核心观点：
　　AI评估范式：本文以2022年1月至2026年5月共53个月月度金股推荐为同一道考题，让四种AI选股范式（纯零样本、预训练、规则式、多Agent协同）分别从历史数据中提炼策略并独立选股，再与万得全A基准和AI标准版对照，回答一个核心问题：多Agent协同能否复现券商投决会的集体决策能力，并在长周期中稳定跑赢市场？
　　框架层：所有AI变体都把多因子打分（低PE+资金流入+低拥挤）当作可外推的策略中枢，而行业轮动的真正驱动力：宏观周期位置、政策边际变化、产业链景气传导完全不在现有因子覆盖范围内。AI复现的是历史数据中的统计规律，而非对市场结构的当期理解。
　　能力边界：AI已能高质量完成个股精选、学习窗口的典型性判断。
　　协同判断：AI选股结合人类复核是当前性价比最高的模式。AI负责个股层执行和风控纪律，人类负责行业层的宏观判断和学习窗口的甄别。前者的增量价值在生产效率，后者的增量价值在方向判断。
　　风险提示：本文仅为AI技术层面的试验观察、不构成任何投资建议。