20260726-东吴证券-宏观深度报告_如何用AI自动写研报_——搭建Hermes架构的证券分析师_超级助理_21页_1004kb

详细总结：AI 自动撰写研究报告的 Hermes 架构系统

核心内容

本报告探讨了如何利用 AI 智能体构建一个能够实现研究报告撰写全流程自动化的系统，即 Hermes 架构的证券分析师“超级助理”。该系统通过多个 AI 角色的分工协作，将研究报告的撰写流程从数据准备到编辑检查实现半自动化处理，从而显著提升效率并减少人为错误。

主要观点

• AI 智能体：区别于传统的对话式 AI，AI Agent 能够自主调用工具、执行复杂任务，具备“思考”与“行动”双重能力。
• 系统架构：采用 DeepSeek V4 Pro 作为推理引擎，Hermes Agent 作为执行框架，两者协同完成从数据采集到编辑检查的全链条任务。
• AI 角色分工：
  • 新闻收集员：负责从多个权威新闻源自动采集并分类事件。
  • 数据底稿工程师：确保数据底稿的完整性、一致性与时效性。
  • 研报撰写员：基于数据底稿生成结构化报告内容。
  • 编辑检查员：对报告进行独立审查，确保语言规范与数据一致性。
• 使用案例：以《黄金 ETF，2026 年 5 月复盘及 6 月展望》为测试对象，AI 生成内容在结构、归因逻辑与语言风格上与真人撰写高度一致，但存在信息密度高、语言冗余等差异。
• 优化方向：
  • 拓展至更多资产类别与报告类型。
  • 引入动态学习机制提升逻辑判断能力。
  • 实现图表自动化渲染，减少手动调整。
  • 建立“生成—验证—迭代”闭环反馈体系。

关键信息

• AI 优势：
  • 效率提升：新闻采集简化为单行代码批量拉取，写作环节实现框架调用与数据填入。
  • 质量控制：通过独立角色分工，实现每一步可追溯、可验证。
• AI 局限：
  • 信息覆盖度有限：目前仅接入财联社与华尔街见闻，未覆盖彭博、路透等海外终端。
  • 逻辑判断不足：在多事件叠加或冲突时，可能无法准确判断核心驱动因素。
  • 数据依赖性强：行情数据、PE 分位数等依赖 Wind 接口，存在数据错误或延迟风险。
  • 语言风格与前瞻判断仍需人工干预：AI 表述较为平铺直叙，无法完全替代研究员的个性化风格与市场情绪判断。

系统流程概述

1. 新闻采集：由新闻收集员从多个来源获取并分类事件，去重后写入数据底稿。
2. 数据校验：数据底稿工程师校验数据完整性、计算口径一致性等，确保数据可用。
3. 报告撰写：研报撰写员基于模板与数据底稿自动生成报告初稿。
4. 编辑审查：编辑检查员对生成报告进行六项审查，确保语言、数据与结构无误。

实际应用效果

• 黄金 ETF 案例：
  • AI 生成的报告在结构、归因逻辑与语言风格上与真人撰写报告高度一致。
  • AI 报告在关键节点上提供了更具体的数值支撑，如开盘价、单日跌幅等。
  • 真人版本在叙事上更凝练，AI 版本则信息密度更高。
• 盲测效果：普通读者难以区分 AI 与真人撰写内容，专业水准达到合格研究员水平。

风险提示

1. 新闻覆盖与真实性：当前仅覆盖部分新闻源，且无法自动识别虚假信息。
2. 逻辑完备性：AI 在处理多事件叠加场景时，可能无法准确判断核心驱动因素。
3. 数据依赖风险：系统依赖 Wind 等外部数据源，存在数据延迟或错误风险。
4. 语言与前瞻判断：AI 生成文本在语言风格与市场情绪判断上仍需人工介入。

附录说明

• 职责范围与工具：
  • 新闻收集员：负责数据采集与分类，调用财联社与华尔街见闻 API。
  • 数据底稿工程师：校验数据完整性与一致性，调用通用校验工具与黄金专用工具。
  • 研报撰写员：基于模板与数据底稿生成报告，调用不同资产类型的报告生成器。
  • 编辑检查员：执行六项审查任务，确保报告质量，调用动态审查规则工具。

总结

Hermes 架构的 AI 研报生成系统通过多角色协作，实现了研究报告撰写流程的自动化与半自动化，有效提升了效率与质量控制。尽管仍存在数据依赖、逻辑判断与语言风格等局限，但其在结构化场景下的表现已接近真人研究员水平。该系统为证券研究领域的智能化转型提供了可复用的实践范式，未来有望在更多资产类别和复杂报告类型中落地应用。