随着Cursor、天工智能体等应用爆红出圈，大模型与AI Agent的“黄金组合”正在千行百业开花结果。这股东风也吹到了投研圈，投资机构、券商研究所及诸多金融科技企业纷纷张开双臂，迎接Agent时代的到来。

6月27日，国内领先的机构AI投研平台「进门」正式将其智能投研工具“AI进宝”升级为“投研Agent超级智能体”。本次升级中，进门推出了国内首个投研领域的「观点对比Agent」，帮助投资者穿透观点迷雾。

升级后的AI进宝具备“常规研究、深度研究、Agent智能体”等多个模式，能满足投资者的多元需求，形成“基础－进阶－高阶”投研解决方案。AI进宝旨在解决传统投研场景中的信息噪音、效率低下、信号捕捉困难等问题，为专业投资者提供全流程的智能化决策支持。

观点对比Agent：提供穿透式决策支持

每天面对诸多深度研报、分析师观点，投资者要如何快速识别有效信息？许多投资机构耗费大量人力整理数据，却仍陷入信息重复、逻辑冲突、观点片面的困境，错失决策先机。

「观点对比Agent」正是针对这些用户痛点而生，通过聚合全网主流券商的深度研报与即时观点，以及平台丰富的数据资源，帮助投资者高效完成观点提炼，助力其在复杂市场中高效锚定关键矛盾，获得穿透式决策支持。

Agent模式能够将专业投资者从重复性工作中解放出来，让其回归深度思考，专注决策。该模式旨在替代投资者处理重复任务，完成传统数小时的研究任务。

未来，进门将持续拓展Agent矩阵，逐步推出业绩点评、公司速览、行业速览、个股复盘、事件点评等Agent，打造覆盖投研全链路的智能决策生态。

深度研究：高效专业的“智能分析师”

信息过载、数据收集耗时耗力、分析效率低、研究框架缺失……投资者在做深度研究时，难免会遇到上述困扰。

AI进宝的深度研究模式，是“专家级”智能投研工具，能够解决传统投研模式下用户难以处理的碎片化投研数据，快速筛选整合，并为其提供专业的分析框架，构建完整的投资方法论。

值得一提的是，进门深度研究模式搭载Deep Research引擎，能够精准捕捉用户研究需求，通过整合多维数据，自主生成推荐研究框架。

当用户对推荐研究框架存在优化需求时，支持通过可视化交互界面进行节点式路径调整，确保研究过程的连续性、成果的可靠性和精准性。

智能问答：穿透市场噪音，智取先机

资本市场信息爆炸，研报、公告、新闻、文档——海量噪音淹没有价值的信号，筛选耗时费力，关键洞察很容易稍纵即逝。

投资者使用「常规模式」搜索、问答，能够快速、精准过滤市场杂音。系统通过实时解析非结构化数据，完成信息降噪。例如，在新能源赛道分析中，可自动过滤市场噪音，提炼出装机量变动等核心因子，生成结构化简报，处理效率较传统人工提升95%。

值得关注的是，不久的将来，AI进宝还将上线MCP 模式，结合多模态内容生成能力，自动生成结构化的图文、可视化图表等多媒体投研材料，为用户提供更直观、更高效的信息获取方式，进一步提升内容的表达力与传播效率。

全流程覆盖：破解投研领域4大痛点

AI进宝与进门平台深度集成，依赖平台强大的沟通场景能力、内容聚合能力，系统性地解决专业投资者在投研过程中的核心痛点，包含从信息获取、信息降噪、任务处理，及投研信号涌现的全链路。

一、全场景通信协同引擎

基于VOIP+PSTN融合通信架构，实现券商研究所、上市公司、机构投资者三大主体的全链路业务闭环。支持多端接入（APP/PC/小程序/H5）及与腾讯会议、ZOOM的协议级互联互通，确保金融领域核心群体的沟通场景与业务流程的深度耦合。

二、多模态投研信息中枢

通过实时聚合引擎整合路演、研报、公告、产业动态等多源异构数据，结合统一数据接口（API）赋能投资者一站式获取深度研究、市场波动及关键资讯，消除信息孤岛效应。

三、 金融垂直领域大模型

部署金融垂直大模型，集成ASR超精准语音转写（错误率<2%）与多语种AI翻译技术，实现非结构化数据的智能解析。通过意图识别与上下文感知算法，提升信息获取效率达300%。

四、智能体架构与深度研究引擎

基于AI Agent的自主决策框架与Deep Research技术栈，构建动态知识图谱。通过事件驱动架构实时捕获市场信号，结合归因分析模型输出Alpha机会的量化评估矩阵。