核心观点
　　Agentic AI全流程辅助策略开发，实现“泛量化”：
　　传统投研过程中，研究员往往依赖Excel进行数据处理和策略分析。借助Agentic AI，无编程背景的研究员、投资者也可完成从数据收集、信号生成到策略构建、回测优化的完整流程。只需通过自然语言与AI交互，即可获取所需财经数据、生成投资信号并自动产出投资组合方案，实现投研流程的高度自动化。
　　 AI “泛量化”具体流程：
　　始于知识智能体进行知识解构与跨域映射，随后由需求澄清代理拆解任务并执行流程，输出具备工程化说明的初稿。执行者无需深陷代码细节，只需重点校验经济逻辑，并利用智能体拓展知识边界辅助调试。这种模式避免了盲目消耗token反复试错，通过自然语言精准引导修改路径，最终将业务意图高效转化为标准化、可复盘的量化成果。
　　 AI视角驱动的Black-Litterman资产配置
　　引入AI视角的BL策略较等权基准实现了业绩飞跃。DeepSeek-V3与Qwen2.5-72B分别录得18.29%和20.37%的年化收益，远超等权基准的11.85%，夏普比率从0.99分别提升至1.56和1.81，且最大回撤由-14.23%大幅收窄至-8.16%和-6.39%。
　　 AI增强型风险平价
　　对比300天固定窗口方案，AI动态窗口在不增加波动的情况下显著优化了风险控制。Qwen2.5-72B方案年化收益达4.71%，提升0.12%。夏普比率从1.39提升至1.46，最大回撤由-4.50%大幅缩减至-3.00%。
　　风险提示：本报告基于历史数据和AI生成结果，存在模型过拟合风险；宏观和市场数据口径调整可能影响AI结论；LLM生成的观点存在随机性，需警惕AI推理的不稳健性。AI推理的不稳健性，AI模型的输出结论具备一定随机性，多次生成可能产生不同的结果