代理式人工智能重塑投资研究：MaxQuant 用户简化繁重的工作负载

进入门槛高、透明度低、资产覆盖范围有限，这些因素往往会成为传统金融交易的绊脚石。个人投资者和新手必须具备编码和数据工程技能，才能设计并执行策略。此外，由于信息不对称，当解释复杂的新闻和市场信号时，哪怕经验丰富的投资者也未必能够做出最佳决策。在 MaxQuant 看来，这些结构性问题减少了交易机会、限制了创造力并削弱了营利能力。

为了解决这些问题，MaxQuant 借助代理式人工智能来弥补交易不对称性、探索更加开放和高效的量化交易模式，并向普通用户提供各项服务来推广普惠金融。然而，代理式人工智能通常在分散的环境中运行。不同的代理使用不同的上下文、依赖关系和调用协议来运行。如果从头开始构建这样的系统，需要投入大量的时间和资源来进行编排、容错和监控。此外，金融交易本质上非常不稳定。系统必须能够在高峰时段扩展处理能力，同时满足金融场景特定的严格合规性和可审计性要求，这样就带来了艰巨的架构挑战。

最关键的是，市场缺乏专为金融交易而构建的代理式人工智能基础设施。很多现有的解决方案侧重于模型，但是忽略了工程可扩展性，或者无法为多代理编排和执行提供充足的计算资源。此外，代理式人工智能基础设施在快速发展。对于 MaxQuant 这样的初创企业而言，要调拨巨资来构建、升级和维护基础环境，需要投入大量的专用资源。这样会不可避免地减缓产品迭代速度，并导致 MaxQuant 无法在快速变化的竞争环境中脱颖而出。为了保持领先地位，MaxQuant 迫切需要使用弹性且合规的代理式人工智能基础设施，以便高效地支持多代理运营。

自从 Amazon Bedrock 面市以来，MaxQuant 一直在密切关注它的进展和更新。在 2025 年纽约 AWS Summit 上，Amazon Bedrock AgentCore 正式发布。MaxQuant 立即意识到，AgentCore 的运行时功能可以与他们的现有产品和服务无缝集成，这样就可以克服多代理编排和统一上下文管理等工程挑战。此外，AWS 服务的弹性和合规性功能可以满足 MaxQuant 对金融交易的要求。在向 AWS 架构师和工程师们咨询之后，

MaxQuant 决定将全部工作负载迁移到 AWS，以便构建代理式人工智能驱动的下一代平台，用于进行投资研究和交易决策。
 

Amazon Bedrock AgentCore 提供了一整套功能，用于部署和高效地运行人工智能代理。它可以帮助开发人员弥补概念验证与生产部署之间的巨大差距，从而快速、安全、大规模地部署和运营人工智能代理。Amazon Bedrock AgentCore 现在为人工智能代理提供了七项核心功能，包括运行时、内存、身份验证、网关、代码解释器、浏览器工具以及可观测性控制面板。

在量化交易系统中，MaxQuant 首先试用 Amazon Bedrock AgentCore 的运行时功能，执行了数据解析和策略回测等基本任务。与传统架构相比，使用 Amazon Bedrock AgentCore 时，无需维护底层运行时环境。Amazon Bedrock AgentCore 提供了更高的灵活性，可以满足高频率交易场景的计算需求。随着协作的不断深化，MaxQuant 逐步将更复杂的工作负载迁移到其他 AgentCore 模块上，例如在交易之前生成精细的客户资料，或者在交易期间自动优化多策略组合。利用代理式人工智能来执行协作任务，例如数据摄取、特征提取、模型调用和策略评估，这样就构建了从分析到执行的自动循环。这样一来，研发工作就可以专注于制定策略和改善用户体验。不仅如此，添加新的代理之后，开发团队无需再编排人工智能代理。系统的可维护性和可扩展性得到了极大的提升。
 

除了使用 Amazon Bedrock AgentCore 来处理复杂的多步骤推理和策略优化以外，MaxQuant 还将轻量级逻辑（例如缓存刷新、批量数据清理、日志处理和状态同步）封装到通过 Amazon EventBridge 触发的 Amazon Lambda 函数中。这种方法可以将重量级任务和轻量级任务分解，因此，MaxQuant 可以专注于高价值的业务处理，并且更好地发挥代理式人工智能的作用。

MaxQuant 利用 Amazon EventBridge 灵活地捕获来自不同系统的事件，并触发相应的 Amazon Lambda 函数，从而实现跨模块自动化。Amazon Lambda 是基于事件驱动型架构而构建的，具有固有的弹性和隔离性，可以在高并发情况下按需扩展以执行轻量级任务，而不会阻止核心工作流。从可扩展性的角度来看，当需要新功能时，开发团队只需添加可以无缝集成到现有工作流中的功能。这种“一次更改，全局应用”的方法可以显著减少运维开销，并提高系统的整体敏捷性。

作为一家刚刚崭露头角的初创企业，MaxQuant 从 AWS 受益良多，原因不仅在于他们采用了“AgentCore × 无服务器 × 事件驱动型架构”技术栈，而且 AWS 全程为他们的成长之路保驾护航：

• 技术：AWS 解决方案架构师团队提供了持续指导，帮助 MaxQuant 规避了早期风险，并将 Amazon Bedrock AgentCore 与事件驱动的无服务器架构集成在一起。这样一来，开发团队就可以专注于量化交易业务逻辑和产品体验。 
• 资源：MaxQuant 通过 AWS Startups 计划获得了宝贵的云资源配额，并加速了试验和产品迭代。
• 扩张：AWS 为 MaxQuant 提供了一个能够与潜在合作伙伴建立联系的平台，为在 AWS Marketplace 中上架产品和服务提供了明确的路径和指导，并为 MaxQuant 提供了机会以便吸引更多的潜在客户和投资者，这样就扩大了 MaxQuant 的市场覆盖范围。

凭借 AWS 的全球合规性和基础设施覆盖范围，MaxQuant 能够降低技术壁垒并展示强大的专业精神，从而在国际扩张期间赢得客户的信任。借助这些 AWS 支持，MaxQuant 不但能够在早期阶段建立技术稳定性和可信度，还可以在研发与业务增长之间形成良性循环，因此加速了整体增长。
 

借助 Amazon Bedrock AgentCore 和其他 AWS 服务，MaxQuant 将核心业务模块的开发周期从 4 周缩短至 1 周，在短短的 1 个月内完成了整体开发工作，比预期的 12 个月大大提前。新系统提供了一些高效的功能，用于在量化交易中进行数据解析、策略回测、客户分析和策略组合优化。

除了加速开发以外，采用人工智能还可以降低成本：使用 Amazon Bedrock AgentCore 可以将 MaxQuant 团队的成员从 8 到 10 名减少到 2 到 3 名，可节省 300 万美元的人力资源成本。通过采用即用即付计费模式，MaxQuant 避免了 GPU 硬件投资，并将基础设施成本降低了 80%。

利用行业领先的 AWS 安全性和合规性实践，MaxQuant 提高了研发和交付效率、显著降低了成本，并且增强了金融行业的安全性和信任度。在伦敦近期举行的 MaxQuant 社区集会上，很多量化交易员和策略分析师对该系统表示了浓厚的兴趣，这进一步证明了该系统的技术突破和重要价值。

在获得了认可的同时，MaxQuant 还分享了他们对金融场景中的多代理应用程序发展前景的看法。Zhang Weitong 指出：“Agentic Trader 将成为首批能够完全自主运营的代理之一，它的执行效率、覆盖范围和速度都超出了人类的能力范畴。它可以实现跨境、跨机构和跨资产类别的无缝协作。反过来，人类将摆脱重复性的任务，转而专注于定义价值和提供治理监督。MaxQuant 不仅验证代理式人工智能驱动的交易策略的回报潜力，还将验证代理在复杂的社会体系中

运转并满足实时合规要求时的弹性和自主性。我们期待与 AWS 这样志同道合的组织合作，并开创金融智能的新时代。”

展望未来，MaxQuant 希望继续与 AWS 合作，以期进一步深化 AgentCore 的应用，并探索金融场景中的多代理系统的差异化路径。通过基于单标记分析而构建，MaxQuant 希望将代理式人工智能整合到交叉资产组合和对冲管理工作中，涵盖股票、期权和数字资产，例如现实世界资产（RWA）。这标志着他们向“利用人工智能代理构建一站式量化交易系统”这一愿景迈出了下一步。“