實戰:使用🦞龍蝦OpenClaw打造能幫你賺錢的多智能體投研顧問團隊

作者:無界社區mixlab
日期:2026年3月25日 下午11:31
來源:WeChat 原文

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速讀 5 個重點 高亮

一個人就係一間公司:用多智能體系統實現24小時無人值守投研

整理版摘要

呢篇文章係一位實戰型投資者分享佢點樣用OpenClawMulti-Agent架構,將自己由「打工人」變成「CEO」。佢指出傳統散户面對機構嘅信息差同量化模型,幾乎冇勝算。但而家,透過管理一個由宏觀分析師、基本面專家、技術分析師、風險官同報告整合師組成嘅AI團隊,就算一個人,都可以擁有機構級嘅研究矩陣。

作者用Claude Code復刻咗「德爾菲辯論」現場,指令系統拆解英偉達嘅估值。系統啟動咗格雷厄姆、費雪、索羅斯、西蒙斯同作者自己嘅逆向投資邏輯,兩輪辯證後產出一份包含價格區間、關鍵假設同風險對沖建議嘅完整報告,直接推送去飛書。全程無人值守,邏輯自己運轉。

結論好清晰:AI唔係上帝,而係你智慧嘅放大器。最終扣扳機嘅人必須係你。作者呼籲立即行動,分階段建立自己嘅Agent協同矩陣,從自動化基礎研究到持續迭代,最終賣嘅唔係時間,而係一套能創造價值嘅系統。

  • 結論Multi-Agent架構令散户擁有機構級研究能力,唔再需要依賴龐大團隊。
  • 方法:用OpenClaw + Claude Code復刻德爾菲辯論,讓五位大師多空交鋒,自動產出報告。
  • 差異:普通AI聊天框係「單兵」,而多智能體系統係「CEO管理嘅團隊」,分工協作、自我辯論。
  • 啟發:AI唔係上帝,佢只係你智慧嘅放大器;最終決策必須由你親自做。
  • 可行動點:分三個階段——1-2周自動化基礎研究,1個月建立Agent矩陣,永久持續迭代系統。
整理重點

呢個時代,信息差就係收益差

投資市場嘅鐵律從未改變:信息差 = 收益差。但現實係,散户用業餘時間同碎片化新聞,挑戰機構百萬年薪嘅分析師團隊同量化模型。你以為係機會?實際上係機構精準設計嘅陷阱。你以為喺研究?實際上係吞食無效嘅二手信息。你以為喺決策?實際上係由FOMO(恐懼錯過)驅動嘅情緒博弈。

整理重點

一個人,就係一間公司:多智能體團隊點樣運作

好多人都問:「喺網頁同AI聊天,真係可以幫我炒股?」作者答:唔可以。普通AI聊天框好似一個「單兵」,視角單一、容易產生幻覺、而且要你全程睇實。而真正嘅頂級玩家,用緊Multi-Agent(多智能體)架構。

  • 📊宏觀分析師:24小時掃描全球利率、地緣動態。
  • 🔍基本面專家:穿透財報,淨係睇冰冷嘅數據真相。
  • 📈技術分析師:識別趨勢,剔除一切雜音。
  • 🛡️風險控制官:專門「找茬」,挑戰所有樂觀結論。
  • ✍️報告整合師:彙總分歧,輸出機構級研報。

呢種分工協作、自我辯論嘅模式,先係AI賦能投資嘅正確打開方式。

整理重點

實戰:五個大師喺你飛書入面「吵起來」

最硬核嘅部分嚟喇。用OpenClaw + Claude Code,作者復刻咗一個「德爾菲辯論」現場。佢畀系統一個指令:「深度拆解英偉達,佢到底值幾錢?」隨即系統喚醒咗五位大師:格雷厄姆(安全邊際)、費雪(增長率同護城河)、索羅斯(反身性與宏觀預期)、西蒙斯(量化模型)、My_Investor(逆向投資邏輯)。

呢個案例說明,多智能體系統並唔係取代你,而係幫你24小時做研究,等你嘅時間從執行中徹底解脱。

整理重點

思維躍遷:由「打工人」到「CEO」

好多人以為學AI就係為咗寫文章快啲。錯喇。管理多智能體係為咗將你嘅時間從「執行」中解放出嚟。使用系統前係信息收集者(累),使用系統後係戰略決策者(穩)。以前容易陷入偏見,而家基於多空博弈嘅客觀價值判斷。以前販賣體力與時間,而家創造複利與系統。

作者提出三個階段行動:第一階段(1-2周)自動化基礎研究流程;第二階段(1個月)建立自己嘅Agent協同矩陣;第三階段(永久)持續迭代投資邏輯,讓系統產生複利。佢仲預告咗一個訓練營,但呢度唔詳細講。

  1. 1 第一階段(1-2周):嘗試自動化基礎嘅研究流程。
  2. 2 第二階段(1個月):建立屬於自己嘅Agent協同矩陣。
  3. 3 第三階段(永久):持續迭代你嘅投資邏輯,讓系統產生複利。
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01. 呢個係一個智慧平權嘅時代

投資市場嘅鐵律從來冇變過:信息差 = 收益差。
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但現實係殘酷嘅。散户用緊業餘時間、碎片化嘅新聞,挑戰機構百萬年薪嘅分析師團隊同冷酷無情嘅量化模型。
你以為係機會?實際上係機構精準設計嘅陷阱。
你以為係研究?實際上係吞食緊無效嘅二手資訊。
你以為係決策?實際上係由FOMO(恐懼錯過)驅動嘅情緒博弈。
以前,想彌補呢種“軍備競賽”嘅差距,需要幾十萬嘅終端費同龐大嘅團隊成本。但今日,規則變咗。

底層邏輯嘅降維打擊:你唔再需要成為機構,你需要嘅係擁有“機構級”嘅研究矩陣。


02. 一個人,就係一間公司

好多人問:“喺網頁入面同AI傾偈,真係可以幫我炒股㗎?”
我嘅回答係:唔可以。
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普通AI對話框就好似一個“單兵”,視角單一、容易產生幻覺、而且需要你全程睇實。而真正嘅頂級玩家,正在使用Multi-Agent(多智能體)架構
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喺呢個系統裏面,你唔係喺度“諮詢”AI,你係喺度管理一間投資公司:
📊宏觀分析師:24小時掃描全球利率、地緣動態。
🔍基本面專家:穿透財報,淨睇冰冷嘅數據真相。
📈技術分析師:識別趨勢,剔除所有雜音。
🛡️風險控制官:專門“揾錯處”,挑戰所有樂觀結論。
✍️報告整合師:匯總分歧,輸出機構級研報。
呢種分工協作、自我辯論嘅模式,先係AI賦能投資嘅正確打開方式。


03. 實戰:令5位大師喺你嘅飛書裏面“嘈起嚟”

最硬核嘅部分嚟喇。利用OpenClaw + Claude Code,我復刻咗一個“德爾菲辯論”現場。
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我俾系統落咗一個指令:“深度拆解英偉達,佢到底值幾多錢?”
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隨即,系統喚醒咗5位唔同流派嘅大師:
格雷厄姆:拎住放大鏡揾安全邊際。
費雪:睇實增長率同護城河。
索羅斯:洞察反身性與宏觀預期。
西蒙斯:用量化模型揾數學最優解。
My_Investor:注入我個人嘅逆向投資邏輯。
兩輪激烈嘅多空辯證之後,我得到咗啲乜?
一份包含價格區間、關鍵假設、風險對沖建議嘅完整報告,直接推送去我嘅飛書。
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呢一切,發生喺我瞓緊覺嘅時候。全程冇人值守,只有邏輯喺度瘋狂運轉。


04. 思維躍遷:從“打工仔”到“CEO”

好多人陷入咗一個誤區:以為學AI係為咗寫文章更快。
錯喇。學識管理多智能體,係為咗將你嘅時間從“執行”入面徹底解放出嚟。
維度用系統前(打工仔)用系統後(CEO)
角色資訊收集者(攰)戰略決策者(穩)
判斷容易陷入偏見基於多空博弈嘅客觀
價值販賣體力與時間創造複利與系統
記住:AI唔係上帝,佢只係你智慧嘅放大器。最終扣動扳機嗰個人,必須係你,亦都只能夠係你。

05. 即刻行動:啓動你嘅“一人公司”

唔好等到所有人都用緊嘅時候先開始。
第一階段(1-2星期):嘗試自動化基礎嘅研究流程。
第二階段(1個月):建立屬於自己嘅Agent協同矩陣。
第三階段(永久):持續迭代你嘅投資邏輯,令系統產生複利。
一人公司嘅本質,唔係賣時間,而係賣一套能夠創造價值嘅系統。

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喺分享會上面,有朋友提出希望有呢套方案嘅代碼,所以我哋準備咗今個星期五嘅訓練營。

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呢套係即拎即用嘅“投研武器庫”。

  • 1日掌握: 拒絕長篇大論,只講最核心嘅落地實操。

  • 6大模塊全覆蓋: 從 Polymarket 預測市場 嘅敏鋭嗅覺,去到 X(推特)情緒監控

    • 從 大盤波動預警 到 AI 大師辯論系統

    • 帶你從零搭建一套“無人值守”嘅 24 小時分析矩陣。

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01. 這是一個智慧平權的時代

投資市場的鐵律從未改變:信息差 = 收益差。
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但現實是殘酷的。散户在用業餘時間、碎片化的新聞,挑戰機構百萬年薪的分析師團隊和冷酷無情的量化模型。
你以為是機會?實際上是機構精準設計的陷阱。
你以為在研究?實際上是在吞食無效的二手信息。
你以為在決策?實際上是由於FOMO(恐懼錯過)驅動的情緒博弈。
以往,想要彌補這種“軍備競賽”的差距,需要幾十萬的終端費和龐大的團隊成本。但今天,規則變了。

底層邏輯的降維打擊:你不再需要成為機構,你需要的是擁有“機構級”的研究矩陣。


02. 一個人,就是一家公司

很多人問:“在網頁裏和AI聊天,真的能幫我炒股嗎?”
我的回答是:不能。
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普通AI聊天框就像一個“單兵”,視角單一、容易產生幻覺、且需要你全程盯着。而真正的頂級玩家,正在使用Multi-Agent(多智能體)架構
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在這個系統裏,你不是在“諮詢”AI,你是在管理一家投資公司:
📊宏觀分析師:24小時掃描全球利率、地緣動態。
🔍基本面專家:穿透財報,只看冰冷的數據真相。
📈技術分析師:識別趨勢,剔除一切雜音。
🛡️風險控制官:專門“找茬”,挑戰所有樂觀結論。
✍️報告整合師:彙總分歧,輸出機構級研報。
這種分工協作、自我辯論的模式,才是AI賦能投資的正確打開方式。


03. 實戰:讓5位大師在你的飛書裏“吵起來”

最硬核的部分來了。利用OpenClaw + Claude Code,我復刻了一個“德爾菲辯論”現場。
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我給系統下達了一個指令:“深度拆解英偉達,它到底值多少錢?”
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隨即,系統喚醒了5位不同流派的大師:
格雷厄姆:拿着放大鏡尋找安全邊際。
費雪:盯着增長率和護城河。
索羅斯:洞察反身性與宏觀預期。
西蒙斯:用量化模型尋找數學最優解。
My_Investor:注入我個人的逆向投資邏輯。
兩輪激烈的多空辯證後,我得到了什麼?
一份包含價格區間、關鍵假設、風險對沖建議的完整報告,直接推送到我的飛書。
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這一切,發生在我睡覺的時候。全程無人值守,只有邏輯在瘋狂運轉。


04. 思維躍遷:從“打工人”到“CEO”

很多人陷入了一個誤區:以為學會AI是為了寫文章更快。
錯了。學會管理多智能體,是為了把你的時間從“執行”中徹底解脱。
維度使用系統前(打工人)使用系統後(CEO)
角色信息收集者(累)戰略決策者(穩)
判斷容易陷入偏見基於多空博弈的客觀
價值販賣體力與時間創造複利與系統
記住:AI不是上帝,它只是你智慧的放大器。最終扣動扳機的那個人,必須是你,也只能是你。

05. 立即行動:啓動你的“一人公司”

不要等到所有人都在用的時候才開始。
第一階段(1-2周):嘗試自動化基礎的研究流程。
第二階段(1個月):建立屬於自己的Agent協同矩陣。
第三階段(永久):持續迭代你的投資邏輯,讓系統產生複利。
一人公司的本質,不是賣時間,而是賣一套能創造價值的系統。

🦞 預告
在分享會上面,有朋友提出希望有這套方案的代碼,因此我們準備了本週五的訓練營。

《OpenClaw 投資研究訓練營:從一人公司到智能投研團隊》

這是一套即拿即用的“投研武器庫”。

  • 1天掌握: 拒絕長篇累牘,只講最核心的落地實操。

  • 6大模塊全覆蓋: 從 Polymarket 預測市場 的敏鋭嗅覺,到 X(推特)情緒監控

    • 從 大盤波動預警 到 AI 大師辯論系統

    • 帶你從零搭建一套“無人值守”的 24 小時分析矩陣。

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💰 粉絲專屬限時福利

原價 ¥1299 的完整課程, 今天為讀者開啓限時特惠:¥999

線下訓練營:上海·週五3月27號 10:00-15:00

你要買的不是一個課程,而是未來 10 年為你 24 小時無休工作的“分析師團隊”和AI Native 組織的管理方法。

報名方式:

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  1. 掃描/長按上方海報二維碼

  2. 加入班級羣,領取專屬投研代碼庫與 OpenClaw 工具包。

名額有限,滿員即刻恢復原價。 在這個機器收割肉身的時代,要麼成為系統的開發者,要麼成為系統的決策者。

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