从内容来看，其实今年依然密切关注大模型发展，他建议加快推动大模型应用创新，尤其是AI Agent（智能体）的发展。他提出三大建议，一是加快推动模型落地服务商的培育；二是加快推进多元场景与数据的开放；三是加快推进关键行业、重点环节的标准供给。

此外，其实还为推动基金投顾行业发展建言献策。其实建议，逐步拓宽基金投顾的可投资产品类别，并进一步丰富基金投顾业务参与主体，加快推动基金投顾试点转常规。此外，他还建议在个人养老金制度中引入基金投顾，以及建立基金投顾培训考核体系。

其实指出，随着大模型应用的纵深推进，AI Agent正逐渐成为技术演进的新趋势和大模型应用的主流范式。不同于简单的聊天对话，AI Agent可以基于大模型提供的推理能力，理解任务指令、拆解任务目标、创建执行计划，并调用搜索引擎、数据库、行业软件等外部工具，完成更加复杂的任务。

其实介绍称，AI Agent极大地拓展了基础模型的应用范围和能力边界，让大模型不再被局限于对话框，也能够深入各类业务场景，真正赋能千行百业。业内对于AI Agent的发展寄予厚望，认为未来的AI Agent不仅能够根据要求完成任务，还可以自动进行规划和反思，甚至根据环境变化主动提出建议，在C端成为新的超级入口，在B端替代传统信息系统，彻底颠覆软件行业。

但受限于大模型的技术成熟度不足、服务商对行业的理解不深、可调用的接口不够丰富、调用方式缺乏统一标准等原因，现阶段的AI Agent相对缺乏自主性和灵活性，主要按照固定的步骤处理部分流程标准、规则明确的任务，仍较难完全满足在实际业务场景中的落地需求，距离人们设想中的全能AI助手也还有很远的距离。随着DeepSeek等大模型在推理能力与开源模式等方面取得新的突破，AI Agent有望展现出更强的自我反思、自主决策的能力，可以在行业应用中展现出更大的效能。

为了更好地释放AI Agent赋能千行百业的巨大潜力，推动大模型应用生态的繁荣，其实提出三大建议：

一是加快推动模型落地服务商的培育。应用创新需要创新主体对于垂直行业与场景拥有更深刻的认知，尤其是当涉及更为复杂的场景、更为高阶的Agent形态时，行业理解力与场景洞察力对于提升应用有效性尤为关键。而当前多数模型厂商的行业知识沉淀与产业精细化服务精力相对有限，推出的AI Agent产品专业深度相对不足，较难满足专业、复杂的场景需要。数据显示，GPTs商店中70%的 AI Agent产品生命周期不足30天，且同质化严重。因此，应用端的突破创新需要更加多元的落地应用服务群体。建议可考虑加快培育大模型落地服务生态，鼓励更多既懂技术又洞悉行业、熟悉业务的科技型企业参与行业应用创新，推动传统行业软件服务商加快业务转型，积极参与大模型落地应用服务。同时分行业向社会定期遴选、推荐一批优质的落地服务企业及AI Agent落地案例，在充分激活大模型应用创新活力的同时也让科技创新尽早惠及千行百业。

二是加快推进多元场景与数据的开放。AI Agent在行业应用中的能力实现需要以多元场景为牵引，以专业数据为驱动。建议可充分发挥我国丰富应用场景和海量数据资源优势，加快推动场景开放与数据要素价值释放。在场景层面，可考虑率先鼓励政府机构、国有重点企业、行业领军企业等主体，高端制造、医疗、金融等行业开放更多“首试首用”场景，激发场景化的应用创新活力，同时分行业打造技术测试验证平台，通过模拟真实业务场景为模型的有效性提供测试、评估的公益性平台，降低技术验证成本；在数据层面，可考虑由监管部门牵头归集各行业头部企业的专业领域数据，利用“数据沙盒”工具，在数据“可用不可见”的原则下为企业有序开放，优化模型落地应用效能。

三是加快推进关键行业、重点环节的标准供给。人工智能是一个复杂的信息系统，例如高阶形态的AI Agent是多个模型、多种工具、多台设备的系统性集成，要实现系统的高效运行、交互，就需要统一各类技术、接口的标准和要求。标准对于增强技术、产品适用性，减少信息联通成本，加速人工智能技术的应用进程至关重要。为加快推动人工智能产业标准制定，2024年年末，工信部人工智能标准化技术委员会正式成立，建议可考虑以此为契机，遵循“急用先行 ”原则，突出应用导向，面向数据质量、互联互通等重点问题，多模态、Agent等前沿方向率先推出相关人工智能产业标准规范，并围绕标准建设一系列测评工具，切实以标准指导产业发展，帮助我国在前沿科技的国际竞争中抢占技术话语权、把握战略主动。

在另一份建议中，其实为推动基金投顾行业发展建言。

其实观察到，自试点启动以来，基金投顾在监管部门和投顾机构的共同推进下实现稳步发展。但相较于海外成熟市场，我国基金投顾行业仍处于起步阶段。一方面，基金投顾已落地五年，但渗透率仍较低。据测算，目前我国基金投顾服务的资产规模大约为1500亿元，占比不足公募基金总规模的0.5%。另一方面，投顾机构的服务供给能力有待提升。目前，市场上的基金投顾策略较为单一，难以满足个性化的投资需求。部分机构对于投资理念引导和投后持续陪伴的重视程度不足，“重投轻顾 ”现象较为突出，未能充分体现基金投顾“以客户为中心”的价值内核。

为进一步推动基金投顾行业长远发展，更好发挥其在提升投资者体验、优化市场生态方面的积极作用，其实提出四大建议：

一是逐步拓宽基金投顾的可投资产品类别。现阶段，基金投顾业务的可投资范围主要为场外公募基金，策略维度相对单一，风险分散能力较弱。2023年6月，证监会在《公开募集证券投资基金投资顾问业务管理规定（征求意见稿）》中提到，后续会将私募基金纳入基金投顾业务范畴，但对比海外成熟市场中覆盖全球股票、债券、货币等全品类资产的投顾服务，我国基金投顾业务的可投资范围仍然较为有限。建议逐步扩大基金投顾的可投资产品类别，例如通过盘后固定价格交易机制，率先引入场内ETF，完善丰富基金投顾配置工具箱。随着市场生态的逐步成熟，可考虑将投顾业务的可投范围从基金拓展至其他品类，探索引入银行理财、信托、保险等工具，为投资者提供更加全面和定制化的投顾策略选择。

二是进一步丰富基金投顾业务参与主体。海外成熟市场有丰富多元的投顾业务参与主体，投资银行、资管机构、保险机构等各类主体基于自身特点和优势为用户提供差异化的投顾服务，促进了投顾生态的繁荣。而截至目前，国内基金投顾试点机构仅有60家，数量明显少于基金管理和基金销售机构，市场中代表投资者利益的买方中介力量仍然较为单薄，且试点机构类型主要为证券公司、基金公司与少量第三方基金销售机构，业务模式的多样性存在欠缺。因此，建议加快推动基金投顾试点转常规，支持更多证券基金持牌机构获得基金投顾资质，并逐步拓展其他类型的金融机构参与基金投顾市场，以便更好承接人民群众的财富管理需求，推动百花齐放的行业生态加速形成。

三是在个人养老金制度中引入基金投顾。当前我国基金投顾尚未形成规模化效应，而从海外的发展情况来看，个人养老金是推动投顾行业发展的关键要素。数据显示，美国市场中有78%的个人养老金账户持有者选择向专业金融顾问寻求投资建议，为美国投顾行业发展提供了充足的资金支持。当前，个人养老金制度已在全国全面实施，在个人养老金制度中引入基金投顾，不仅能为基金投顾带来长期增量资金，也能依托投顾服务解决个人养老金用户“选品难、投资难”的问题。建议借鉴成熟市场经验并结合国内实际，探索基金投顾在个人养老金业务中的实施路径，明确投顾机构开展个人养老金投顾业务的行为规范，推动形成基金投顾与个人养老金共振发展的正向循环。

四是建立基金投顾培训考核体系。基金投顾作为一个高度专业化且需求多元化的金融领域，对从业者的专业素养提出了较高的要求。但目前我国基金投顾行业仍缺乏明确统一的从业人员培训考核体系，可能导致从业人员在专业知识、技能水平、服务能力等方面存在差异，不利于提升投资者获得感和对行业的信任度。为引导行业回归“服务”本源，明确服务标准、提升服务质量，建议参考多方有益经验，加快出台基金投顾行业的职业技能标准，建立配套的技能培训考核体系，鼓励行业主体加强基金投顾专业队伍建设，筑牢行业发展根基。

从内容来看，其实今年依然密切关注大模型发展，他建议加快推动大模型应用创新，尤其是AI Agent（智能体）的发展。他提出三大建议，一是加快推动模型落地服务商的培育；二是加快推进多元场景与数据的开放；三是加快推进关键行业、重点环节的标准供给。

此外，其实还为推动基金投顾行业发展建言献策。其实建议，逐步拓宽基金投顾的可投资产品类别，并进一步丰富基金投顾业务参与主体，加快推动基金投顾试点转常规。此外，他还建议在个人养老金制度中引入基金投顾，以及建立基金投顾培训考核体系。

其实指出，随着大模型应用的纵深推进，AI Agent正逐渐成为技术演进的新趋势和大模型应用的主流范式。不同于简单的聊天对话，AI Agent可以基于大模型提供的推理能力，理解任务指令、拆解任务目标、创建执行计划，并调用搜索引擎、数据库、行业软件等外部工具，完成更加复杂的任务。

其实介绍称，AI Agent极大地拓展了基础模型的应用范围和能力边界，让大模型不再被局限于对话框，也能够深入各类业务场景，真正赋能千行百业。业内对于AI Agent的发展寄予厚望，认为未来的AI Agent不仅能够根据要求完成任务，还可以自动进行规划和反思，甚至根据环境变化主动提出建议，在C端成为新的超级入口，在B端替代传统信息系统，彻底颠覆软件行业。

但受限于大模型的技术成熟度不足、服务商对行业的理解不深、可调用的接口不够丰富、调用方式缺乏统一标准等原因，现阶段的AI Agent相对缺乏自主性和灵活性，主要按照固定的步骤处理部分流程标准、规则明确的任务，仍较难完全满足在实际业务场景中的落地需求，距离人们设想中的全能AI助手也还有很远的距离。随着DeepSeek等大模型在推理能力与开源模式等方面取得新的突破，AI Agent有望展现出更强的自我反思、自主决策的能力，可以在行业应用中展现出更大的效能。

为了更好地释放AI Agent赋能千行百业的巨大潜力，推动大模型应用生态的繁荣，其实提出三大建议：

一是加快推动模型落地服务商的培育。应用创新需要创新主体对于垂直行业与场景拥有更深刻的认知，尤其是当涉及更为复杂的场景、更为高阶的Agent形态时，行业理解力与场景洞察力对于提升应用有效性尤为关键。而当前多数模型厂商的行业知识沉淀与产业精细化服务精力相对有限，推出的AI Agent产品专业深度相对不足，较难满足专业、复杂的场景需要。数据显示，GPTs商店中70%的 AI Agent产品生命周期不足30天，且同质化严重。因此，应用端的突破创新需要更加多元的落地应用服务群体。建议可考虑加快培育大模型落地服务生态，鼓励更多既懂技术又洞悉行业、熟悉业务的科技型企业参与行业应用创新，推动传统行业软件服务商加快业务转型，积极参与大模型落地应用服务。同时分行业向社会定期遴选、推荐一批优质的落地服务企业及AI Agent落地案例，在充分激活大模型应用创新活力的同时也让科技创新尽早惠及千行百业。

二是加快推进多元场景与数据的开放。AI Agent在行业应用中的能力实现需要以多元场景为牵引，以专业数据为驱动。建议可充分发挥我国丰富应用场景和海量数据资源优势，加快推动场景开放与数据要素价值释放。在场景层面，可考虑率先鼓励政府机构、国有重点企业、行业领军企业等主体，高端制造、医疗、金融等行业开放更多“首试首用”场景，激发场景化的应用创新活力，同时分行业打造技术测试验证平台，通过模拟真实业务场景为模型的有效性提供测试、评估的公益性平台，降低技术验证成本；在数据层面，可考虑由监管部门牵头归集各行业头部企业的专业领域数据，利用“数据沙盒”工具，在数据“可用不可见”的原则下为企业有序开放，优化模型落地应用效能。

三是加快推进关键行业、重点环节的标准供给。人工智能是一个复杂的信息系统，例如高阶形态的AI Agent是多个模型、多种工具、多台设备的系统性集成，要实现系统的高效运行、交互，就需要统一各类技术、接口的标准和要求。标准对于增强技术、产品适用性，减少信息联通成本，加速人工智能技术的应用进程至关重要。为加快推动人工智能产业标准制定，2024年年末，工信部人工智能标准化技术委员会正式成立，建议可考虑以此为契机，遵循“急用先行 ”原则，突出应用导向，面向数据质量、互联互通等重点问题，多模态、Agent等前沿方向率先推出相关人工智能产业标准规范，并围绕标准建设一系列测评工具，切实以标准指导产业发展，帮助我国在前沿科技的国际竞争中抢占技术话语权、把握战略主动。

在另一份建议中，其实为推动基金投顾行业发展建言。

其实观察到，自试点启动以来，基金投顾在监管部门和投顾机构的共同推进下实现稳步发展。但相较于海外成熟市场，我国基金投顾行业仍处于起步阶段。一方面，基金投顾已落地五年，但渗透率仍较低。据测算，目前我国基金投顾服务的资产规模大约为1500亿元，占比不足公募基金总规模的0.5%。另一方面，投顾机构的服务供给能力有待提升。目前，市场上的基金投顾策略较为单一，难以满足个性化的投资需求。部分机构对于投资理念引导和投后持续陪伴的重视程度不足，“重投轻顾 ”现象较为突出，未能充分体现基金投顾“以客户为中心”的价值内核。

为进一步推动基金投顾行业长远发展，更好发挥其在提升投资者体验、优化市场生态方面的积极作用，其实提出四大建议：

一是逐步拓宽基金投顾的可投资产品类别。现阶段，基金投顾业务的可投资范围主要为场外公募基金，策略维度相对单一，风险分散能力较弱。2023年6月，证监会在《公开募集证券投资基金投资顾问业务管理规定（征求意见稿）》中提到，后续会将私募基金纳入基金投顾业务范畴，但对比海外成熟市场中覆盖全球股票、债券、货币等全品类资产的投顾服务，我国基金投顾业务的可投资范围仍然较为有限。建议逐步扩大基金投顾的可投资产品类别，例如通过盘后固定价格交易机制，率先引入场内ETF，完善丰富基金投顾配置工具箱。随着市场生态的逐步成熟，可考虑将投顾业务的可投范围从基金拓展至其他品类，探索引入银行理财、信托、保险等工具，为投资者提供更加全面和定制化的投顾策略选择。

二是进一步丰富基金投顾业务参与主体。海外成熟市场有丰富多元的投顾业务参与主体，投资银行、资管机构、保险机构等各类主体基于自身特点和优势为用户提供差异化的投顾服务，促进了投顾生态的繁荣。而截至目前，国内基金投顾试点机构仅有60家，数量明显少于基金管理和基金销售机构，市场中代表投资者利益的买方中介力量仍然较为单薄，且试点机构类型主要为证券公司、基金公司与少量第三方基金销售机构，业务模式的多样性存在欠缺。因此，建议加快推动基金投顾试点转常规，支持更多证券基金持牌机构获得基金投顾资质，并逐步拓展其他类型的金融机构参与基金投顾市场，以便更好承接人民群众的财富管理需求，推动百花齐放的行业生态加速形成。

三是在个人养老金制度中引入基金投顾。当前我国基金投顾尚未形成规模化效应，而从海外的发展情况来看，个人养老金是推动投顾行业发展的关键要素。数据显示，美国市场中有78%的个人养老金账户持有者选择向专业金融顾问寻求投资建议，为美国投顾行业发展提供了充足的资金支持。当前，个人养老金制度已在全国全面实施，在个人养老金制度中引入基金投顾，不仅能为基金投顾带来长期增量资金，也能依托投顾服务解决个人养老金用户“选品难、投资难”的问题。建议借鉴成熟市场经验并结合国内实际，探索基金投顾在个人养老金业务中的实施路径，明确投顾机构开展个人养老金投顾业务的行为规范，推动形成基金投顾与个人养老金共振发展的正向循环。

四是建立基金投顾培训考核体系。基金投顾作为一个高度专业化且需求多元化的金融领域，对从业者的专业素养提出了较高的要求。但目前我国基金投顾行业仍缺乏明确统一的从业人员培训考核体系，可能导致从业人员在专业知识、技能水平、服务能力等方面存在差异，不利于提升投资者获得感和对行业的信任度。为引导行业回归“服务”本源，明确服务标准、提升服务质量，建议参考多方有益经验，加快出台基金投顾行业的职业技能标准，建立配套的技能培训考核体系，鼓励行业主体加强基金投顾专业队伍建设，筑牢行业发展根基。