agent技术趋势、LSEG Data API能力介绍、Demo演示、典型应用场景分享及问答环节 [2]

行业趋势与范式转变 - AI Agent技术正在快速发展并重塑行业工作流程，金融数据服务正迎来从“被动查询”向“主动洞察”的新范式[1] - OpenClaw在48小时内斩获GitHub 10万星标，19个顶尖AI模型以开源协作方式重构价值3万美元年订阅费的金融终端，体现了技术变革的迅猛势头[1] 技术解决方案与架构 - LSEG Data API能够为基于AI Agent（如OpenClaw）的应用提供低延迟、高精度、跨资产类别的数据管道支持[1] - 通过“Data API + AI Agent”的方式，可以以较低成本开启金融数据服务的智能化升级[1] - 该方案能够通过自然语言指令自动获取LSEG的实时行情、历史价格、基本面数据与新闻资讯[1] 应用功能与演示 - 演示展示了Agent如何实现数据获取、趋势分析、多标的横向对比等任务[1] - 该技术为投研、量化与风险管理提供高效、可信的数据支持[1] 活动议程与内容 - 活动将介绍AI Agent的崛起，并从OpenClaw案例探讨最新技术趋势[2] - 活动将详细介绍LSEG Data API的跨资产类别数据管道能力[2] - 活动将通过Demo展示Agent与Data API如何实现智能化数据获取与分析[2] - 活动将涵盖典型应用场景，包括投研、量化、风控[2]