非小号消息，2026年11月3日晚，面向Web3的AI投研与投资Agent平台Quanta做客非小号LIVE100。Quanta核心战略顾问Dr. Koonlip Choo（朱博士）与非小号k.博士围绕项目研究、尽调辅助及Agent应用展开对谈，介绍通过自然语言问答整理资料、理解业务和发现研究线索的产品思路，并分享股票代币化的长期方向。
本场直播在十二个平台同步播出，在线听众9万+、累计播放55万+，KOL参与35+、媒体曝光35+。
从资料整理到尽调追问，聚焦项目研究
项目介绍、演示材料和交易条款，是投资人认识一个项目的重要起点。进入研究阶段后，不同来源的信息需要相互对照，材料中尚未解释清楚的问题，也需要通过后续沟通与调查补足。
据直播介绍，Quanta将自然语言问答作为研究入口，辅助使用者梳理项目资料、理解业务内容，并围绕具体问题展开追问。整理信息之后，能否发现遗漏、找到下一步核查方向，是本场对谈讨论较多的产品用途。
朱博士结合交易、投行协作及公司上市筹备经历，谈及尽调过程中不断补充问题的重要性。他表示：“工具有机会帮我们补的，就是给出一些新的提问方向。”
这些线索需要进一步回到项目文件、原始来源及与项目方的沟通中核实。对于投研人员而言，提前发现一项值得追问的信息，有助于明确后续研究的重点。
k.博士则从Web3研究的角度谈到：“做投研，我更关心它有没有在扎实理解这个领域，能不能找到和问题真正相关的信息。”这也将讨论落到了垂直投研工具的具体能力上：能否围绕项目和行业问题，提供有用的研究材料。
衔接研究流程，延伸Agent任务辅助
Quanta的产品思路同时考虑项目方、初次接触项目的用户及投研人员的需求。项目资料需要被找到，业务信息需要被理解，已经形成的研究线索还要能够支持下一轮分析。
朱博士在对谈中表示：“一个投资工具如果只在入口处好用，后面仍要把资料重新找一遍、问题重新想一遍，那么能省下来的时间就有限。”
围绕这些需求，Quanta将信息查找、问题理解与后续研究放在同一产品框架中考虑，关注资料在不同角色和工作环节之间的衔接，减少重复查找与整理。
在任务处理环节，直播进一步介绍了Connector工具接入及Agent任务辅助的产品思路。自然语言对话承担需求表达和信息研究的入口，接入工具与Agent则面向更具体的任务。
对谈同时区分了问答、工具接入与授权执行的使用深度。朱博士也说明，自己较少使用交易部分，直播中有关这部分的部分体验来自社群反馈。
投研AI先行，股票代币化面向未来
本期专场以“AI×金融往哪走？Quanta：投研AI是第一步，股票代币化是未来”为主题，呈现了Quanta在AI与金融交叉领域的产品思考：当前以项目研究和尽调辅助为切入口，围绕具体投研任务发展应用，同时将股票代币化作为未来探索方向。
对谈也涉及海外市场与资本市场路径。结合过往与投行、律师及审计机构合作的经历，朱博士表示：“服务和产品做得扎实，才有机会吸引投资人和专业机构继续谈。”
相关讨论将长期发展与产品用途联系起来。研究人员能否更完整地掌握资料，使用者能否沿着已有线索继续研究，都是观察投研工具应用价值的具体方面。
通过本次LIVE100专场，非小号向社区集中介绍了Quanta的项目定位、研究场景及长期方向，为了解AI投研与投资Agent提供了一次围绕实际工作展开的项目对话。
