你的 Agent 有四份工作
AI 原生投资者课程 · 第 2 章 / 共 10 章
"英伟达能不能买？"
大部分人第一次拿 agent 做投资问出的话。Agent 很快回来。一千多字，有框架有数据，看着像回事。读完，心里踏实一些。
但踏实的原因是什么？真的懂了英伟达生意、估值和风险——还是一段流畅文字让觉得"有人帮想过了"？
翻过来：问刚认识的人"英伟达能不能买"，张嘴就答，会信吗？大概率不会。会追问：凭什么这么说？看过财报吗？
Agent 也是这陌生人。区别它说得比任何人都顺。
问题不在 agent 能力。在问的方式。"能不能买"只激活一种模式——agent 当分析师，给综合研判。但投资决策不是一步完成的。需要的不是一个答案，四种不同对话。
目录
- 角色一 · 分析师——默认档，最容易让你偷懒的
- 角色二 · 红队——市场替你亏钱前先攻击你
- 角色三 · 导师——整个课程你该用得最多的角色
- 角色四 · 执行者——想清楚之后才轮到它
- 六件事，Agent 在任何角色下都做不到
- 鸡和蛋：知识和角色的循环依赖
- Workshop · 同一个问题，四种问法
1. 角色一 · 分析师——默认档，最容易让你偷懒的
分析师是 agent 默认模式。问什么，研究什么，给整合过的输出。
"帮我看看 Costco 近几年基本面。"Agent 回来：收入增长趋势，会员续费率，毛利率跟同行对比，债务结构，自由现金流。十分钟，覆盖面比你自己读一整天年报还宽。
分析师角色价值：覆盖面和速度。但输出有个必须认清的特点——默认走共识。
Agent 拉数据，用公开信息。做判断，用训练数据最常见分析框架。说明给的分析，跟给任何人的分析，骨架高度相似。直接后果：读完觉得"分析到位了"，但拿到的是共识穿定制外衣。投资里，跟所有人犯一模一样错是最贵那种。分析师角色放大这风险，输出太顺，顺到忘了质疑。
分析师角色怎么用
当起点，不当终点。对公司完全不了解先让 agent 拉基本面。已有判断，让 agent 找支持和反对数据点，扩大证据面。关键区别在拿到输出后做什么——只读不追问是消费共识，追问假设、追问换条件结论还成立吗才是做投资研究。
2. 角色二 · 红队——市场替你亏钱前先攻击你
Charlie Munger 有句被引用烂了的话："我从来不允许自己对一个问题有看法，除非能比反对者更好地论证反方。"引用烂了因为大部分人做不到。研究了三天，越看越觉得好，大脑已经在过滤信息。
红队角色用来打破这循环。
跟 agent 说：假设判断完全错了。找三个最有力理由，说明这笔投资会亏钱。要具体——不要泛泛"宏观风险"，指向这家公司特定弱点。好的红队输出让人不舒服。读完觉得"也就这样"，说明提问方式不对，或 agent 在迎合。
红队不是让你不做决定。红队目的不是消除风险——投资不存在零风险。目的让你知道风险在哪。买的时候心里清楚三条腿哪条最细，什么情况会断。Munger 说"能论证反方之后还选择买，买入才是真正判断"。
红队跟分析师模式区别：分析师本能给平衡、全面输出，平衡把力度稀释了。红队模式明确告诉 agent 站反方只攻击，约束让输出尖锐得多。
3. 角色三 · 导师——整个课程你该用得最多的角色
分析师给信息。红队给攻击。但信息和攻击有个前提——得懂。得知道 DCF 是什么才能判断 agent 算的 DCF 合不合理。
大部分人碰到不懂概念，要么跳过——"大概知道就行"。要么搜——花半小时读三篇文章最后更迷糊。导师角色第三条路。
跟 agent 说：不确定理解自由现金流。用简单话解释，给真实例子。然后反过来问——用自己的话说一遍，指出说错的地方。来回可以迭代很多轮。Agent 不会不耐烦，不会觉得问题太基础。
为什么导师角色是整个课程骨架？判断力前提对底层概念理解够深——不是背定义那种深，"碰到变形情况还能认出"那种深。第 3 到第 6 章密度高，第一遍读可能只抓住七八成。剩下两三成，得拿出来跟人说。以前"拿出来跟人说"机会非常稀缺。现在有了。导师角色不完美，但在单个概念反复打磨上，比任何教科书好用。
4. 角色四 · 执行者——想清楚之后才轮到它
执行者是大部分人最先用的模式。讽刺，它该最后用。
执行者做什么？跑稳定、重复任务。想清楚要做什么分析、用什么格式、查哪些数据——然后交 agent 批量跑。区别在哪？分析师开放式——"帮我看看这家公司"。执行者封闭式——"按定好框架跑任务"。前者适合探索，后者适合规模化。
执行者好用前提：已有好框架。框架从哪来？分析师角色探索、红队角色压测、导师角色学习慢慢长出。大部分人第一次用 agent 做投资，直接跳执行者。看着像执行者，不是。没框架，agent 用自己默认框架替跑。
想想带团队经验。新项目，不会第一天就把任务全分出去。先自己调研、跟人讨论、理清方向，然后开始分工，分工后也会验收。Agent 协作一模一样。跳过前三直接分工，结果管一个自己不清楚目标的项目。
5. 六件事，Agent 在任何角色下都做不到
Agent 能给数据但不能讲"这家公司未来五年故事"。估值核心不是数学，叙事题。Agent 默认选共识叙事。投资超额回报来自跟共识不一样的判断。
股价连跌三周跌了 15%，不能替做决定。坚守两种——写下了判断依据和推翻条件回去检查，和不想承认错了给自己找理由。Agent 不知道现在是哪种。
仓位跟心理匹配。"能承受多少"这数字 agent 算不了。不在财务模型里。
Agent 区分不了"这次不一样"和"这次跟以前一样"。2022 年 ChatGPT 发布，两种判断引用事实完全一样，区别只在解读。
Agent 降低理解表面门槛，但"看得懂"和"以为自己看得懂"差距不但没缩小，反而放大。
分析框架跑完结论可能是等。但等过程看到别人赚钱。Agent 不会提醒"现在该什么都不做"。
6. 鸡和蛋：知识和角色的循环依赖
把四个角色用好，得有足够投资知识。但这些知识恰恰后面八章要教的。真实循环依赖。
诚实说法：第 2 章学到四个角色，没法立刻用到最好。正常。这章给词汇和意识——知道有四种模式，默认模式不够，切换方式是改变提问方式。然后从第 3 章开始，投资基本功和角色运用一起推进。
大伙儿学开车也这样。教练第一天讲方向盘、油门、刹车——每个"懂了"，但开不好。三个月后不再想"现在该看后视镜"，只是看了。角色切换一样。
Workshop · 同一个问题，四种问法
时间： 45 到 60 分钟 工具： 任何在用的 AI agent
第一步——选一家公司。 跟第 1 章 workshop 用同一家。
第二步——选一个问题。 "这家公司有护城河吗？"
第三步——跑四个角色。 分析师：帮分析竞争优势。红队：假设护城河三年内被侵蚀。导师：解释护城河在什么条件下最强和最弱，用自己的话说一遍，让指出错误。执行者：按框架评估护城河，输出格式用表格。
第四步——对比四份输出。 文档末尾写三个问题：哪份最改变原来看法？平时默认用哪个角色？最少用哪个？会刻意多用吗？
第五步——存好文档。
做完会发现：同一问题，换问法，拿到信息完全不同，思考方向完全不同，对自己判断信心也完全不同。
Agent 能力取决于怎么用它。提问方式决定激活平庸信息搬运工，还是能帮把判断磨锋利的思考伙伴。
分析师给素材。红队替找漏洞。导师帮补短板。执行者替跑规模。
"我现在需要什么"——跟 agent 协作最重要判断。
第 3 章开始讲投资第一性原理。
先做上面 workshop。做完再往下走。