为 AI Agent 从零重建 Microsoft Office：Compound AI 的金融分析 Agent 实践

Compound AI 创始人 Yijia Liang 分享为机构投资者构建自主 AI 分析师的经历：个人 Agent 因后台可靠运行和上下文连接而兴起，但金融场景需要可加入交易团队邮件线程的多用户 Agent、每个 Agent 独立收件箱，以及从零构建的无头 Office 引擎（讲者称使用 1.5 万亿 token、超 800 万行代码），以并行执行并自检格式，并用 Agent 集群处理 1.5 万+ 文件的数据室。

AI推荐理由 演讲者从金融分析场景出发，说明个人 Agent 在金融协作中失效的原因，并提出多用户 Agent、每个 Agent 独立收件箱、自建无头 Office 引擎（称消耗 1.5 万亿 token、超 800 万行代码）以及处理 1.5 万+ 文件数据室的 Agent 集群。这些数字来自讲者自述，未经独立验证，但提供了 Agent 落地企业办公的具体工程路径和局限讨论，对 Agent 应用方向有参考价值。