多Agent协作这事儿是最近AI圈的热点方向之一——当单一Agent的能力可以越来越接近一个真人的时候，那下一步进化的方向必然就是让多个专业Agent开始分工协作，接近一个公司组织里团队协作的状态，专人专职，整体提高产出效果。
在这个方向上，我最近测到一家产品很有意思，叫Moxt，他们已经做到了，大概像这样：
Moxt 的定位是AI 原生工作空间 ，核心能力是可以创建 AI 同事、设置定时任务、让多个 AI 通过文档协作，刚刚截图里就是我用已经创建好的AI同事们串起了一个内容生产工作流，上面的流程给大家参考一下。
不过今天的文章，我们就不聊内容生产了，我最近在用AI折腾一个新方向：投资研究。
事情是这样的，我有个理财小群，里面都是之前认识的朋友，各位大拿时常在群里晒出收益，让我羡慕不已……
但做内容这件事，已经把我时间打满，很难抽出精力再做别的，如果想试水理财，我得一个人同时追踪行业动态、解读财报、监控风险、做判断……
光是搞前期信息收集和处理就能耗掉我很多时间，真正用来思考和决策的时间反而被压缩了，而如果只用单一AI来做这件事，没有交叉验证的过程，总是担心AI的幻觉胡说八道影响我的决策质量，这可都是和钱挂钩的决策，不能瞎搞。
想了想，这些重复性的研究工作，好像正适合让AI来干？
所以今天这篇文章就来带大家拆解一下，我是如何在Moxt上搭建一个AI投资研究小队的。
启动！
创建一个投资研究小队
这家产品有个很可爱的设定，会给你配一位「个人助理」，叫momo，算是一个大管家的角色。
前面那张截图里，负责帮我把各个Agent串起来成为最后能跑起来的工作流的，就是momo本mo。
作为一个你需要更频繁去沟通的角色，Moxt给了一个更具象化的形态来引导你，一进去可以先设定自己momo的样子，我家momo就是个橙色机灵鬼：
设置完momo的形象，页面上会出现很多已经预设好的AI员工，你可以根据自己的需求开始配置你的「AI公司」：
我在这里找了一位预设好的AI员工加入我的团队：知识库管理员。
这个角色我觉得非常关键，投资研究需要长期积累，每次研究的报告、数据、结论都需要沉淀下来，形成可复用的知识资产。
设置完之后，先去左上角【AI Teammates】这个入口找到它：
这就是个管理AI员工的入口，点开后可以进行基础配置。我告诉这位知识库管理员：
你是我们投资研究团队的知识管家。其他Agent产出的内容，你来整理和沉淀：
行业侦察兵的日报 → 整理成行业档案 财报解读员的简报 → 积累成公司财务数据库 投资建议师的建议 → 形成投资案例库
当团队需要参考历史研究时，你来调取。
它听完就自己存入记忆了，还主动确认了归档的分类方式。
光有知识库管理员还不够，我又创建了4位专业研究员，组成我的投资研究小队：
接下来就跟大家说说他们分别如何配置，以及配置完之后如何运行。
行业侦察兵：自动抓动态
做过投资的人都知道，信息就是钱。
一个行业政策出来，早知道一天和晚知道一天，决策会完全不同。
以前我追踪行业动态多少是有点狼狈的，要订阅一堆公众号、刷一堆网站，信息分散、噪音多，真正有价值的内容反而容易被淹没……
所以，为了健壮我的投资研究工作流，信息收集这部分流程必须让AI来干。
我在 Moxt 里创建了一个 AI 同事，叫「行业侦察兵」。
在我给了它这个名字之后，它就会自己开始分析要做什么了，还会一步步和我确认需求：
它的任务如下：
每天早上 8 点，自动抓取 AI、新能源、消费三个赛道的动态，整理成一份行业日报，按重要性排序，每条新闻附带一句话点评，通过飞书发给我。
连接飞书的方式也很简单，在飞书新建一个群聊，然后添加一个自定义机器人到群里，再把机器人的webhook地址发给Moxt里的Agent就行：
这是它给我的第一份日报：
质量不错，也有时效性。
有一个可优化的小细节：我让它特别关注政策变化和技术突破，它听完就更新了自己的工作标准，后续的日报里，政策类信息都被优先展示。
有记忆加持，Agent就可以更有方向地完成任务。
财报解读员：拆解信息
有了行业动态，下一步是研究具体公司，而财报是最核心的信息源。
但财报动辄几百页，密密麻麻的数字和术语，读起来实在头大。所以我创建了第二个 AI 同事：财报解读员。
同样的，在我设置完名字它就自己开始给自己折腾设定了：
这也是Moxt用起来很丝滑的原因之一，每个Agent都有一个AGENTS.md文件。
这个文件不需要你主动去修改，你的AI员工会在和你对话的过程中自己主动更新这个文件，而且每次更新都会在对话列表里有一行记录，让你感知到你说过的每一句话都有在长期生效。
为了测试效果，我让它自己去找一下智谱的最新财报来分析，这是它的输出：
它自动提取了营收、净亏损、毛利率、现金流这些关键指标，列出5条关键判断，然后给了我投资建议，还自己发现一个问题，问我要不要进一步挖掘——那你都说了，我们就看看吧！
它自己进行进一步下探之后，挖到了更多信息，修正了之前的判断。
当然，这还没完，毕竟这不是最终的结论，我需要按它现在的逻辑来看这家公司的股票是否值得持有，所以我继续追问：
真的分析得非常深入，甚至给出了建议加仓的情况，太专业了……
风险预警员：预判危险信号
投资最怕的是什么？怕踩雷啊……
财报可能看起来很曼妙，但背后藏着关联交易、高管减持、监管处罚……等公告出来，股价已经跌了，完全来不及反应。
所以我创建了第三个 AI 同事：风险预警员，它的职责是扫描目标公司的潜在风险。
我给它设定了几条规则：
监控目标公司的舆情动态（负面新闻、社交媒体讨论） 关注：监管处罚、法律诉讼、高管减持、关联交易 区分：谣言 vs 实锤（必须有官方信源才能确认为实锤） 输出风险报告，按风险等级（高/中/低）分类
还是用智谱当案例，我让它也对这家公司进行一个全面的风险扫描：
它发现了几个我之前没注意到的信号：公安部通报隐私违规、被美国国务部列入出口管制实体清单、DeepSeek竞争侵蚀B端客户、估值与基本面严重背离……
虽然有些风险等级判定为「中」，但这些提醒让我在决策时多了一份谨慎。
宁可虚惊一场，不可漏掉真正的风险。
投资建议师：综合判断，给出建议
现在，行业侦察兵给了我行业背景，财报解读员给了我财务分析，风险预警员给了我风险提示。
是时候做决策了！
我创建了第四个 AI 同事：投资建议师，它的职责是综合各方信息，给出投资建议。
我告诉它：
你需要整合其他Agent的分析结果，给出投资建议：买入/持有/观望/回避，并说明理由。记住：必须引用数据来源，不能凭空判断。
它收到我的设定之后依然是反问了一下，看看是否需要更细致的设定：
我对它的预期是它会引用行业侦察兵的行业趋势判断、财报解读员的财务数据、风险预警员的风险提示，最后给出投资建议。
把给结论这件事独立出来，可以换一个视角来做判断，让结果更精准，就像引入了一个第三方的审计机构。
momo统筹自动化流程
现在我有5个 AI 同事，已经全部设置好就绪了：行业侦察兵、财报解读员、风险预警员、投资建议师、知识库管理员。
接下来就是让我们的大管家momo来把流程串起来。
这一步直接给momo下指令就好了，告诉它我已经在空间里配置了好几个AI员工，它会自己去读每个员工的AGENT.md然后分析一下他们适合做什么，怎么串起来工作：
后面 momo 就会自动调度这些 AI 同事，通过文档评论、@ 来协作。
很有意思，我可以在 Moxt 里看到整个研究流程的进展，谁在做什么、做到哪一步了、有没有问题，超清晰。
momo会直接在文档旁边@出对应的AI员工出来做事：
途中如果我有任何问题，或者觉得工作流需要优化的地方，我只要和momo沟通就好了，它会主动来迭代这个工作流程。
momo作为我的大管家，也会自己去发现问题，比如，它从第三方的视角，发现财报解读员和风险预警员对现金流的判断不一致，这个作为判断的关键分歧，也会直接告诉我：
完成之后，又主动给我发了飞书消息提醒，附上文档地址：
全链路打通，一气呵成，十足丝滑。
感兴趣的可以去看一眼我家momo的大作：
https://moxt.ai/w/5yfvhhog/635f44d5-7f89-4857-9c44-508451a8d0be
这真的就像有一个「活」的团队在为我做事……
知识库管理员：积累经验
最后说说这位被我放在团队里的知识库管理员。
投资研究是一个需要长期积累的工作。今天研究的公司、得出的结论，三个月后可能需要重新评估，如果没有知识沉淀，每次都要从头开始，效率太低了。
知识库管理员的工作，就是让团队「越用越聪明」。
每次研究完成后，它会自动把报告归档：
作为一个带脑子的知识库管理员，它自己总结了2个可复用框架，下次评估其他公司就能用上。
另外，这份报告里给了我几个建议观察的时间点：
当我下次想研究同一家公司时，只需要直接在对话框里下指令，我的AI员工自己会调出所有相关档案，包括当时的分析、建议、以及后续的验证情况。
这应该才是投资研究该有的样子——有积累、有复盘、有成长。
写在最后
测 Moxt 的过程让我换了一种视角看AI Agent——之前我用AI，都是单线程，我要给它们一个个下达命令，或者开N个窗口，这是「我问它答」的单向交互。
确实每个Agent都很能干，但它们的工作进程和工作成果分散在了各个不同的平台，串起它们得靠我自己的脑子。
Moxt 在探索的方向让我感到新奇——AI 同事们有自己的名字、职责、记忆，它们可以协作、可以接力、可以在文档里 @ 彼此。
这种感觉，像是我从一个人单打独斗，变成了带着一个团队干活。
而且这个团队 24 小时在线，不需要工资，更不会请假，还越用越懂你。
如果你也是投资研究者，或者每天有大量信息处理和分析工作，值得试试，看看是否可以让 Moxt 加入你的工作流，成为助力你决策的帮手。
我一直觉得AI不该是用来替代人的，它是放大人的。
而怎么用好这些越来越强，越来越便捷的工具，就是我们该伴随着AI发展不断去考虑的问题了。
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由衷希望今天的文章能帮到你～
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