上证报中国证券网讯（记者 胡尧）8月1日，在上海虹口举行的PandaAI第三届因子大赛颁奖典礼暨AI交易峰会上，PandaAI创始人兼CEO李昱琦首次系统提出AI交易L0-L4演进体系，尝试以统一框架定义AI参与交易研究的发展路径。他认为，AI交易未来的竞争将逐步从单一模型能力竞争，转向Agent能力、协同能力以及研究范式的竞争。 李昱琦表示，过去二十余年，量化投资的发展始终围绕Alpha因子展开。研究者通过因子挖掘、模型构建、策略验证等方式持续寻找超额收益，因子一直是量化研究最重要的研究对象。但随着大模型能力快速提升，越来越多标准化研究流程开始由AI自动完成。公开数据处理、策略生成、历史回测、研究验证等工作正逐渐成为AI能够高效完成的基础能力，传统依赖公开信息获取Alpha的竞争优势正在不断收窄。 李昱琦认为，未来真正决定竞争力的，不再只是单个因子的有效性，而是谁能够构建持续学习、自主规划、协同工作的Agent系统。 “模型升级解决的是效率问题，而范式升级决定的是未来十年的竞争方式。”李昱琦表示，在AI时代，交易研究的核心正在从“寻找一个好因子”，转向“构建一套持续进化的智能研究系统”。 他认为，未来Agent将逐步参与市场分析、因子研究、策略构建、风险管理、交易执行以及持续优化等完整流程，AI与人的关系也将从“辅助完成任务”发展为“共同参与研究”。 围绕AI交易的发展路径，李昱琦在会上首次提出AI交易L0-L4五级演进体系，希望建立一套理解AI交易发展的统一框架。 其中，L0代表完全依赖人工完成研究与交易；L1阶段，AI主要承担代码生成、Prompt优化等辅助工作；L2阶段，AI开始通过标准化Agent参与完整投研流程，形成单智能体闭环；L3阶段，多智能体协同工作（A2A），实现自主规划、相互制衡和持续迭代；L4则意味着AI能够完成公开市场中的标准化研究与交易，人类更多聚焦投资目标设定、风险边界控制等。 李昱琦表示，这一体系不仅反映AI能力的提升，更体现交易生产方式的变化。他认为，Agent并不是传统意义上的聊天机器人，而是AI开始真正参与金融研究过程的重要标志。未来行业竞争，也将从单点模型能力逐步演变为研究体系、协同能力和基础设施之间的竞争。 围绕“一个人也能拥有一支AI量化交易团队”的理念，PandaAI同步展示了面向AI交易时代的全新产品体系。从自然语言交互、可视化研究编排，到智能体创建与多智能体协作，不同产品分别承载不同层级的AI交易能力，共同构成一套完整的智能化研究与交易基础设施。 活动现场，PandaAI还在Trading OS场景中演示了A2A智能体协作能力。多个负责研究、分析、风控与交易的Agent在共享信息与经验的基础上自主分工、相互反馈、协同完成任务，并在持续交互中不断优化研究思路与评价标准，展现AI交易从“单个助手”走向“智能体团队协作”的全新形态。

上证报中国证券网讯（记者 胡尧）8月1日，在上海虹口举行的PandaAI第三届因子大赛颁奖典礼暨AI交易峰会上，PandaAI创始人兼CEO李昱琦首次系统提出AI交易L0-L4演进体系，尝试以统一框架定义AI参与交易研究的发展路径。他认为，AI交易未来的竞争将逐步从单一模型能力竞争，转向Agent能力、协同能力以及研究范式的竞争。

李昱琦表示，过去二十余年，量化投资的发展始终围绕Alpha因子展开。研究者通过因子挖掘、模型构建、策略验证等方式持续寻找超额收益，因子一直是量化研究最重要的研究对象。但随着大模型能力快速提升，越来越多标准化研究流程开始由AI自动完成。公开数据处理、策略生成、历史回测、研究验证等工作正逐渐成为AI能够高效完成的基础能力，传统依赖公开信息获取Alpha的竞争优势正在不断收窄。

李昱琦认为，未来真正决定竞争力的，不再只是单个因子的有效性，而是谁能够构建持续学习、自主规划、协同工作的Agent系统。

“模型升级解决的是效率问题，而范式升级决定的是未来十年的竞争方式。”李昱琦表示，在AI时代，交易研究的核心正在从“寻找一个好因子”，转向“构建一套持续进化的智能研究系统”。

他认为，未来Agent将逐步参与市场分析、因子研究、策略构建、风险管理、交易执行以及持续优化等完整流程，AI与人的关系也将从“辅助完成任务”发展为“共同参与研究”。

围绕AI交易的发展路径，李昱琦在会上首次提出AI交易L0-L4五级演进体系，希望建立一套理解AI交易发展的统一框架。

其中，L0代表完全依赖人工完成研究与交易；L1阶段，AI主要承担代码生成、Prompt优化等辅助工作；L2阶段，AI开始通过标准化Agent参与完整投研流程，形成单智能体闭环；L3阶段，多智能体协同工作（A2A），实现自主规划、相互制衡和持续迭代；L4则意味着AI能够完成公开市场中的标准化研究与交易，人类更多聚焦投资目标设定、风险边界控制等。

李昱琦表示，这一体系不仅反映AI能力的提升，更体现交易生产方式的变化。他认为，Agent并不是传统意义上的聊天机器人，而是AI开始真正参与金融研究过程的重要标志。未来行业竞争，也将从单点模型能力逐步演变为研究体系、协同能力和基础设施之间的竞争。

围绕“一个人也能拥有一支AI量化交易团队”的理念，PandaAI同步展示了面向AI交易时代的全新产品体系。从自然语言交互、可视化研究编排，到智能体创建与多智能体协作，不同产品分别承载不同层级的AI交易能力，共同构成一套完整的智能化研究与交易基础设施。

活动现场，PandaAI还在Trading OS场景中演示了A2A智能体协作能力。多个负责研究、分析、风控与交易的Agent在共享信息与经验的基础上自主分工、相互反馈、协同完成任务，并在持续交互中不断优化研究思路与评价标准，展现AI交易从“单个助手”走向“智能体团队协作”的全新形态。