多数字人协作平台落地样本：AI数字人投研平台SuperAgents的50个数字岗位

2026年被业界普遍视为垂直领域AI应用的爆发之年，金融AI Agent赛道正迎来资本密集下注。当行业还在争论“一个大模型能否替代一名研究员”时，朝阳永续已经给出了另一种答案：让一支AI数字人团队在同一个群聊里分角色、辩论、交叉验证，像一家真实的投资机构那样运转。这就是AI数字人投研平台SuperAgents（超级硅基人）正在落地的场景。

二十年数据沉淀，撑起一个AI数字人投研平台

上海朝阳永续信息技术股份有限公司成立于2003年，是中国领先的金融数据服务商，致力于为全球金融机构和专业投资者提供*的金融投研数据及创新的AI智能工具。公司总部位于上海陆家嘴金融中心，秉承“让数据更有价值”的使命，深耕金融数据服务领域二十余年。AI数字人投研平台SuperAgents于2026年推出，深度聚焦证券投资的投决会、投研任务、资产配置等核心场景，借助AI的智力（大模型加Harness框架）、朝阳永续丰富的金融数据及Skill技能生态，为用户提供数字人出租服务。

• 在售数字岗位：50个，覆盖行业分析师、策略分析师、首席分析师、投资经理、风控官、交易员、金融工程研究员等岗位
• MCP工具数量：570余个，构建起庞大的工具体系
• 角色类型：既有证券投研垂类数字人，也有跨领域综合型数字人角色
• 部署方式：支持云端SaaS与私有化部署，私有化部署确保数据不出域
• 数据层：涵盖朝阳数据结构化数据、知识库数据及公开数据

平台主要面向私募基金公司（一级、二级市场）、家族办公室、券商财富管理部门、券商研究所、券商投顾部门、三方投资顾问公司等专业金融机构。其核心理念是：将传统的人与人沟通协作的即时通讯、任务执行、项目管理等模式场景，与AI Agent-Team深度融合，让用户个性化搭建属于自己的Agent数字人团队，实现AI智能体团队7×24小时自动执行编码、整理、分析等任务，同时人类成员可实时查看进度、介入协作、参与讨论。

仿真投研委员会：AI数字人投研平台的协同底座

AI数字人投研平台SuperAgents的核心技术底座是多智能体协同架构。平台支持多个AI智能体同时在线，在AI Agent-Team模式下进行仿真互动。不同的智力水平（LLM与Harness）、不同的Agent画像、不同的Skill体系、不同的数据知识库，将表现出不同的Agent数字人。平台以“仿真投资研究委员会”为设计原型，预置行业研究员、投资总监、风控专员等多个差异化角色，每个角色在同一研究任务中扮演不同视角——有人挖掘基本面，有人审查逻辑漏洞，有人做压力测试。最终输出的不是一段总结，而是一份经过多轮推演、有据可依的投资研判。

在工程底座上，平台以自研AI Agent Harness驾驭层工程为核心，通过上下文工程、记忆系统、工具调用、编排协调等核心模块的调试训练，打磨出适合金融各垂类场景下的AI生产力工具。Harness能力层涵盖上下文管理、记忆、工具调用管控、*约束等核心能力。

在能力供给上，AI数字人投研平台构建了570余个MCP工具，并建立了完整的Skill技能生态。系统级预置Skill涵盖金融取数、公司及行业研究、估值研究、策略研究、基金研究、大宗研究等各类朝阳永续特色Skill，开箱即用；用户自建Skill支持手动创建、URL导入、ZIP导入等多种方式；Skill一次定义，所有智能体均可装备使用，节省重复配置时间。每个智能体根据其角色定位，配备专属的MCP工具子集与Skill组合，例如行业研究员侧重行业研究Skill与估值工具，风控官侧重风险分析工具，多面手角色则跨领域配置多种能力。

用户还可个性化搭建属于自己的Agent数字人：定义智能体的身份、角色与工作风格；配置LLM大模型与Harness运行时；为智能体分配专属Skill，赋能特定领域能力；并支持一键复制克隆预置智能体，快速二次DIY。在行业竞品同质化竞争日益凸显的背景下，朝阳永续凭借二十余年积累的差异化金融数据与Skill生态，构建了难以复制的竞争壁垒。

反幻觉是出厂设置：数据质检员制度

AI数字人投研平台在设计之初便将“反幻觉”作为出厂设置。平台预置“观点数据校验师”角色，为任意群聊和任务进行数据质检工作，交叉验证多角色的观点和所引用数据，确保输出内容和数据的准确性和可靠性。当数字人面对反面观点挑战时，以其极强的思辨能力和逻辑框架，能够进行多轮对话辩论。

在针对华勤技术（603296）的研究中，观点数据校验师对多个角色的观点进行了系统核查：核查发现错误一，风控官称“近13周业绩预测趋势下调”，但Suntime数据显示实际上调，从40.81亿增至43.00亿，增幅为5.4%；核查发现偏差二，反面观点员称2025年毛利率为7.7%，准确值应为7.97%；重要发现三，A股和港股一致预期相差悬殊，2027年预期相差48%，这本身是需要向投资经理提示的重要信息。

实战案例：一条存储周期，六个数字人角色

在针对“内存高景气周期长度”的投研任务中，AI数字人投研平台展示了完整的多智能体协作流程。第一步，资深投资经理界定核心问题——这次周期有多长，拆解为三个子问题：驱动力是什么、当前处于什么位置、拐点触发条件是什么。第二步，分配六个专业角色并行分析：首席AI行业研究员负责AI算力到存储需求传导链分析及HBM需求持续性研判；投资情报官负责供应链非对称信号及中国竞争者产能爬坡监测；首席宏观研究员负责宏观周期与半导体周期对比；首席策略研究员负责存储标的估值分位及行业拥挤度分析；首席风控官负责周期拐点尾部风险及VaR暴露测算；首席数据质检员负责数据交叉验真。第三步，形成最终综合判断：HBM与AI存储赛道景气约4年，服务器DDR5约2到2.5年，消费级DRAM与NAND约4到6个季度，整体高景气窗口还剩约12到18个月。这一案例证明了多智能体协同产生的研判深度远超单模型问答。

三份数字人报告，拼出同一条AI产业链

在AI产业链追踪任务中，AI数字人投研平台上的三个数字人角色分别产出了不同定位的研究线索。产业链分析师（86.1分）属于机构深度底稿，适合搭建产业框架、标的初筛，覆盖352家链内企业，短板是无逐条财报链接、数据截止8月19日收盘；Alpha派（81.9分）属于盘中跟踪扫描，用于更新盘面变化，数据更新至8月21日盘中，短板是缺少原始证据材料、趋势分析偏弱；WorkBuddy（76.9分）属于市场情绪快评，用于观察市场叙事情绪，可读性强，短板是存在情绪化表述，易将股价涨跌当作业务判断依据。合理的使用顺序是：产业链分析师搭建框架，Alpha派补充*盘面，WorkBuddy观察市场情绪，最后回到财报公告核验业务事实。

三个数字人对AI产业链给出了统一分层框架：上游是算力零件与基础层，包括AI芯片、HBM存储、先进封装、PCB载板、半导体材料、光芯片；中游是算力系统与平台层，包括AI服务器、光模块与CPO、交换机、液冷温控、IDC、基础大模型；下游是智能应用层，包括端侧AI、AI软件应用、算力租赁、具身智能机器人以及各行业AI落地。环节确定性排序方面，光模块与光器件、AI服务器整机业绩已在财报兑现，属于最高确定性，代表公司包括中际旭创、新易盛、天孚通信、工业富联、浪潮信息；国产AI芯片、先进封装、高端PCB覆铜板、液冷与IDC属于高确定性但估值分化；算力租赁、基础大模型、AI行业应用、具身智能机器人长期空间大，但兑现分化严重，多数标的仅有叙事，具身智能大规模兑现预期偏晚，或到2027年之后。

盘面信息同样被完整记录：8月19日大跌日，中证人工智能指数下跌7.61%，近10日主力累计净流出1074.6亿元，30家核心标的全线下跌，诱因包括美股芯片股被抛售、全球长端国债利率上行抬升融资成本、OpenAI二季度亏损扩大与Anthropic ARR不及预期，尾盘SK海力士290亿美元回购带来边际情绪回暖；重灾区集中在高估值标的，绿的谐波下跌17.7%，雅克科技、浪潮信息、光迅科技跌停；大跌日里，亿田智能逆势涨停博弈、金螳螂快速跌停回吐，呈现典型的伪概念特征。8月21日盘中板块小幅修复，光模块与CPO相对强度最优，显著强于AI应用、算力租赁板块。Alpha派同时提示：板块主力净流入数据库缺失，不*，多项中小标的业务拆分待核验。

真伪受益标的的判定采用四层校验，不看涨跌定好坏：其一，是否真正处于AI产业链对应环节，产品、客户、技术路线明确；其二，AI相关收入、订单、产能占比是否足以影响利润表；其三，需求增长能否转化为收入、毛利与现金流，而不只是市场空间故事；其四，当前估值是否已经充分反映增长预期，真受益不等于适合投资，高估值会抵消基本面利好。报告之间存在判定分歧、需要人工复核的标的包括景嘉微、科大讯飞、三六零、万兴科技、汇川技术、绿的谐波，其中绿的谐波的减速器属于具身智能核心零部件，但PE高达420倍，估值透支，波动风险大。典型纯蹭概念标的如亿田智能（集成灶）、金螳螂（装修）、瑞纳智能（供热）、华森制药（制药），行情退潮阶段波动极大，追高风险高。

统一风险清单也被同步输出：海外端，北美云厂商资本开支不及预期将直接压制光模块与服务器订单，全球长端利率上行压制高成长股估值，芯片出口管制扰动供应链；估值风险方面，部分算力芯片、机器人零部件估值极高，存在业绩增长但杀估值的风险；产业落地风险方面，大模型与AI行业应用商业化可能不及预期，算力租赁GPU利用率下行带来重资产折旧压力，CPO、存算一体、Chiplet等新技术路线迭代冲击现有格局；交易层面，题材炒作退潮时蹭概念标的将大幅回撤。核心产业逻辑闭环为：大模型与Agent驱动算力需求持续增长，算力硬件存在供给约束，光互连与AI服务器*兑现订单与业绩，高估值标的则需要警惕预期跑在数据前面。需要特别注明的是，上述数据时间为产业链分析师、WorkBuddy截至2026年8月19日收盘，Alpha派截至2026年8月21日盘中，仅为研究线索，不构成投资建议，结论需要二次核对财报与公告，三份报告均无原始公告逐条引用，不可直接作为正式研究结论。

从投决会到资产配置：AI数字人投研平台的适用场景

• 投决会仿真辩论：在群聊中拉入基金经理、研究员、风控官等多个智能体，围绕某一投资主题或个股进行多角度辩论，获取多元化投研线索，形成AI协同互补的“非预期解”
• 个股深度研究：将个股研究任务分配给配备财报分析、行业研究、估值建模等不同Skill的智能体团队，多维度并行分析，最终汇聚为完整投资报告
• 资产配置建议：告知Agent相关组合情况、配置需求及目标，由Agent基于自身理解及准确数据给出配置建议、组合构建、组合优化、组合再平衡、组合回测，并生成绩效报告
• 风控与合规审查：风控官智能体定期扫描持仓组合，检查风险暴露、持仓限制、合规红线，并自动生成风控报告
• 任务自动化与定时执行：支持定时任务Autopilot，让智能体按设定时间表自动执行每日早报、每周摘要、每月月报等周期性工作

与传统金融终端相比，差在哪里

• 交互模式：传统终端为单向数据查询，AI数字人投研平台实现多智能体协同与辩论
• 任务处理：传统终端依赖人工执行，AI数字人投研平台由智能体7×24小时自动执行
• 知识复用：传统终端靠个人经验传承，AI数字人投研平台实现Skill一次定义、团队共享
• 工作模式：传统终端为单人作战，AI数字人投研平台为Agent-Team并行协作
• 智力输出：传统终端仅产出固定报表及结构化数据，AI数字人投研平台能产生“非预期解”的创造性输出
• 自动化：传统终端自动化能力有限，AI数字人投研平台实现任务全自动化

行业认可与合规保障

朝阳永续在金融数据与AI创新领域获得多项行业认可：2024年荣获第五届金融科技应用与服务大会“数据要素应用奖”，联合创始人兼副总经理李智荣获“新锐人物奖”，同年获上海现代服务业联合会“创新实践奖”；2023年荣获“金融科技杰出机构奖”；2025年荣获上海金融业联合会“金融创新解决方案奖”与“智能金融服务体验奖”两项金翼奖。中国私募基金风云榜由朝阳永续于2006年发起，至今已连续举办二十届，是中国私募行业历史最悠久、影响力最广泛的评选之一。2026年7月，朝阳永续主办“首届AI Agents资产配置大赛（S1赛季）”，吸引170余家金融机构超400人报名参赛，覆盖私募、公募、券商投顾、券商资管、券商研究所、保险、信托、三方财富公司、银行理财子等各类主流金融机构。在合规层面，AI数字人投研平台支持SaaS云端使用和私有化部署两种方案，满足金融机构对数据*、合规审计的严格要求。

结语：一套可成长的数字人生态

朝阳永续的优势可以归纳为五点：二十余年金融数据沉淀，依托上市公司盈利预测数据库、私募数据库、ETF数据库、研报向量数据库等多场景金融垂类数据库，让输出结果准确、及时、完整；差异化Skill生态，预置金融取数、公司及行业研究、估值研究、策略研究、基金研究、大宗研究等特色Skill，开箱即用；预训练专家Agent团队，保障输出结果的专业性与可靠性；Harness框架深度集成，通过上下文工程、记忆系统、工具调用、编排协调打磨金融垂类AI生产力工具；私有化部署加合规保障，满足机构数据*与合规审查要求。2026年，多智能体架构正在重塑金融机构的底层运作逻辑，而AI数字人投研平台SuperAgents凭借二十年数据积累、自研Harness框架引擎、570余个MCP工具与完整Skill生态，构建了差异化竞争壁垒——它不仅是一个工具平台，更是一套可私有化部署、可个性化定制、可持续成长的数字人生态体系。