中大
创投
AI × PRIVATE CAPITAL

AI 进入“可执行”时代

Agentic Transformation for Private Capital

私募机构的
Agent 化路径

技术演进｜平台全景｜私募实践｜落地架构
中大校友会创投菁英会
分享人刘赛｜AI 咨询顾问
日期2026.08.30
01 · Evolution

AI 的主线：从自然语言交互走向组织级任务执行

02 / 10
2022

ChatGPT

自然语言成为通用入口
单轮问答
个人提效
2023

Copilot + RAG

AI 进入代码、文件和知识库
检索｜摘要
辅助生成
2024

Tool Use + Multimodal

能调用系统、理解多种信息
Function Calling
MCP｜Computer Use
2025

Claude Code

Coding Agent 进入长程任务执行
多材料阅读
浏览器｜终端协同
2026

Codex + WorkBuddy

Agent 被组织、复用和治理
Skill｜Plugin｜Sandbox
Memory｜Subagent
交互 → 知识 → 工具 → 任务 → 组织级生产系统
来源：OpenAI、Anthropic、MCP 等公开资料中大校友会创投菁英会
02 · Platform Landscape

2026 年主流平台已经形成三条清晰路线

03 / 10

开发与知识工作 Agent

Claude Code

Claude Code

长程任务｜Agent SDK
Checkpoint｜Subagent

Codex

Codex

多 Agent｜Skills｜Automations
知识工作交付

Grok Build

Grok Build

开源 Harness｜Plugin｜MCP
Subagent｜Local-first

开源个人 Agent / Harness

OpenClaw

OpenClaw

本地优先｜消息入口
持续任务｜丰富集成

Hermes Agent

Hermes Agent

Memory｜Skills｜Gateway
自我改进

DeepSeek Harness

DeepSeek Harness

插件化架构｜全链路可追溯
可组合 Runtime

国内办公 Agent

WorkBuddy

WorkBuddy

腾讯生态｜本地文件
多 Agent 空间｜Skill 复用

豆包工作

豆包工作

飞书企业上下文｜电脑操作
办公成果交付

千问办公

千问办公

钉钉生态｜Skill｜Connector
定时任务｜资产管理

同一模型进入不同 Harness，将形成完全不同的生产力
来源：各平台公开产品页与开源仓库｜截至 2026.08.30中大校友会创投菁英会
03 · Agent Stack

模型提供推理能力，Harness 决定 Agent 的稳定执行能力

04 / 10
Agent 能力 = Model × Harness × Skill × Context × Governance
层级
核心作用
私募对应物
01人的目标与责任
定义目标、边界与审批点
投资判断与最终签字
02Agent Loop
规划—执行—观察—修正
项目研究与尽调任务链
03Skill
可复用的方法与标准
行研框架｜DD 清单｜IC 模板
04Tool / MCP / Computer
连接外部系统并完成真实操作
搜索｜表格｜浏览器｜数据库｜飞书
05Private Data / Memory
提供机构专属上下文
历史项目｜投委结论｜行业标签｜组合数据
06Sandbox / Permission / Log / Eval
安全、权限与质量治理
最小权限｜留痕｜回滚｜效果评估
07Model
推理与生成能力
按任务价值、时效与风险选择模型
Skill 固化机构方法
私有数据形成差异
治理支持核心流程应用
Agent 生产力取决于整套执行系统的协同质量中大校友会创投菁英会
04 · Why Transformation

工作流断裂正在持续消耗私募机构的核心能力

05 / 10
环节
典型损耗
Agent 化改造方向
项目发现
信息分散｜覆盖依赖个人
主题寻源｜事件触发｜自动建档
项目研究
重复搜集｜证据难追溯
问题树｜Evidence Pack｜反方论证
尽职调查
资料量大｜交叉验证慢
DD 清单｜异常识别｜待验证问题
投资决策
Memo 反复重写｜历史经验失忆
IC Memo｜历史项目对照｜假设追踪
投后管理
监控低频｜风险发现滞后
KPI 监控｜舆情预警｜价值创造任务
LP 与基金运营
重复报送｜口径不一致
数据归集｜报告生成｜合规知识检索
改造目标：缩短周期｜稳定质量｜沉淀记忆｜受控扩张
从原有流程切入，以可衡量结果校验价值中大校友会创投菁英会
05 · Market Practice

领先机构已经进入 Operating Model 改造阶段

06 / 10
机构 / 信号
实践路径
管理启示
EQT MotherbrainSOURCING → VALUE CREATION
覆盖寻源、尽调与投后价值创造，持续沉淀机构知识
数据平台与投资流程同步建设
BlackstoneDATA SCIENCE
数据科学团队进入组合公司；公开估算约 2 亿美元利润影响
AI 同时服务投资与组合赋能
VistaAGENTIC AI FACTORY
标准化识别高价值场景，快速形成生产级 Agent
将单点项目转化为可复制工厂
OpenAIDEPLOYMENT COMPANY
联合 19 家投资、咨询及集成机构；初始投入超 40 亿美元
部署能力成为独立产业环节
来源：EQT、Blackstone、Vista、OpenAI、Deloitte、中基协公开资料中大校友会创投菁英会
06 · Workflow Redesign

私募 AI 改造围绕“投前—投中—投后—运营”重画流程

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投前
投中
投后
运营
核心任务
主题寻源｜项目研究
会议转 Pipeline
DD｜财务分析
IC Memo｜历史项目记忆
KPI 监控｜风险预警
价值创造
LP 报告｜基金运营
合规知识
Agent 产出
机会清单
Evidence Pack｜项目卡片
红旗清单｜模型底稿
IC 材料
月度监控｜异常解释
行动建议
定期报告｜口径核对
审查记录
人工决策点
立项决策
投资与核心条款决策
干预升级决策
对外提交审批
自治阶梯
L1 · Copilot生成草稿，人工完成全流程
L2 · Agent执行边界清晰的受控子任务
L3 · Workflow多个 Agent 串联与并行协作
L4 · Human-in-the-loop关键节点审批，端到端可追溯
目标：扩大投资经理可管理的研究与决策带宽
责任边界、标准产出与人工决策门共同定义流程中大校友会创投菁英会
07 · Operating Architecture

一条可用的私募 Agent，由方法、工具和机构上下文共同构成

08 / 10
Orchestrator Agent拆解任务｜调度能力｜汇总结果

METHODSkills｜方法

  • 行业研究框架
  • DD Checklist
  • 财务标准化
  • IC Memo
  • 风险红旗

EXECUTIONTools｜执行

  • Web｜Browser
  • Spreadsheet｜Code
  • Document｜Database
  • Feishu｜MCP
  • Computer Use

CONTEXTPrivate Data / Memory

  • 项目档案｜投资标准
  • 行业标签｜失败样本
  • 组合基准｜专家网络
  • 历史结论｜机构术语
治理底座身份与权限数据分区引用追溯操作日志质量评估人工审批
Skill 固化方法｜工具提供执行力｜私有数据提供机构理解
核心设计：方法可复用、数据有边界、过程可追溯中大校友会创投菁英会
08 · 90-Day Roadmap

90 天完成从个人试用到机构级闭环

09 / 10
01
DAY 1—14

选题与基线

核心行动选择项目研究 Agent；记录人工工时、质量与风险
阶段交付流程图｜数据边界｜基线数据
02
DAY 15—30

原型与回测

核心行动利用公开数据与历史项目建立 v0.1
验收标准结果可复核｜价值可测量
03
DAY 31—60

内部试点

核心行动接入批准的内部资料；3—5 人完成真实任务试用
验收标准权限｜日志｜人工审批可运行
04
DAY 61—90

评估与复制

核心行动复盘效果；固化 Skill；选择第二场景
阶段交付可复制实施模板
周期缩短
证据覆盖
修改率
误报漏报
团队采用
资产沉淀
数据边界
公开数据｜直接试点
内部数据｜进入批准环境
敏感数据｜最小权限并全程留痕
从一个高价值场景建立闭环，再将有效方法复制到第二条流程
落地节奏：两周选题、一个月原型、两个月试点、三个月复制中大校友会创投菁英会
09 · Decision & Action

私募 AI 的竞争，正在转向可复用的 Agent 工作流

机构方法、数据与责任链共同构成长期壁垒
01

优先改造哪条高价值、高频、高重复劳动的流程？

02

哪些 Skill 与私有数据能够形成机构壁垒？

03

哪些节点保留人工审批与完整追溯？

先让一条流程真正工作，再把成功经验扩展为机构能力
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