想跑团，凑不齐人。想玩剧本杀，差两个。想来一局狼人杀，只有四个人在线。如果 AI agent 能坐进来补位——不是那种复读机式的 NPC，是真的有人设、会推理、能演戏的 agent——会怎样？

想让几个 AI 坐一起辩论或来一局狼人杀？GitHub 上有二十几个相关项目。框架那头星数不少但没有'房间'概念，游戏那头全是一次性 hack。中间缺一个平台层——而搭好这个平台层之后你会发现，做好多 Agent 游戏和做好多 Agent 协作，用的是同一套东西。

AgentScope 两万三千星，阿里出品，agent 抽象干净，记忆系统完善。fork 它搭一个多 Agent 平台，看起来是最省力的路。但跑完八轮自我反驳，结论是：不 fork，自己搭——但系统性地偷它的设计模式。

不 fork 不等于不学。从 AgentScope 偷 reply/observe 双接口和消息隔离模式。从 ChatArena 偷三层架构。从斯坦福 Generative Agents 偷记忆反思循环。从 Accio Work 偷'建群聊'的交互隐喻。每个核心模块都有明确出处，但代码是自己写的。

Agora 跑通了第一个 MVP：6 个 AI debater + 3 个 AI judge，三个模型各出两个人设，辩了三个话题。Claude 引亚里士多德，GPT 举 Log4Shell，Gemini 演了个愤怒的 17 岁创作者，63 次 LLM 调用零失败。

Agora 的第二个模式上线了。9 个 AI agent 打了一局标准预女猎狼人杀，频道隔离让狼人能私聊但村民看不到，盲投保证没人跟票，状态机驱动夜晚→白天→投票的完整循环。三局下来最让我震惊的不是技术跑通了，是 Claude 扮演的狼人在投票理由里写了一整段阴谋论述——而且逻辑完全自洽。

Phase 2b 上线：守卫、警长、白痴、遗言、猎人连杀，全部作为可开关的进阶规则。12 人局里，AI 守卫第一晚选了「今晚不守」——它的理由是要避免和女巫撞救。一个 AI 在思考两个角色之间的规则交互。这段话我反复看了两遍。

你的优势是你的问题。二十五年真正会复利的不是信息量，是问出更好问题的能力。最后一个 workshop 是全课程唯一不用 agent 做的。

Your edge is your questions. What compounds over twenty-five years is not information — it is the capacity to ask better questions. The final workshop is the only one you do without an agent.

投资场景里 agent 有四个角色——分析师、红队、导师、执行者，你怎么问决定激活哪一个。「能不能买」这种问法只用到了其中一个。

Most people use their AI agent in one mode. Investment agents play four distinct roles — analyst, red team, tutor, executor — and the way you frame your request determines which role you get.

股票是对未来现金流的权利——不是代码，不是图表。三种回报来源，五种优势类型，以及你在判断 agent 输出之前必须有的词汇。

A stock is a claim on future cash flows — not a ticker, not a chart. Three sources of return, five types of edge, and the vocabulary you need before you can judge an agent's output.

年报不用一行一行读，你要认的是形状。三张报表各管一件事，对不上的地方才值得你花时间。

You do not need to read every line of a 10-K. You need to recognize patterns. Three financial statements as three lenses — business structure, fragility, and truth.

DCF 里每个数字都是一个故事选择。Agent 算得又快又准，但它默认讲共识。你的工作是带自己的故事进去——以及找到估值暗中依赖的那个假设。

Every number in a DCF is a story choice. Agents compute flawlessly and default to consensus. Your job is the narrative — and knowing which assumption your valuation secretly depends on.

LTCM 1998 年清盘的时候，波动率指标从头到尾都很漂亮——它量的东西和真正杀死它的东西压根不是一回事。这一章讲波动率骗人的三个地方、四种真正的风险，还有怎么用 agent 做事前验尸。

Risk is the probability of a loss you cannot afford — not standard deviation. LTCM optimized for volatility and was killed by correlation breakdown. Four real risks, and why only you can decide what you can afford to lose.

大部分投资者有的是信念，不是论点。把判断写下来、附上止损条件，是对自己记忆的问责——因为记忆会自我美化，信念会悄悄变形。