核心观点
　　DeepSeek使用范式：定制信息源、结构化整理、沉淀知识库、打造工作流。本文展示一个研究Agent实践案例，利用AI每日批量阅读全市场研报，自动总结提炼观点和投资逻辑，预计可在基本面研究、行情复盘、智能投顾等多个领域获得不错应用效果。
　　DeepSeek对投研工作的影响思考：提高生产力、而不是被替代
　　伴随AI对不同工作渗透的深入，将出现两类影响：促进效应和替代效应。报告《AI and Freelancers: Has the Inflection Point Arrived》研究发现，AI进入翻译领域导致工作岗位减少、从业者收入降低，但在网站开发等领域，反而带来工作机会增多、薪酬提高，这种差异来源于AI对每项职业技能的渗透存在“拐点”——一旦AI性能进化超越该拐点，对劳动力的取代效应将大于促进效应。作者实证测算显示，写作、咨询容易被AI替代，编程次之，反观项目管理和艺术创作等需要人际互动、专业知识或创造性思维的领域，明显受益于AI带来的生产力提升。
　　DeepSeek大幅降低推理模型使用成本，怎样提升工作效率是关键。DeepSeek官方API在优惠时段输出40万字仅需1元，而即使在该价格下其理论成本利润率也高达545%。经过几周试用后不难发现，传统的编程、写作、资料整理等技能似乎存在随时被替代的可能。但我们认为，AI难以端到端实现投资研究的最终目标，对来源复杂的信息定价、对资产价格的走势判断都是难以单靠语言模型解决的问题。当下应利用DeepSeek解放生产力，加强对研究前期信息整合和提炼流程的优化，将节省下来的时间用在资产价格的主观研判上。
　　DeepSeek使用进阶：基于API自主开发定制工作流
　　网页和APP受制于交互形式，使用效率并不高，通过API能够全天、无限制、自动访问DeepSeek，按需求持续完成重复性任务。1）DeepSeek官网创建开发者账户和API接口，官方已提供详细的API参考和代码示例，利用不到10行Python代码即可实现重复调用；2）API可通过系统提示词给AI定义角色，更加专注和高效的解决某类问题，官网针对结构化输出、文章写作、内容分类、代码编写等任务已有现成的AI人物设定；3）针对研究中的部分信息处理工作，可定制输入的信息源，利用AI的结构化整理能力自动沉淀知识库，为最终研判的提供论据。
　　DeepSeek可快速本地部署，将隐私信息沉淀到个人投研知识库。经过测试，本地部署DeepSeek非常简单方便，普通配置的个人电脑也可轻松部署R1-7b推理模型，有算力条件可搭建更高级别的专属本地模型，借助AI能力充实研究壁垒。
　　Agent应用：策略和个股观点汇总和逻辑提炼
　　利用AI能日均处理500份研报，结构化解析投资观点并沉淀知识库。当前研究报告信息过载、逐篇阅读海量研报已经不可能，且面临观点提炼标准不一、难以结构化存储和理解沉淀的问题。本文尝试从策略研究和个股研究两个维度切入，借助DeepSeek API每日自动总结提炼研报中观点和投资逻辑。
　　实践结果：首先，针对单篇研报AI能通过关键信息提取、逻辑关系构建、多维度分析、结构化存储等流程，有效提炼报告核心内容；其次，AI能对得到的投资逻辑结果进一步分析，自动生成总结简报和可视化图谱。比如提炼个股报告投资故事和超预期逻辑等、提炼策略报告中的情绪/资金流/结构/配置建议等。
　　风险提示
　　AI模型发生参数微调和数据变动都可能导致性能和结果波动。AI生成的数据可能存在错漏导致结论偏差，误导投资决策。