AI智能体赋能证券研报自动化：Hermes架构的四角色协作体系探索

AI智能体技术演进与投研场景适配

AI在券商研究领域的应用已从数据处理、代码编写等辅助场景，逐步向研究报告的核心撰写环节延伸。随着大模型推理能力的迭代与AI智能体编排框架的成熟，AI正从简单的对话助手进化为能够自主使用工具、执行复杂任务的"数字员工"。对话式AI产品擅长理解语言、组织文字，但没有能力主动操作外部工具或文件系统；AI智能体则是在此基础上装上了"手"，能够自主调用工具、执行操作、完成复杂任务。

本系统采用DeepSeek V4 Pro作为推理引擎，负责理解任务、分析数据和生成内容；同时选用Hermes Agent作为执行框架，负责操作文件、调用接口和调度流程。DeepSeek V4 Pro在逻辑推理、数学运算、编程辅助与长文本理解等任务中展现出较强能力，其长文本理解能力能够一次性处理数万字的上下文，逻辑推理能力能够理解复杂的因果链条。Hermes Agent具备持久化记忆功能，支持浏览器自动化、终端命令执行、文件读写、技能管理与调用等功能，其桌面版提供了图形化安装向导和直观的操作界面，大幅降低了上手门槛。

传统研报撰写痛点与四角色流水线设计

传统研报撰写中，数据准备、信息采集、研报撰写、编辑检查四环节由研究员一人完成，存在数据整理占据大量时间、手动处理易引入主观偏见、质量把控依赖个人经验等问题。本体系将传统研报产出流程拆解为四个独立AI角色，按线性流水线顺序执行。

新闻收集员从权威新闻网站采集事件，并按预设维度自动分类去重，只做发现与记录，不对事件的权重和价值做主观判断。数据底稿工程师校验行情数据的完整性与计算口径的一致性，维护数据底稿的准确性、完整性与时效性，但不对数据底稿进行直接修改。研报撰写员基于底稿数据，按标准框架自动生成报告全文，只从底稿读取数据，不修改底稿中的任何内容。编辑检查员独立执行编辑检查，并出具书面审查意见，只出具审查意见，不修改报告内容。

四个角色职责边界清晰、可追溯性强，前一环节未完成则后一环节不启动，确保每一步输出质量可独立检验。实际运行中，写作环节从逐段手动撰写变为框架调用加数据填入的半自动化模式，新闻采集从多步浏览器操作简化为单行代码批量拉取。

数据底稿的三层级架构

本体系的数据底稿按照数据来源和获取方式分为三个层级。基础数据通过标准化接口实现全自动化拉取，无需人工干预。事件类数据通过多个渠道实现自动化采集与入库，并由真人研究员辅助筛选。补充数据按需纳入底稿。底稿中所有数据整理完毕后，真人研究员将对数据进行审核复查，通过后进入报告撰写环节。

黄金ETF月度复盘案例验证

以《黄金ETF，2026年5月复盘及6月展望》为使用案例，依次演示了四个环节的实际运行效果。新闻收集员从财联社及华尔街见闻等权威网站获取黄金相关事件，经关键词匹配、四维度分类、去重筛选后，最终形成76条有效事件记录。数据底稿工程师核查确认行情数据覆盖全部交易日、涨跌幅口径统一使用收盘价、各属性事件数量完整，底稿标记为数据可用。

研报撰写员基于数据底稿，按"市场表现回顾—事件驱动—后市展望"的标准大纲生成报告，涵盖走势复盘、技术分析、日历效应、全球黄金ETF持仓分析、资产配置/货币/避险/商品四维度事件驱动点评，以及关键事件前瞻与走势展望。编辑检查员执行六项逐项审查，包括错别字与标点、摘要与正文一致性、数据口径、事件覆盖、无数据支撑、修改连锁检查，全部通过后报告交付。

对比真人撰写的5月报告，AI输出在框架结构、归因逻辑与语言风格上高度一致，均准确识别了月初高位震荡、月中破位下行、月末加速探底的三段式走势结构，均以"沃什确认出任+通胀数据超预期"为破位核心驱动。差异主要体现在表述习惯上：AI倾向于在关键节点补充具体数值，信息密度更高；真人版本更注重叙事的凝练与节奏感。

体系局限与优化方向

本系统仍存在若干局限。复杂场景下，多事件同日叠加、逻辑相互冲突时，AI可能无法准确判断核心驱动因素。数据底稿中的行情数据、PE分位数等核心指标依赖Wind等外部数据源接口的准确性与及时性，系统无法自动修正源数据错误。AI撰写报告时倾向于引用数据，总结提炼能力不足，语言表达与前瞻判断仍需人工介入。

未来优化方向包括拓展至更多资产类别与报告类型，构建跨资产研报生成矩阵；引入动态编辑检查规则学习机制，使审查标准随监管要求与内部规范自适应演进；打通从报告生成到图表自动化渲染的最后一公里；建立AI报告与市场后续实际走势的追踪对比数据库，形成"生成—验证—迭代"的闭环优化体系。