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私募总监的AI实验:用WorkBuddy制作投资大咖的数字分身

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能不能将投资群里的大佬们克隆成AI分身,7×24小时为你答疑?一位前私募总监真的做到了。本期将“揭秘”他是怎么把自己“刺桐说”社群的4位投资专家,变成了一支永不疲倦、不会情绪化、保持理性判断的AI投研团队。


杜汉军在WorkBuddy OPC超级派对现场分享

一个大胆的问题

2026年6月5日,在WorkBuddy OPC超级派对的舞台上,WorkBuddy Nova大使、前私募机构投资总监、刺桐说社群主理人杜汉军,抛出了一个引人深思的问题:

“在投资社群里面的发言,集体的智慧能不能够沉淀成一个7×24小时的不下班、不情绪化的AI系统呢?”

答案是:可以。而且杜汉军真的做到了。

刺桐说是一个汇聚专业投资者的社群,成员主要来自私募、券商、期货、银行、保险等主流金融机构。杜汉军带领团队,借助WorkBuddy的专家团功能,搭建了一个多智能体投研系统——“刺桐说Pro”。


本文将基于杜汉军的现场分享,为你完整拆解这个名为“刺桐说Pro”的多智能体投研系统——从架构设计到提示词工程,从协作规则到踩过的坑,相信这些内容,也能给正在使用或创建WorkBuddy专家团的你,带来一些启发。

社群运营的三重困境

刺桐说社群汇聚了众多投资领域的资深人士,但随着运营深入,团队发现了三个绕不开的瓶颈。

困境一:

嘉宾精力有限,咨询需求无限

“嘉宾一天在社群里最多能够回答3至5个深度问题。很多问题其实是重复的,可能今天嘉宾回复了A公司关于价值投资的分析逻辑,明天又用同一套价值投资的分析逻辑回答B公司,这对嘉宾来说是重复的回答。”

嘉宾每次回答同类型的问题,整个分析思路都需要重新组织。嘉宾精力有限但成员咨询需求无限,是我们面临的第一个矛盾。

困境二:

响应不够及时,错失决策窗口

“这不是靠更努力可以去解决的,这是一个时间稀缺性的物理约束。供给端无法弹性伸缩导致第二个矛盾点。”

困境三:

讨论深度受限,无法跨领域碰撞

“我们社群最大价值并不是单个嘉宾的回答,而是社群的嘉宾可以从不同角度去交叉验证同一个投资观点。”这种跨领域的投资观点碰撞,价值非常大。但问题是:“像这种跨领域的投资观点碰撞,在日常社群聊天或线上会议的互动中,其实比较难经常发生。”

针对这三个困境,刺桐说团队提出了一个创新的解决方案:

把社群嘉宾的能力做成AI数字分身,让嘉宾可以7×24小时随叫随到,同台讨论。

架构设计:构建多智能体投研团队

确定完目标后,接下来就是选择用什么架构来做。

真实的投资场景,本来就是大家各有所长。

  • 张老师专做价值投资,你让她去分析游资短线,她不擅长
  • 佳总专做趋势跟踪,你让他去算债券收益率,这不是他的领域
  • GY专做宏观对冲,你让他去盯盘看K线,他也不会

让一个AI同时精通所有流派,结果就是每个流派都不精。

所以,团队采用了“1+N”架构

“1+N”架构


1+N 架构示意图

“1”是什么?—— 主理人(调度中枢)

首先是主理人,拥有18条智能路由规则,可以根据用户问题的意图,精准匹配合适回答的嘉宾。主理人只做调度跟引导,不替嘉宾作答。

“N”是什么?—— 4位AI专家分身

团队选择了社群中最具代表性的4位嘉宾,把他们的投资方法论和说话风格,训练成了4个AI分身:


这四位嘉宾构成一支微型投研团队,每个AI分身都只精通自己的领域,不会越界。

这个架构设计还有第二个关键设计:采用双模路由,设计了两套协作模式。

双模路由系统


工作流模式流程图

模式一:路由模式(简单问题)

适合目标明确、单一领域的问题。

流程很简单:

  • 你提问 → 管家识别意图 → 直接匹配一位专家 → 专家独立作答 → 直接给你结果

模式二:工作流模式(复杂问题)

适合跨领域、需要多角度验证的复杂问题。

流程:

  • 你提问 → 管家判断需要多位专家 → 创建临时工作组 → 分配子任务给各专家 → 专家并行分析 → 结果汇总 → 管家整合输出

路由模式本身保证效率,工作流模式保证深度,两者相配合,基本上可以覆盖社群80%以上的投资问题。

灵魂注入:提示词工程的艺术

如何让智能体看着不像刻板的投资顾问,而像跟嘉宾本人聊天一样?针对这个问题,团队做了四个层面的设计。

层面一:人格化话术

我们在嘉宾的提示词嵌入大量真人语料,不是泛泛地说“请以专业投资者的口吻去回答这个问题”,而是具体到口头禅和说话的方式,具体到嘉宾在某些问题上会怎么表达。

“这些设定不是修饰,而是决定用户跟智能体对话的活人感。”

层面二:结构化的输出模板

它不是限制AI,而是锁定输出质量的底线。如果不加模板,AI可以写出一段看似像模像样的分析,但加了模板后,嘉宾每次输出的结构跟维度,还有判断逻辑,都会被规范在可评估的固定框架里面。

层面三:能力边界的标注

每位嘉宾都明确标注自己的能力范围,这可以防止智能体在自己不擅长的领域里面胡说八道。

“在AI领域这个是叫幻觉管控,在我们这个系统里面是叫专业边界。”

层面四:禁止越界

绝不替嘉宾作答,不转述,不总结。这是系统的底线,一旦主理人开始对嘉宾的观点进行二次加工,系统的可信度就会崩溃,系统变得不可信。

这四个层面一起构成整个系统的提示词工程体系。

- 04 -

数据基石:Skill+NeoData

刺桐说Pro的数据来源,依托于WorkBuddy内置的NeoData金融数据服务。简单来说,就是一个可以用自然语言查询的金融数据库。


NeoData数据底座示意图

NeoData金融数据服务能查什么?

  • 股票:某家公司近10年的财报、估值指标、股东结构
  • 债券:国债收益率曲线、信用利差、发行规模
  • 宏观:GDP、CPI、PMI、货币供应量
  • 行业:各行业ROE、营收增速、景气度

- 05 -

协作铁律:保证稳定运行的规则

让一个智能体独立工作很容易,只要说清楚你的要求,让智能体调用工具去执行就可以。但是,如果需要五、六个智能体协同工作,不制定规则的话,就会在协作层面出现较大的问题。

为此,杜汉军团队制定了一套完整的协作规则——四条铁律规定必须怎么做,五条红线划出绝对不能碰的边界。这套规则被他们称为多智能体系统的“宪法”。


- 06 -

踩过的坑与几点心得

分享环节尾声,杜汉军分享了他们在实践中踩过的坑和几点心得:

他们曾陷入全能单智能体能力分散、多数据源标准割裂造成信息混乱、静态任务路由无法适配复杂业务场景三类问题,也由此总结出核心经验 ——划定各智能体清晰专业边界、搭建统一数据协作底座、基于真实业务反馈持续迭代路由调度规则。


杜汉军认为WorkBuddy的多智能体能力不只是做一个简单的聊天机器人,它真正强大的地方在于,可以把真实世界里人类协作的某个场景完整地复刻到系统里。

把重复的工作交给AI,把关键的决策留给自己。这,就是AI时代的工作方式。

即可直接体验「刺桐说Pro」专家团

读到这里,你是不是也跃跃欲试了?其实搭建一个属于自己的分身/专家团并不难。打开 WorkBuddy,在左侧导航栏找到「专家」入口,点击右上角的「我的专家」,就可以开始创建你的多智能体团队了~

作为腾讯云生态核心合作伙伴,亿欧已率先完成 WorkBuddy 企业版的全场景落地验证。无论你是希望提升团队效率的成长型企业,还是运营、设计、数据、开发等俱全的大型组织,我们都能为你提供从产品咨询、方案设计到落地实施的全流程服务。

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