5 月 5 日，Anthropic 的开发者活动现场，摩根大通CEO 和 Dario Amodei 坐到一起，透露了这家AI公司的下一个野心。
用Anthropic官方PPT上的话说就是：Agent已经颠覆编程，金融就是下一个。
Jamie Dimon 与 Dario Amodei
同一天，Anthropic 一口气开源了 10 个金融 Agent，上线了 Microsoft 365 的AI办公插件，发布 Moody's MCP App，让AI融入金融工作的每一个环节。
这份野心不是空穴来风，本周的前哨AI小课就会为大家演示Agent如何让你也能组建金融团队。
编程已经被颠覆，金融就是下一个
"编程已经被 Agent 永久改变，金融就是下一个"这页PPT没有引发太多关注。
大家的注意力大多还停在AI编程替代程序员、AI生图挑战设计师的老黄历。
但大家没有看到，颠覆最快的顺序可能是金融、法律、咨询...
Dario Amodei在现场透露了一个数据：金融机构现在已经占到 Anthropic 前 50 大客户中的 40%，金融正式成为它仅次于科技的第二大企业收入来源。
本周前哨科技特训营PPT报告
同一周，Anthropic 还跟 Blackstone、Hellman & Friedman 共同发起，落地了一家 15 亿美元的合资公司，专门负责把 Claude 推进华尔街，以及它们各自投资组合里的公司。
说得直白点，"AI 改变金融"已经不算预测了，是正在发生的事实。
剩下要回答的，只是它有多快、会从哪个环节先开始。
Anthropic 这次给出的答案，就在同步释放的那 10 个 Agent 模板里。
10 个 Agent ，顶掉初级分析师
这 10 个 Agent 模板，覆盖了投行、资管、审计、合规的多项高频工作流：
Pitchbook 搭建：从行业数据到可比公司估值，自动出一份 30 页 PPT 初稿；
KYC 文件筛查：跨数据源核对客户身份与制裁名单；
信贷备忘录起草：吃进财报和征信数据，吐出结构化 memo；
月末结账与 GL 对账，财务团队最痛的那种重复劳动；
审计与合规底稿，再加上保险、风控的若干变体。
它们要么以插件的形式装进 Claude Cowork 和 Claude Code，要么以 Managed Agent 的形式，跑在 Anthropic 自己的生产基础设施上。
模型底座是 4 月 16 日发布的 Claude Opus 4.7，这一次被官方明确定位成"金融最强模型"：
在 Vals AI 的 Finance Agent 基准上拿到了 64.37% 的当前第一，SWE-bench Verified 也有 87.6%。
换个说法，干"金融体力活"这件事，目前还没有比它更顺手的公开模型。
另外一个杀招是 Microsoft 365 插件。
Claude 直接走进 Excel、PowerPoint、Word，上下文在几个应用之间自动接力。
分析师每天打开的那几个窗口里，从此都坐着一个不会累、也不会抱怨周末的同事，把各种数据清洗、分析、制图的活都干了。
变革已来，只是普通人不能直接享受
看到这可能有人会觉得AI是不是要让金融、投资变简单了？可惜并非如此。
首先，AI搞定了金融工作中可以自动化的部分，对人的判断、决策要求其实更高了。
其次，Claude的这套产品普通人还不能直接用上，除了AI本身的限制，背后还要叠加数据源订阅和合规配置。
对个人研究者、家办、独立分析师来说，它解决的是华尔街的问题，并不直接是你的问题。
好在AI领域出现了一套名为 TradingAgents 的开源框架，把"一家真实交易公司"翻译成了多智能体架构：
基本面分析师读财报，情绪分析师扫舆情，技术分析师看 K 线；
多头研究员和空头研究员就同一只标的展开结构化辩论；
风险管理团队实时盯敞口；
交易员综合所有信号，做最终决策；
论文报告它在累计收益、夏普比率、最大回撤三项指标上都跑赢了传统基线策略（注意是回测，没经过第三方实盘验证）。
这其实就是 Anthropic 卖给摩根大通那套东西的开源镜像版，只是研究领域从投行业务换成了二级市场。
那这套框架要如何使用呢？
这就是 5 月 17 日"前哨 AI 小课"第五季第 11 讲想分享给你的东西。
从 TradingAgents 多智能体金融分析架构介绍，到本地部署和实操演练，帮助你学会构建自己的投研团队。
当AI让复杂的工作自动化，许多集团作战才能搞定的事情一个人也能实现。
下一个高盛，可能就是一个人，一台笔记本，一份Agent配置文件。
周日 20 点，我们先一起把它跑起来。
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