国泰海通 · 晨报260710｜非银、固收

 每周一景：江西省南昌市滕王阁

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AI Agent 是具备自主感知、记忆、决策、交互与执行五大核心能力的智能系统，与传统一问一答的 Chat 类产品本质差异在于 “动手能力”，具体体现为永久记忆、本地操作、主动推送三大特征。按应用范围可分为通用型与垂直类 Agent，按部署模式可划分为云端托管、本地托管、专属云部署与私有化部署四类，覆盖科学研究、产业发展等五大应用方向。行业发展历经三阶段演进：从 Chat 时代的 AI 大众化普及，到传统 Agent 时代执行能力产品化，再到当前 Agent 2.0 阶段，Agent打通社交数据与本地数据库连接，更好满足用户需求。当前通用产品与垂类应用爆发，可复用的Skill生态成为能力扩展的核心支撑。

投研Agent正在逐步成为关键生产力，主要在于其在数据、Skill、Harness上的独特优势。Agent 位于产业链的下游，是产业价值落地的核心形态。技术层面已形成“Agent=Model+Harness” 的行业共识，Harness 通过构建、连接、能力、运行管控四层架构，支撑 Agent 完成任务拆解、工具调用、验证反思的完整工作流；商业化模式主要分为IaaS 算力租赁与 SaaS 订阅付费两类。金融投研作为高复杂度专精场景，通用 Agent 无法支撑核心生产需求：首先金融数据口径复杂、业务规则严谨、合规约束强，垂类模型拥有更优质的金融数据和对金融行业深层次的洞见与完善数据治理；其次优质的Skill能够较好满足用户需求，迅速得到用户好感，进而培养用户使用习惯，形成用户沉淀；最后针对投研领域多源数据口径混杂、场景错配频发、数据滥用导致结论失真的普遍痛点， Harness能够将原本不可控的数据调用过程转化为标准化、可审计的生产流程。

投研Agent将迎来加速发展。AI Agent 正驱动算力需求实现跃迁，全球 Token 调用量 18 个月增长超 55 倍，用户对于AI需求不断扩张。金融垂类赛道增长确定性突出，国内智能投研一方面加速完成国内存量市场替代，另一方面依靠 B、C 双端全域布局挖掘本土新增量，同时凭借差异化产品竞争力持续获取海外市场份额，预计投研Agent市场规模2030年有望达392亿美元，智能投研作为高价值场景具备广阔落地潜力。未来投研 Agent 将沿数据资产标准化、Skill 组件工程化、Harness 治理专业化三大方向协同升级，逐步破解当前数据口径不统一、模型内生缺陷、内生校验机制缺失等局限，从辅助提效工具向全流程智能投研平台演进。

投资建议：更加看好数据丰富，数据底座扎实、治理能力突出；兼具资深投研人才与技术研发实力，能够搭建成熟的 Harness 治理体系，产品落地能力过硬；三是合规管控体系完善，能精准把握证券研究监管边界，减少AI幻觉的相关公司。

风险提示：监管合规风险，AI 模型应用风险，Agent执行失范风险。

【固收】缩圈行情下如何优化配置固收+基金：波动预算和赛道选择谁是第一属性

本文先以修正权益暴露划分低波、中波和高波产品，再结合权益赛道暴露、缩圈行情和历史终结路径，讨论不同产品在收益弹性、回撤压力和组合角色上的差异。我们认为，当前分化尚未明确扩散，高波产品仍有弹性价值，但需要用赛道匹配度和迁移能力验证；中波产品更适合作为核心配置，低波产品仍承担稳健底仓功能。

波动分层仍是固收加基金配置的基础。低波、中波和高波对应不同风险预算，分别承担稳健底仓、核心配置和权益弹性工具的角色。Delta修正后的权益暴露比简单按股票和转债名义仓位划分更能刻画真实风险来源。

缩圈行情会放大赛道差异，但不会削弱高中低波框架的重要性。同等权益敞口下，是否暴露于当期主线会显著影响阶段收益和回撤；但高波产品即使没有兑现高收益，也仍承担更高回撤预算，因此波动层级仍是组合配置的起点。

历次缩圈终结路径决定后续产品表现。历史上缩圈可大致归纳为扩散、切换和退潮三类：扩散阶段高波和赛道暴露产品更容易兑现弹性，切换阶段更考验赛道迁移能力，退潮阶段低波和赛道集中度较低的产品防御价值更突出。

本轮缩圈尚未看到明确扩散信号。截至2026年6月23日，本轮缩圈持续77天，当前分化度为0.0128，处于历史结束分化度较高位置，近10日仍上升约3.38%。配置上不宜简单提高高波比例，应先确定波动预算，再在层级内筛选赛道匹配度、拥挤度和风格迁移能力。

波动预算是先验约束，赛道选择是后验判断。波动预算的核心优势在于它的先验属性，投资者在期初就能根据账户风险承受能力确定波动层级，而不需要预判哪条赛道会成为主线。相比之下，赛道标签的稳定性较差。从2018年至今的6段缩圈区间看，同一波动层内不同赛道的收益排序在不同区间反复切换，说明赛道判断的后验属性决定了它更适合作为波动预算框架内的优化工具，而不是替代波动分层的第一层框架。

波动预算在不同市场环境下具有更强的稳健性。从不同股债环境的检验结果看，波动分层在股市牛市、熊市、震荡市以及债市各阶段均能稳定区分产品角色—牛市中高波弹性占优、熊市中低波防御突出、震荡市中波攻守均衡。而赛道分类的解释力则高度依赖当期市场环境：缩圈行情下赛道集中产品占优，但一旦行情扩散或退潮，赛道集中反而可能放大回撤。这种跨环境的稳健性差异，说明波动预算是更可靠的配置锚点。

风险提示：历史业绩不代表未来表现；基金定期报告披露存在滞后，仓位测算与实际实时组合可能存在偏差；可转债Delta、权益暴露、赛道识别和市场环境划分均基于模型假设，实际应用中存在误差；缩圈区间识别具有事后统计属性，结论外推需谨慎。

今日报告精粹

1、宏观：新301调查有何影响——关税透视研究二

2、基金评价：2026年二季度公募基金产品发行综述

3、化妆品：从专业彩妆、高奢美妆看中国品牌高端化机会

4、计算机：北京发AI4S十八条，AI科学应用有望加速

以上内容节选自国泰海通证券已发布的证券研究报告。

报告名称：投研Agent，超越大模型的生产力；报告日期：2026.07.08 报告作者：

刘欣琦（分析师），登记编号：S0880515050001

孙坤（分析师），登记编号：S0880523030001

报告名称：缩圈行情下如何优化配置固收+基金：波动预算和赛道选择谁是第一属性；报告日期：2026.07.08 报告作者：

唐元懋（分析师），登记编号：S0880524040002

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