# 用 WorkBuddy 从 0 搭建 AI Agent 投资地图：方法论、实操与标的地图（附避坑指南）

> 一句话：把「AI Agent 赛道研究」这件事，从拍脑袋变成一套可复用的工作流。全文基于 WorkBuddy 实际执行记录，含完整任务拆解、研究框架和标的地图。

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## 目录

1. 为什么研究 AI Agent：一个被低估的赛道窗口
2. 研究框架：三横三纵，别被热点带偏
3. WorkBuddy 实操：三步跑通深度研究流程
4. 关键发现：信创 × 主权 Agent，几乎空白的交汇点
5. 标的地图：A 股 / 美股映射（附逻辑）
6. 避坑指南：深度调研最容易翻车的 4 个地方
7. 复盘：这套流程能复制到什么场景

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## 1. 为什么研究 AI Agent：一个被低估的赛道窗口


      2023‑2024 年，中美 AI 竞争主战场集中在**算力、芯片、大模型基座**层面：美国依靠 H100/H200、闭源头部模型建立底座优势；国内全力突破国产算力（海光、寒武纪、曙光算力集群）、做大国产大模型基座，竞争焦点是模型参数、推理能力、芯片供给，属于**“造大脑” 阶段**。

进入 2025‑2026 年，竞争范式发生根本性切换：  ## 中美 AI 竞争已经从「基座军备竞赛」转向**AI 应用落地阶段** ##

1. **基座差距收敛，单纯堆模型参数边际收益快速下降**
	中美头部大模型在基础问答、内容生成差距显著收窄；继续无限堆砌参数、疯狂烧算力，投入产出比快速恶化。拥有更强基座不等于自动获得产业胜利，**大模型能力必须转化为真实业务价值，才完成竞争闭环**。

2. **美国的竞争重心向下游迁移：从训练超级大模型，转向 Agent、工作流、企业软件生态**
	OpenAI、微软、Anthropic 研发重心从模型预训练，转向 Agent 工作流、工具调用、企业智能体产品；美国不再只比拼模型跑分，争夺**AI 入口、业务流程控制权、软件生态标准**，试图把美国的基座能力通过 Agent 渗透全球各行各业，形成技术锁死、生态锁定。

3. **出口管制倒逼竞争向内循环、向产业落地转移**
	高端芯片持续受限，国内很难无限制复制美国式超大模型训练路线。客观上倒逼国内 AI 竞争重心从 “追逐世界最强基座”，转向**场景落地、工程化、成本效率、垂直行业闭环**，把有限算力资源用在可落地的业务系统上。

4. **竞争本质变化：从技术指标比拼，变成生产力改造能力比拼**
	AI 不再只是实验室技术，变成改造政务、制造、金融、研发、办公的通用生产力工具。谁能把 AI 嵌入真实工作流程，实现大规模降本增效，谁就掌握产业话语权。**基座是筹码，应用才是胜负场**。

>简言之：上半场拼芯片、拼大模型底座；**下半场拼应用、拼执行、拼智能体生态**。AI Agent 正是下半场的核心载体。
![起点.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1656999/293b3016358fdbcf31985df28aef913f.png)
2026 年 AI 竞争的主线已经从「模型参数」转向「模型能替你干什么」。三个信号：

- **编码工具是第一个跑通的付费场景**：AI 编程从辅助走向自主执行，企业愿意为「省人效」买单
- **MCP（模型上下文协议）成为新基建**：Agent 要调用工具、读数据、操作软件，协议层正在标准化
- **主权 Agent 浮出水面**：政企对数据安全的要求，让「自部署、可管控」的 Agent 成为独立赛道

一句话判断：**模型是军备竞赛，Agent 才是商业模式。** 投资视角下，Agent 层离钱更近、壁垒更实在。


## 2. 研究框架：三横三纵，别被热点带偏

用 WorkBuddy 做研究前，先把框架定死，否则容易被信息流带偏。我用的框架是「三横三纵」：

| 横向：产业链位置 | 纵向：研究维度 |
|---|---|
| ① 编码 / 开发工具（已跑通付费） | 技术架构（托管 vs 自部署） |
| ② MCP 基础设施（协议、网关、调度） | 商业模式（SaaS vs 授权 vs 订阅） |
| ③ 主权 Agent（政企、信创、数据安全） | 标的地图（A 股 / 美股映射） |

三纵的每一格都要回答三个问题：**技术怎么变、钱怎么赚、买什么公司**。答不出来就标记「待研究」，而不是硬写。

## 3. WorkBuddy 实操：三步跑通深度研究流程

这一步是我实际跑过的完整流程，直接照抄：

### 第一步：把大任务拆成可执行的任务清单

对 WorkBuddy 说：

> 「建立 AI Agent 投资地图任务，拆成三个子任务：编码工具、MCP 基础设施、主权 Agent，每个子任务输出：技术进展、商业模式、标的地图。」

工具会自动拆解、排优先级，每个子任务独立跟踪，不会互相污染。
![任务拆解.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1656999/cfb62485563850cc052ddf9b044ef9eb.png)
![任务清单.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1656999/30ce42c4f33567ab0af7237903ab857d.png)


### 第二步：深度研究 + 交叉验证

每个子任务下钻，指定要求：

> 「研究信创产业链，从对华管制切入，梳理国产替代结构，输出带引用的报告。」

关键操作：**要求引用来源**。这会让 AI 自动标注每个判断的数据出处，方便你事后核验，也方便写文章时直接引用。
![核心成果.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1656999/306d22c108a7e02fc0e8efd4ff053f37.png)

### 第三步：成果沉淀到资料库

做完一份报告，直接说：

> 「把报告存到资料库『中美科技竞争』目录下。」

报告落盘到 workbuddy.cn 资料库 + 本地副本双份，后续写文章、做对比、转项目都能直接调用，不用重做。
![资产列表.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1656999/608b5cd83fe530e856de2d734c88ab6f.png)

## 4. 关键发现：信创 × 主权 Agent，几乎空白的交汇点

这是整个研究里最值钱的一个判断：

- **信创（信息技术应用创新）**：国产替代的主战场，数据库、操作系统、芯片都在此列
- **主权 Agent**：政企自部署、数据不出域的智能体需求，正在起量
- **交汇点**：信创环境下的主权 Agent —— 既要求国产化软硬件栈，又要求 Agent 能力，**目前定位几乎空白**

为什么值得注意：空白意味着没有巨头卡位，先跑通「信创 + Agent」组合的公司有机会吃下政企预算。这个方向的论证还在推进中，但框架已经成立。
![标的清单.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1656999/8cc8dc638151ee0287d16e14a54f088c.png)
## 5. 标的地图：A 股 / 美股映射（附逻辑）

注意：以下为研究框架示例，非投资建议，入市需谨慎。

| 赛道 | 代表逻辑 | 关注方向 |
|---|---|---|
| 编码工具 | 海外已跑通订阅制，国内跟进 | 美股 AI 编程龙头；A 股工具软件 |
| MCP 基础设施 | 协议标准化，网关/调度是卡位点 | 云厂商；中间件公司 |
| 算力第二极 | 华为供应链之外的国产算力 | 寒武纪、海光信息（专项跟踪中） |
| 信创主权 Agent | 空白交汇点，政企预算入口 | 待深化论证的增量方向 |

## 6. 避坑指南：深度调研最容易翻车的 4 个地方

**① 把搜索当研究**。搜一堆资料不等于研究，要带框架去筛选，否则信息过载反而失真。

**② 不要求引用，事后没法核验**。AI 输出的判断必须带出处，这是专业研究和随手问答的分界线。

**③ 报告不做沉淀**。做完不存档，下次重新搜一遍，时间翻倍。先沉淀资产、再建新任务，这个顺序很重要。

**④ 不看 token 消耗，成本失控**。深度调研是最耗积分的任务（单篇 300-800 分），对策：新开会话做研究、需求一次说清、简单问答用 Ask 模式。

## 7. 复盘：这套流程能复制到什么场景

这套「拆任务 → 带框架深研 → 交叉验证 → 沉淀资产」的流程，不止适用于投资研究：

- 行业调研 / 竞品分析
- 技术选型对比（如托管 vs 自部署）
- 政策解读（从管制文件拆国产替代机会）
- 任何需要「结论 + 出处」的知识型工作

核心就一句话：**让 AI 干活，但框架和判断留给自己。**

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*本文基于个人在 WorkBuddy 中的实际研究记录整理，数据截止 2026 年 8 月。投资有风险，观点不构成投资建议。*


一句话：把「AI Agent 赛道研究」这件事，从拍脑袋变成一套可复用的工作流。全文基于 WorkBuddy 实际执行记录，含完整任务拆解、研究框架和标的地图。

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