作者： XinGPT

2026 年春節，我做了一個決定：把自己的整個業務流程Agent 化。

一週後的今天，這套系統已經跑通了接近1/3，儘管這套系統還在完善，我每天的常規工作任務已經可以從6 小時降到2 小時，但業務產出反而提升了300%。

更重要的是，我驗證了一個假設：個人業務的Agent 化改造是可行的，而且我覺得每個人都應該打造這樣一套作業系統。

擁有一個Agent 系統，意味著你的思維徹底轉變，從“我如何完成這項工作”到“我該建立怎樣的Agent 來完成這項工作”，這種從被動到主動的思維模式產生的影響是巨大的。

這篇文章，我不會輸出任何AI 生成的雞湯，也不會刻意製造AI 替代的焦慮，而是徹底拆解我是如何一步步完成這個轉型的，以及你可以如何免費複製這套方法。

這是建構agent 生產力系統的第一篇，現在點擊收藏，追蹤後續更新不迷失。

為什麼Agent 化是必選項，不是可選項

先說一個殘酷的事實：

如果你的業務模式是“時間換收入”，那麼你的收入天花板已經被物理定律鎖死了。一天只有24 小時，就算你全年無休，按小時計費的上限也就在那裡。

• 基金經理人年薪¥150 萬≈ 每小時¥720（以2080 工作小時算）

• 諮詢合夥人年薪¥200 萬≈ 每小時¥960

• 頭部財經KOL 年入¥300 萬≈ 每小時¥1440

看起來很高？但這已經是人力模式的極限了。

而Agent 化的邏輯完全不同：你的收入不再由工作時間決定，而是由系統的運作效率決定。

一個真實的轉折點

2026 年1 月的某個週五晚上11 點，我還在電腦前整理當天的市場數據。

那天美股大跌，我需要：

• 看完50+一則重要新聞

• 分析10 家重點公司的盤後表現

• 更新我的投資組合策略

• 寫一篇市場解讀文章

我算了一下，至少還要3 小時。而隔天早上8 點，我又要重複同樣的流程。

那一刻我突然意識到：我的時間沒有花在投資分析的思考和決策，我只是在做一個資料搬運工。

真正需要我判斷的決策，可能只佔20% 的時間。剩下80% 都是重複性的資訊收集和整理。

這就是我決定Agent 化的起點。

我的投研Agent 系統現在每天自動處理：

• 20000+條全球財經新聞

• 50+家公司的財報更新

• 30+個宏觀數據指標

• 10+個產業研究報告

如果用人力完成這些工作，需要一個5 人團隊。而我的成本是：每月API 呼叫費500 美金+ 我每天1 小時的review 時間。

這就是Agent 化的本質：用演算法複製你的判斷框架，用API 成本取代人力成本。

01 解構你的業務：從人到系統的三層架構

任何知識工作都可以拆解為三層：

第一層：知識庫（Knowledge Base）

這是Agent 的「記憶系統」。

以投研工作為例，我的做法是建立了一個包含我投資所需的資訊和數據的知識庫，包含：

1. 歷史資料庫

• 過去10 年的宏觀經濟數據（Fed、CPI、非農業）

• 美股Top 50 公司的財報數據

• 重大市場事件的複盤筆記（2008 金融危機、2020 疫情、2022 升息週期）

2. 重要指標與新聞

• 我關注的主要財經媒體和資訊管道

• 聯準會政策及重點公司發布財報日期

• 我關注的50 個Twitter 帳號（宏觀分析師、基金經理）

• 重要宏觀指標

• 重要的行業研究和行業數據跟踪

3. 個人經驗庫

• 我過去5 年的投資決策紀錄

• 每次判斷對錯的複盤

一個具體的案例：2026 年2 月初的市場暴跌

2 月初市場突然暴跌，黃金白銀崩盤，加密貨幣洩洪，美股港股大A 接連跳水。

市場上的解讀主要有幾個：

• Anthropic 的法律AI 太厲害，軟體股票崩盤

• 谷歌資本開支指引過高

• 即將上任的聯準會主席Warsh 是鷹派

我的Agent 系統在暴跌前48 小時就發出了預警，因為它監控到：

• 日債殖利率跳漲，US2Y-JP2Y 利差大幅收窄

• TGA 帳戶餘額高企，財政部持續從市場抽水

• CME 連續6 次提高金銀期貨保證金

這些都是流動性收緊的明確訊號。而我的知識庫裡，有2022 年8 月日圓套利交易平倉引發市場波動的完整複盤。

Agent 系統自動匹配了歷史模式，在暴跌前給出了「流動性緊張+估值高企→減倉」的建議。

這次預警幫我避免了至少30% 的回檔。

這個知識庫有超過50 萬個結構化數據，每天自動更新200+條。如果用人工維護，需要2 位全職研究員。

第二層：Skills（決策架構）

這是最容易被忽視，但最關鍵的一層。

大部分人用AI 的方式是：打開ChatGPT → 輸入問題→ 得到答案。這種方式的問題是，AI 不知道你的判斷標準是什麼。

我的做法是把自己的決策邏輯，拆解成獨立的Skills。以投資決策為例：

Skill 1: 美股價值投資框架

（以下Skill 為舉例，不代表我實際的投資標準，而且我的投資判斷標準也會即時更新）：

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输入:公司财报数据

判断标准:

- ROE > 15%(持续3年以上)

- 负债率< 50%

- 自由现金流> 净利润的80%

- 护城河评估(品牌/网络效应/成本优势)

输出:投资评级(A/B/C/D)+ 理由

Skill 2: 比特幣抄底模型

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输入: 比特币市场数据

判断标准:

- K线技术指标: RSI < 30 且周线级别超跌

- 交易量: 恐慌抛售后成交量萎缩(低于30日均量)

- MVRV比率: < 1.0(市值低于实现市值,持有者整体亏损)

- 社交媒体情绪: Twitter/Reddit恐慌指数> 75

- 矿机关机价: 现价接近或低于主流矿机关机价(如S19 Pro成本线)

- 长期持有者行为: LTH供应占比上升(抄底信号)

触发条件:

- 满足4个以上指标→ 分批建仓信号

- 满足5个以上指标→ 重仓抄底信号

输出: 抄底评级(强/中/弱) + 建议仓位比例

Skill 3: 美國股市場情緒監控

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监控指标:

- NAAIM暴露指数: 活跃投资经理的股票持仓比例

· 数值> 80 且中位数触及100 → 机构加仓空间见顶预警

- 机构股票配置比例: State Street等大型托管机构数据

· 处于2007年以来历史极值→ 反向预警信号

- 散户净买入额: 摩根大通追踪的每日散户资金流向

· 日均买入量> 85%历史水平→ 情绪过热信号

- 标普500远期市盈率: 监控是否接近历史估值峰值

· 接近2000年或2021年水平→ 基本面与股价背离

- 对冲基金杠杆率: 高杠杆环境下的拥挤仓位

· 杠杆率处于历史高位→ 潜在波动放大器

触发条件:

- 3个以上指标同时预警→ 减仓信号

- 5个指标全部预警→ 大幅减仓或对冲

输出: 情绪评级(极度贪婪/贪婪/中性/恐慌) + 仓位建议

Skill 4: 宏觀流動性監控

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监控指标:

- 净流动性= 美联储总资产- TGA - ON RRP

- SOFR(隔夜融资利率)

- MOVE指数(美债波动率)

- USDJPY + US2Y-JP2Y利差

触发条件:

- 净流动性单周下降>5% → 预警

- SOFR突破5.5% → 减仓信号

- MOVE指数>130 → 风险资产止损

這些Skills 的本質是：把我的判斷標準顯性化、結構化，讓AI 能按照我的思考框架運作。

第三層：CRON（自動化執行）

這是讓系統真正運作的關鍵。

我設定了以下自動化任務：

現在我的早晨是這樣的：

7:50 起床，刷牙時看手機。 Agent 已經把overnight 全球市場摘要推播完成：

• 美股昨天小幅上漲，科技股領漲

• 日本央行維持利率不變，日圓小幅貶值

• 原油價格因地緣政治上漲2%

• 今日重點關注：美國CPI 資料、英偉達財報

8:10 吃早餐，打開電腦看詳細分析。 Agent 已經產生了今日策略：

• CPI 數據預期符合市場預期，對市場影響中性

• 英偉達財報關鍵看AI 晶片訂單指引

• 建議：持有科技股部位，並關注能源板塊機會

8:30 開始工作，我只需要基於Agent 的分析，做最終決策：是否調倉，調多少。

整個過程30 分鐘。

我不再需要每天早上手忙腳亂地翻新聞，AI 已經幫我做好了預習。

更重要的是投資決策不再輕易被情緒影響，而是有著完整的投資邏輯，清晰的判斷標準，並且根據投資表現來複盤、總結、迭代；這才是AI 時代投資的正確路徑，而不是繼續招一大堆實習生每天加班更新excel 利潤預測表，或者憑感覺就50 倍槓桿梭哈，等著大力奇蹟。

02 內容生產的Agent 化：從手工作坊到生產線

我的第二個主要業務是做內容，目前主要平台是在推特，也在探索YouTube 和其他影片形態。

之前我寫一篇文章的一般流程是：

• 找選題（1 小時）

• 查資料（2 小時）

• 寫作（3 小時）

• 修改（1 小時）

• 發布+互動（1 小時）

總計8 小時一篇文章，而且品質不穩定。

我複盤了一下我之前發布文章的最大問題，主要有幾點：

• 選題太廣泛，沒有切入點

• 內容太理論，缺乏具體案例

• 標題不夠吸引人

• 發佈時間

而Agent 化融入內容生產，是可以系統化的工程！

因此在內容層面，我的Agent 改造分三步驟：

第一步：建立爆款內容知識庫

我做了一件很多人忽略了的事情：系統性地研究爆款文章的規律。

具體做法：

• 爬取了過去一年X 平台上財經/科技領域Top 200 的爆款文章

• 用AI 分析它們的共通性：標題結構、開頭方式、論證邏輯、結尾設計

• 提煉出可復用的“爆款公式”

舉幾個例子：

標題公式：

• 數位衝擊型：“資產縮水70% 後，我悟到了…”

• 反常識型：“網路已死，Agent 永生”

• 價值承諾型：“幫你節省…不用上閒魚買”

開頭公式：

• 具體事件切入：“2025 年1 月，我做了一個決定…”

• 極端對比：“如果你繼續按現在的節奏…但6 個月後…”

• 先破後立：“市場上的解讀主要有幾個……我認為以上都不對”

論證結構：

• 觀點→ 資料支撐→ 個案驗證→ 反面論證

• 用1/2/3 清晰分層

• 專業術語+白話解釋

我把這些規律整理成一個“爆款內容框架庫”，餵給AI。

第二步：人機協作的內容生產線

現在我的內容生產流程變成了一條高效率的人機協作生產線，每個環節都有明確的分工。

選題階段（AI 主導，我決策）

每週一早上，我的Agent 會自動推送3-5 個選題建議。

輸入來源：

• 本周全球市場熱點事件（自動抓取）

• 我的投研筆記與最新思考

• 社群媒體上的高頻討論主題

• 讀者評論區的高頻問題

AI 輸出格式：

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选题1: 比特币突破10万美元背后的流动性逻辑

核心论点: 不是需求驱动,而是美元流动性扩张的结果

潜在爆点: 数据密集+反常识观点

预估互动率: 高

选题2: 为什么AI公司都在亏钱,但股价还在涨

核心论点: 市场定价的是未来现金流折现,不是当下利润

潜在爆点: 解答大众困惑

预估互动率: 中高

选题3: 散户情绪指标创新高,该逃顶了吗

核心论点: 情绪指标需要结合流动性环境判断

潜在爆点: 实用工具+方法论

预估互动率: 中

我會選擇最符合當下市場情緒、同時我有獨特見解的選題。

資料收集階段（AI 執行，我補充）

選定選題後，Agent 自動啟動資料收集流程：

1、資料抓取（自動化）

• 相關公司的最新財報數據
• 宏觀經濟指標的歷史走勢
• 產業研究報告的核心觀點
• 社群媒體上的代表性觀點

2、資訊整理（AI 處理）

• 將散亂的資訊依論證邏輯分類
• 提取關鍵數據和引用來源
• 產生初步的論證框架

3、人工補充（我的價值）

• 加入我的個人經驗和案例
• 補充Agent 找不到的小眾資訊來源
• 標註哪些觀點需要重點論證
• 這個階段從原來的2 小時縮短到30 分鐘。

寫作階段（人機協作）

這是最關鍵的環節，我和AI 的分工非常明確：

AI 負責：

• 根據爆款框架生成文章結構

• 填充數據和事實內容

• 產生多個標題和開頭版本供選擇

• 確保論證邏輯的完整性

我負責：

• 注入個人觀點與價值判斷

• 加入真實案例和細節

• 調整語氣和表達方式

• 刪除AI 生成的“正確的廢話”

修改階段（AI 輔助，我主導）

初稿完成後，我會讓Agent 做幾件事：

1.可讀性檢查

• 句子是否過長（超過30 字的句子標紅）
• 是否有重複表達
• 專業術語是否需要解釋

2.爆款要素檢查

• 標題是否符合高互動率模式
• 開頭3 段是否有鉤子
• 是否有具體數據支撐
• 有沒有可引用的金句

3、多版本生成

• 產生3 個不同風格的標題
• 產生2 個不同角度的結尾

• 我選擇最適合的版本

這個階段從原來的1 小時縮短到15 分鐘。

發布階段（自動化）

文章定稿後，Agent 自動執行：

• 轉換為各平台的格式（X/微信公眾號/小紅書）

• 產生配圖建議（我確認後產生）

• 在最佳時間自動發布（根據歷史數據分析）

第三步：數據驅動的持續優化

關鍵認知：內容Agent 不是一次性搭建，而是持續進化的系統。

我每週會做複盤：

• 哪一類標題收藏率最高？ → 更新標題公式權重

• 哪個論證結構轉送最多？ → 強化這個模板

• 讀者評論區最常問什麼？ → 加入FAQ，下次文章回應

舉個具體例子：

我發現「數據密集型」的文章（大量具體數字+圖表）收藏率比純觀點文章高40%。於是我調整了內容框架，要求AI 在初稿中：

• 每個核心論點必須有至少1 個數據支撐

• 每篇文章至少包含3 張圖表

• 資料來源必須標註

結果：最近5 篇文章的平均收藏率從8% 提升到12%。

2026 年1 月，我寫了一篇《Agent 大爆發的時代，我們該如何面對AI 焦慮》。

這篇文章的資料量不多，但轉發率異常高，達到了20%。

我請Agent 分析原因，發現：

• 文章觸及了深層的價值議題（AI vs 人類意義）

• 用了「羅浮宮著火救貓還是救名畫」這個具體場景

• 結尾的「成為一個更會用AI 的人很重要，但更重要的是不要忘記如何成為一個人」引發共鳴

我把這個發現加入了框架庫：在技術類文章中，適當加入哲學思考和價值觀討論，能顯著提升轉發率。

這就是Agent 系統的複利效應：系統在幫我優化系統。內容Agent 也不是一次性搭建就結束，而是持續進化的系統。

03 從個人能力到諮商服務：驗證方法論的可複製性

當我把自己的投研和內容Agent 系統跑通後，我開始思考：這套方法能否幫助別人？

去年12 月的時候，一個基金經理人一起吃飯，他說自己忙不過來，他管理著一隻5 億規模的私募基金，手底下也有將近10 個人，但還是感覺被市場的消息牽著鼻子走，每天疲於奔命。

他每天的工作是這樣的節奏：

• 早上6 點半起床，看overnight 全球市場

• 7-8 點：看看overnight 全球市場重點新聞

• 8 點半-9 點半：開晨會，討論投資策略

• 9 點半-15 點：盯盤，處理交易

• 15-18 點：研究公司，看財報

• 18-20 點：寫投資日誌，複盤

• 22 點：看海外市場開盤

我幫他做了一次工作流程分析，發現：

• 60% 的時間在收集和整理資訊（可Agent 化）

• 20% 的時間在做重複性分析（可Agent 化）

• 15% 的時間在做決策（人機協作）

• 5% 的時間在做交易執行（可自動化）

因此我花了兩週時間，幫他搭建了一套簡化版的投研Agent:

• 第1 週：訪談他的工作流程，辨識可Agent 化的環節

• 第2 週：搭建知識庫+ 配置3 個核心Skills + 設定自動化任務

2 週後他給我發了一封微信：思考的時間更多了之後，投資的心態更穩了。

這次計畫讓我意識到：Agent 化改造的需求是普遍存在的，壓縮訊息處理的時間就是提高投資效率。

但我很快發現，單純做諮商有兩個問題：

• 時間瓶頸：每個專案需要2-4 週，我一個月最多接3 個項目

• 不可規模化：每個客戶的需求都不同，很難標準化

這讓我開始思考下一個階段：從服務到產品。

04 Agent as a Service：從SaaS 到AaaS 的範式轉移

傳統軟體是SaaS(Software as a Service):

• 你給客戶一個工具

• 客戶需要學習如何使用

• 客戶自己操作、自己維護

未來是AaaS(Agent as a Service):

• 你給客戶一個Agent

• 客戶只需要下達指令

• Agent 自動執行、自動最佳化

差別在於：SaaS 賣的是「能力」, AaaS 賣的是「結果」。

今年1 月，我又那個基金經理朋友吃飯。

他說：“你幫我搭建的這套Agent 系統太好用了。我推薦給了幾個同行，他們都想要。但你一個人做諮詢，能服務幾個客戶？”

我說：“確實，這是個問題。”

他說：“為什麼不把它做成產品？就像Salesforce 那樣，但不是賣軟體，是賣Agent 服務。”

確實，我覺得好的Agent應該做成服務去取代SaaS，就像Openclaw的創造者Peter所預言的那樣，未來將是Agent的天下，用戶不再需要安裝軟體。

因此，我覺得把這套Agent系統跑成熟之後，做成一個開源的項目，讓所有人都可以複製使用；對於有商業化需求的機構客戶，高級功能進行付費訂閱或者按照使用量計費。

05 Agent 化的本質：從時間槓桿到演算法槓桿

寫到這裡，我想分享一些更深層的思考。

傳統的個人業務成長路徑是：

• 初級階段：賣時間（按小時收費）

• 中級階段：賣產品（一次開發，多次販售）

• 高階階段：賣系統（建立平台，讓別人在上面交易）

Agent 化提供了第四條路徑：賣演算法能力。

你不再需要：

• 僱用一個團隊（省去管理成本）

• 開發一個複雜的軟體（省去技術門檻）

• 建立一個平台（省去網路效應冷啟動）

你只需要：

• 把你的專業知識結構化

• 配置Agent 系統執行

• 持續優化演算法框架

這是一種新的槓桿：演算法槓桿。

它的特點是：

• 低成本：主要是API 呼叫費，遠低於人力成本

• 可複製：同一套Agent 可以服務無數客戶

• 可進化：隨著大模式能力提升，你的Agent 自動變強

你的Agent 化行動清單

如果你被這篇文章觸動，建議按以下步驟行動：

第一步：診斷（本週完成）

列出你每天的工作清單，標註：

• 哪些是重複性工作（資訊收集、資料整理、格式轉換）

• 哪些是判斷性工作（決策、創意、策略）

• 哪些是執行性工作（發布、追蹤、回覆）

原則：重複性工作優先Agent 化，判斷性工作人機協作，執行性工作自動化。

一個簡單的練習

拿出一張紙，寫下你昨天的工作清單。

對每一項工作，問自己三個問題：

• 這項工作是否可以被標準化？ （如果是，可以Agent 化）

• 這項工作是否需要創意思考？ （如果不需要，可以Agent 化）

• 這項工作是否需要我的獨特判斷？ （如果不需要，可以Agent 化）

你會發現，至少50% 的工作可以被Agent 化。

第二步：搭建（本月完成）

選擇一個最小可行場景開始實驗。

舉幾個例子：

• 如果你是投資人→ 搭建“每日市場摘要Agent”

• 如果你是內容創作者→ 搭建“選題建議Agent”

• 如果你是銷售→ 搭建“客戶背景研究Agent”

• 如果你是設計師→ 搭建“設計靈感收集Agent”

不要追求完美，先跑通一個最小閉環。

第三步：優化（本季完成）

記錄Agent 系統為你節省了多少時間，產出品質是否穩定。

每週做一次複盤：

• 哪些環節Agent 做得好？

• 哪些環節還需要人工介入？

• 如何調整Skills 讓Agent 更符合你的標準？

第四步：商業化（本年度完成）

當你的Agent 系統穩定運作後，思考：

• 這套方法對同行是否有價值？

• 如果有，他們願意付多少錢？

• 你能否把它產品化？

如果答案是yes，恭喜你，你已經找到了一個新的商業模式。

後續我會分享如何用Openclaw或其他最新的AI 工具來搭建你的Agent系統；如果你有視訊剪輯經驗、或熟練運用Openclaw等Agent工具，甚至你自己做過AI專案開發，歡迎聯絡我，我在招募全職的小夥伴一起Build未來。

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1. 美股資產縮水70% 後，我悟到了大崩盤的真正原因（這篇文章拆解了2026 年初市場暴跌的真正原因，以及我總結的流動性監控指標體系。如果你做投資，這篇文章會幫你建立宏觀視角。）
2. Agent 大爆發的時代，我們應該如何應對AI 焦慮（這篇文章探討了一個更深層的問題：當AI 越來越強大，人類的價值在哪裡？我的觀點是，AI 負責工具理性（效率），人類負責價值理性（意義）。這是Agent 化的哲學基礎。）