一杯咖啡 = 50頁研究底稿：Alice 27 深度研究開啟 Agentic Research 時代

導語：被海量資訊與重復勞動吞噬的金融人

作為金融從業者，你一定對這樣的場景不陌生：

面對一個完全陌生的賽道、一家需要快速摸透的公司，或一場突發的重要事件，你要在極短時間內建立完整認知。

最消耗精力的，從來不是最后的判斷。

而是前面那一大段“苦力活”：找資料、對口徑、補數據、查來源、拼邏輯。

很多時候，60%以上的時間，都消耗在這些機械卻不可避免的工作上。

過去，我們對 AI 的期待也很簡單：

問一個問題，得到一段整理好的答案。但問題是——

研究從來不是一個問答，而是一整套的分析邏輯和反思的執行流程。

范式切換：不是回答問題，而是接管整個研究 //

很多人會下意識覺得：“是不是我多問幾輪 AI，也能得到類似結果？”

答案是：完全不一樣。在傳統問答模式中，你問一步，它答一步；你繼續引導，它繼續補充。整個研究路徑始終由你驅動，這本質上是“人帶著 AI 做記錄”。

而 Alice 27 全新升級的“深度研究”真正改變的，是把“研究”從溝通對話，變成了一次項目執行。你給出的不再只是一個問題，而是一個研究目標。Alice 會先做一系列過去由資深研究員完成的事：

• 確定研究范圍與界限

• 拆分分析維度

• 分派研究任務與對齊交付計劃

Alice 27 深度分析幫你開啟投研自動駕駛

然后，它不再等待你的下一步指令，而是開始自動往下推進。這是真正的“AI在跑一整輪流程”。

閉環機制：不是一個AI，而是一支研究團隊在同時開工 //

一句話發起復雜課題，AI 研究團隊全力幫你完成任務

這是 Alice 27 代理式“深度研究”最核心、也最容易被低估的差異化優勢。如果你把一項復雜研究交給一個真實團隊，它往往是這樣完成的：有人負責宏觀環境，有人剖析行業競爭，有人分析公司與財務，有人專門做估值建模等。往往一個深度研究需要多人N 天的團隊協作。

在代理式“深度研究”中，這套團隊機制被完整復現，只不過，不再是人來執行，而是由一群專業的 AI Agent 并行推進。你會看到的不再是一個模型在絞盡腦汁的輸出，而是一組 Agent 隊員正在推進的研究任務池：

一個 Agent 在構建宏觀與政策框架

一個 Agent 在拆解行業格局

一個 Agent 在拉取數據并做測算

一個 Agent 在做來源驗證與底稿校對

它們不是串行執行，而是圍繞同一個目標，并行推進、動態協同。

關鍵在于，這套機制會形成一套自治的閉環執行系統：在執行中不斷發現信息缺口和潛在沖突矛盾點，自動補充數據資料，對關鍵結論做交叉驗證，先搭結構，最終輸出份扎實的結論。這也是為什么你看到的不是一段文字，而像是一支團隊在同時開工。

結果體驗：從數天拉鋸戰，到一杯咖啡的可驗收交付” //

過去：面對一個復雜的課題，往往意味著數天甚至數周的資料搜集整理。人工思考分析維度、尋素材、找數據、做測算、擬定分析底稿，心力全部耗費在拉鋸戰中。

現在（Agentic 模式）：通過 Alice 27 代理式“深度研究”，你只需要明確研究目標。在真實的復雜任務中，只需喝一杯咖啡的時間（約15–20分鐘），系統即可完成：

• 完整研究目標與框架的拆解

• 多輪定向搜索與篩選

• 多 Agent 模塊并行分析

• 結構化的深度內容組織

并最終交付：一份10–50頁、邏輯清晰、結構完整、可直接帶去開會與討論的研究底稿。

Alice 27 深度研究能夠大幅提升搜研效率

它把研究從輸入到交付，包攬了整個項目。每一次讓代理替你沖鋒陷陣，都是把最寶貴的精力，還給核心的商業判斷。

真實業務場景：精準干完研究項目的那股專業勁兒” //

（一）定方向：為你理清 2026 全球宏觀與大類資產配置主線

歲末年初，對于去年市場的回顧以及全球宏觀與大類資產配置的新一年展望，往往是每年的最大課題之一，需花費一個團隊數周的時間。對于需要定期向客群輸出市場研判的分析師，或是正準備年度投委會大類資產戰略配置會議的公私募基金經理而言，從美聯儲降息預期、地緣政治博弈到各國經濟基本面與各類資產的追蹤，你需要的是一整套相互咬合的投資框架。

這絕不是簡單的網頁搜索拼湊能解決的。全自動化的「深度研究」通過多輪交叉驗證，幫你梳理出從頂層數據到落地策略的完整脈絡，還原從宏觀到微觀的全景，直接為你輸出可供策略宣講與對客路演的專業底稿。

步步引導、自主執行任務，助你梳理還原研究宏觀全景

提示詞示例：

• “幫我生成一份《2026年全球主要經濟體宏觀展望與大類資產配置策略研究》，需包含對股、債、大宗商品等資產的核心觀點與趨勢預判。”

• 主題澄清：包括2025年底至2026年全年的過渡期，重點關注 G7 國家（美國、日本、德國、英國、法國、意大利、加拿大），側重于貨幣政策對資產價格的影響，大類資產配置策略涵蓋股票、債券和商品

（二）摳細節：用“硬科技剖析師”的顆粒度，拆解核心零部件成本

面對“人形機器人商用元年”，國產替代的空間究竟多大？對于緊盯硬科技賽道的券商分析師或 PE/VC 投資人而言，這是一道必須算清的必答題。

過去，你可能要花一兩周去逐一尋找減速器、伺服電機等核心零部件的 BOM 成本，對比國內外廠商的降本路徑并測算盈虧點。而現在，這位研究代理為你把這個分散、瑣碎的驗證過程，壓縮到了一杯咖啡的時間里。你輸入復雜課題，它直接輸出帶有詳實底層驗證的可開會底稿。

最終交付物不是靈感，而是一份可以繼續判斷、討論和迭代的深度報告

提示詞示例：

• “幫我進行一項深度研究：《人形機器人商用元年：核心零部件成本拆解與國產替代空間》”

• 主題澄清：需要展望未來3-5年的發展趨勢，宏觀層面的產業鏈概覽，更關注服務場景（如醫療康復、家庭陪護），重點關注控制器、芯片的國產替代情況。

// 結語 //

Alice 27 代理式“深度研究”真正改變的，不是信息獲取的速度，而是研究這件事本身的執行方式。

過去，復雜研究是一項需要人力串行推進的浩大工程；現在，它可以被拆解、并行、并由系統自動執行閉環。高價值的商業判斷，再也不該被淺層的體力勞動所拖累。這不僅是“更快地回答問題”，更是讓“研究”第一次可以被完整托管。

國家宏觀追蹤、新賽道摸底、行業競爭分析、企業深度探查、重要事件挖掘，任何需要深入研究的課題，都可以交給 Alice 27 深度研究。立即體驗，在下一個亟待探索的課題面前，讓專業的 AI 代理替你把研究項目深度跑完！

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