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老板问你：“新能源汽车这个方向，我们要不要进入？投资潜力怎么样？”
听起来只是一句话。但真正做起来，背后可是一个大项目：
市场空间要测算，未来基准/乐观/悲观情景预测都要有；
竞争格局要拆清楚，产业链哪些环节，谁是龙头，谁在追赶，谁在掉队；
政策环境要追到最新，购置税、以旧换新、充电桩、出海壁垒都不能漏；
风险要有判断，价格战、贸易壁垒、供应链、固态电池、技术路线切换都要看；
最后还要把一堆底稿、数据、图表、结论，压缩成一份老板、客户或董事会真正能看的精华材料。
过去，这种项目通常需要一整个团队协作：有人负责行业研究，有人负责政策和风险，有人负责可比公司，有人负责数据和模型，有人负责图表和材料，最后还要有一个项目负责人把控节奏、统一口径、提炼结论。
现在，万得AI Alice 学会了这件事。像一个项目总监一样，实时组建一支金融 AI 专家团队，为一个复杂项目拆任务，组团队，调工具，看进度，收成果，控质量，出交付。
这就是 万得AI Alice 全新上线的 Agent 蜂群模式。
过去，Alice为你解决一个问题
现在，你可以交给 Alice 一个项目
Alice 这次升级的重点不是“能为你干成一件事”，而是：进化为一支可以被你调度的金融 AI 项目组。
当你提出一个复杂任务，Alice 会先判断：
这个项目需要哪些专业团队角色？
他们需要哪些数据、工具或技能？
他们应该如何协作与统筹？
然后，Alice 会实时创建最适合这个任务的一组专家 Agent。每个 Agent 都有不同角色、特长、目标。Alice 自己则作为项目总监，负责拆解任务、招募与创建团队、分配工作、监控进度、统一口径，并最终把所有成果收口成可交付的精华。
一个真实项目：
我们公司准备评估新能源汽车市场的进入和投资潜力。请首先测算一下新能源汽车市场的市场空间。此外，再分析一下该行业有哪些可比的上市公司，并搜索政策、竞争环境和潜在风险如何，最后形成一份董事会汇报材料。
这不是一个简单研究问题，而是一个典型的战略投资项目。
它需要同时回答：
市场到底还有多大？未来5年增长空间如何？不同情景下的市场规模会差多少？
产业链的哪些环节有价值？哪些上市公司最值得关注？动力电池、智能化零部件、整车制造、充电基础设施，哪个赛道更有吸引力？
政策红利还有多少？海外贸易壁垒会带来什么影响？价格战、供应链、固态电池、技术路线切换，哪些风险最关键？
如果要进入，应该优先选择什么路径？
过去，类似这样一个行业赛道的投资机会评估，通常需要一个团队至少一周时间。
这次，Alice 用约15-30分钟，完成了一件过去可能要一个团队忙一周的事：
- 组建 4 个 AI 专家角色
- 查阅 113 份参考资料
- 调用 43 次专业工具
- 使用 3 项专业技能
- 产出 11 份交付文件
- 最后汇总成 1 份董事会汇报材料
这是 AI 开始像项目组一样干活。
Alice 先像项目总监一样判断，接着，实时组建了一支 AI 专家团队：
Alice｜项目协作总监
负责接收任务、制定项目方案、拆解工作模块、协调各专家 Agent 分工，并在最终交付前统一结论口径和质量标准。
蜜朵朵｜行业政策与风险研究员
负责新能源汽车行业政策、竞争环境与潜在风险分析，覆盖购置税、以旧换新、充电基础设施、下乡政策、海外关税、供应链、技术路线等关键因素。
蜂小甜｜行业分析师
负责新能源汽车产业链可比上市公司分析，覆盖整车制造、动力电池、电机电控、充电基础设施等核心赛道，对财务、估值、盈利能力和成长性进行比较。
黄小嗡｜市场规模测算专家
负责搭建新能源汽车市场规模测算模型，完成历史数据整理、Top-down 与 Bottom-up 预测、Base/Bull/Bear 三情景测算，并生成 Excel 模型和图表。
最后，Alice 交付了一套真正可以用于工作场景的成果：
一份市场规模测算 Excel 模型
包含 2025—2030 年新能源汽车市场预测、三情景假设、历史数据、Dashboard 等多个 Sheet。
多份专项分析底稿
包括政策环境、竞争格局、潜在风险、可比公司、估值与盈利能力分析等。
多张核心图表
包括历史销量趋势、渗透率变化、市场规模预测、估值与盈利能力对比等。
一份董事会战略汇报材料
将数百页工作底稿浓缩成一份可以直接汇报的精华材料，覆盖执行摘要、市场空间、可比公司、竞争格局、政策环境、风险评估、投资策略和结论建议。
这才是 Agent 蜂群真正的价值：
不是让 AI 多说一点，而是让 AI 像一个团队一样，把一个项目做完。
从“一个人加班”，到“一个人带队”
过去，一个人要完成这类任务，往往需要不断切换角色：一会儿像行业研究员，一会儿像数据分析师，一会儿像公司分析师，一会儿像风控经理，一会儿像咨询顾问，最后还要像 PPT 助理，把所有内容压缩成汇报材料。
Alice Agent 蜂群要改变的，正是这一点。
你不再需要一个人扮演所有角色。你只需要提出目标，Alice 就可以根据任务需要，实时组建一支最适合的 AI 专家团队，不同专家分头推进。在金融场景里，重点从来不是数量。真正的 Agent 蜂群，不是“人多”，而是“分工对”。
这不是简单的效率提升。这是金融工作方式的变革。
这让金融人的角色发生了变化。
你不再只是一个被任务追着跑的执行者。
你开始变成一个项目负责人：提出目标，判断方向，审阅成果，追问关键假设，决定最终结论。
怎么用？何时用？正常说话就行
只要一个任务信息量大、涉及方向多、步骤复杂、可以多线程齐头并进，就很适合交给 Alice 蜂群。
你不用学习复杂指令，也不用手动拆成十几个问题。只要在 Alice 的 Agent 模式下，像平时布置工作一样，把任务目标说清楚即可，如：
针对这份五百页的拟上市企业招股说明书进行摘要梳理，请启动多个个子 Agent 一起完成，将其精准拆解为财务核心指标透视、业务竞争格局分析、募投项目可行性研究及法律合规风险提示四个专项。
或者：
为一位追求稳健收益的千万级高净值客户定制配置方案，分别需要全球债券筛选、核心权益标的匹配、黄金避险权重测算及组合在极端市场下的最大回撤模拟。
Alice 会自动判断这是一个多模块项目，并实时创建最适合的专家 Agent 团队，尤其适合这几类任务：
同时分析多家公司：几十家企业的数据、财务、估值、业务对比，可以并行处理，最后集中比较。
啃长文档和复杂资料：招股书、年报、政策原文、研报材料，可拆给多个 Agent 分头阅读提炼。
多步骤复合项目：查数据、搭模型、生成图表、整理结论、制作材料，可以同步推进。
高频重复工作：每周竞品追踪、行业简报、组合复盘、客户材料更新，可形成稳定工作流。
其他典型场景包括：
买方投研团队做主题投资机会评估；
卖方分析师在财报季快速形成客户材料；
PE/VC 团队做陌生赛道初筛和投资地图；
投行团队做行业进入、标的筛选和竞品分析；
财富管理团队为客户准备资产配置和产品对比材料；
企业战略团队为董事会准备新业务进入评估。
AI 的执行力从单一的任务进化到项目。
每一个人都开始拥有属于自己的“AI 数字分身团队”。
万得AI Alice「Agent蜂群」模式现已上线，你的下一支团队，也许已经开始上班了。
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