研报来源为：太平洋证券研究所，以下是DeepSeek总结的研报要点，需要获取研报文件的看文末信息。
一、研究背景与核心观点
背景：大语言模型（LLM）在2025年技术爆发，但落地面临任务拆解、工具协同、专业适配等挑战。
核心观点：AI Agent 通过整合LLM、外部工具、工作流与知识库，能有效推动LLM在智能投研场景中的应用。
Coze定位：字节跳动推出的“零代码AI Agent开发平台”，具备模块化生态、垂直场景适配等优势。
二、Coze核心功能解析
Coze空间：支持自然语言指令完成任务，可上传附件、添加扩展、切换任务引擎。
核心模块：
BOT智能体：AI交互入口。
插件生态系统：丰富的能力扩展。
工作流：可视化节点串联，实现复杂任务自动化。
知识库：支持多种格式文档上传与智能检索。
内置大模型：涵盖国产模型（豆包、DeepSeek、通义千问等）和国际模型（GPT-4、Gemini等）。
三、Coze在投研中的实践案例
报告/文献解读工作流：
自动提取文档内容，结合LLM生成关键信息总结与公式解读。
财务数据分析：
通过网页爬取或插件获取实时财务数据，使用DeepSeek等模型进行多维度分析（盈利能力、偿债能力、运营能力等）。
研报爬取与总结：
爬取多篇研报，提取关键信息并写入飞书表格，由LLM生成结构化总结。
四、Coze投研相关插件
报告列举了多个官方插件，覆盖：
资讯获取（如新浪财经、水滴信用）
文档处理（如文件读取、格式转换）
数据可视化（如图表大师）
代码执行与量化回测（如代码执行器）
五、应用前景展望
多Agent协同：实现数据抓取→分析→报告生成的全流程自动化。
实时风控增强：动态监控持仓，秒级触发调仓信号。
垂直知识库融合：接入行业研报与财报数据库，提升分析专业性。
合规与部署：嵌入合规审计功能，支持策略一键发布至交易终端。
六、风险提示
模型输出存在随机性与准确性风险。
案例仅供参考，不构成投资建议。
需注意数据时效性与模型迭代带来的变化。
总结
本研报系统阐述了Coze作为AI Agent平台在金融投研中的落地路径与实践价值，强调其通过低代码、插件化、工作流驱动的方式，显著提升投研效率与智能化水平，并展望了其在多Agent协同、实时风控、知识融合等方面的未来潜力。
