一位加密投研 KOL 分享了他如何在一週內將個人業務流程全面 Agent 化的實戰經驗：每天工作時間從 6 小時壓縮到 2 小時，產出卻提升 300%，而每月 AI 成本僅 500 美元。從投研分析、內容創作到商業化，他拆解了知識庫、Skills 決策框架與 CRON 自動化三層架構，並展望 Agent as a Service（AaaS）的新商業範式。本文源自 XinGPT 文章《年薪 150 萬的工作，我用 500 美金的 AI 完成：個人業務 Agent 升級指南》，由動區編輯、撰稿 。（前情提要：如何在 AI 時代靠 Vibe Coding，讓 Agent 幫你熬夜盯盤）（背景補充：AI Agents 炒作潮背後，它到底能為人們做什麼？）
本文目錄
Toggle第一層：知識庫（Knowledge Base）第二層：Skills（決策框架）Skill 1: 美股價值投資框架Skill 2: 比特幣抄底模型Skill 3: 美股市場情緒監控Skill 4: 宏觀流動性監控第三層：CRON（自動化執行）02 內容生產的 Agent 化：從手工作坊到生產線第一步：建立爆款內容知識庫03 從個人能力到諮詢服務：驗證方法論的可複製性04 Agent as a Service：從 SaaS 到 AaaS 的正規化轉移05 Agent 化的本質：從時間槓桿到演算法槓桿
農曆新年期間，作者下了一個決心：將自己所有的業務流程全面交給 Agent 處理。
短短一週之後，這套系統已完成近三分之一的串接，雖然仍在持續打磨中，但每日例行工作已從 6 小時大幅縮減至 2 小時，業務產出反倒翻了三倍。
更關鍵的是，這套嘗試驗證了一件事：個人業務的 Agent 化改造確實可行，而且每個人都值得擁有這樣一套工作系統。
當你擁有一套 Agent 系統，思維方式會徹底翻轉——從「我怎麼完成這項工作」轉變為「我該設計什麼樣的 Agent 來替我搞定」，這種從親力親為到架構思考的轉換，帶來的效益是驚人的。
這篇文章不會灌輸任何 AI 生成的心靈雞湯，也不會刻意渲染 AI 取代人類的恐慌，而是徹底拆解作者如何一步步完成這場轉型，以及讀者可以怎麼複製這套方法。
這是打造 Agent 生產力系統的第一篇文章。
先面對一個冷酷的現實：
假如你的商業模式本質上是「拿時間換收入」，那麼你的收入上限早已被物理法則鎖住。一天就那麼 24 小時，即便全年不休息，按時計酬的天花板就擺在那裡。
· 基金經理年薪 ¥150 萬 ≈ 每小時 ¥720（按 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
看似不少？但這已是人力模式的天花板。
而 Agent 化的思路截然不同：收入不再受限於工作時數，而是取決於系統的運轉效率。
一個真實的轉捩點
2026 年 1 月某個週五深夜 11 點，作者還坐在電腦前彙整當天的市場數據。
那天美股重挫，待辦清單一長串：
· 消化 50 條以上的重要新聞
· 分析 10 家重點公司的盤後走勢
· 調整投資組合策略
· 撰寫一篇市場解讀文章
粗估至少還得再耗 3 小時。而隔天早上 8 點，同樣的流程又得再來一遍。
那瞬間他猛然驚覺：時間根本不是花在投資分析的思考與判斷上，而是在當一個資料搬運工。
真正需要人腦介入的決策，大概只佔 20% 的時間。剩下 80% 全是重複性的資訊蒐集和整理。
這就是他啟動 Agent 化改造的起點。
他的投研 Agent 系統目前每天自動處理：
· 20,000 條以上全球財經新聞
· 50 家以上公司的財報動態
· 30 個以上宏觀數據指標
· 10 份以上行業研究報告
若用人力完成同等工作量，至少需要一個 5 人團隊。而他的成本是：每月 API 費用 500 美元，加上每天 1 小時的人工審核時間。
這正是 Agent 化的核心邏輯：用演算法複製你的判斷框架，以 API 成本取代人力成本。
任何知識型工作都能拆解為三個層次：
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要的資訊和資料的知識庫，包含：
1. 歷史資料庫
· 過去 10 年的宏觀經濟資料（美聯儲、CPI、非農）
· 美股 Top 50 公司的財報資料
· 重大市場事件的覆盤筆記（2008 金融危機、2020 疫情、2022 加息週期）
2. 重要指標與新聞
· 我關注的主要財經媒體和資訊渠道
· 美聯儲政策及重點公司發布財報日期
· 我關注的 50 個 Twitter 賬號（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資料跟蹤
3. 個人經驗庫
· 我過去 5 年的投資決策記錄
· 每次判斷對錯的覆盤
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
· 即將上任的美聯儲主席 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：
· 日債收益率跳漲，US2Y-JP2Y 利差大幅收窄
· TGA 賬戶餘額高企，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 月日元套利交易平倉引發市場波動的完整覆盤。
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% 的回撤。
這個知識庫有超過 50 萬條結構化資料，每天自動更新 200+條。如果用人工維護，需要 2 個全職研究員。
第二層：Skills（決策框架）
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：開啟 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實時更新）：
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輸入:公司財報資料判斷標準:– ROE > 15%(持續 3 年以上)– 負債率 淨利潤的 80%– 護城河評估 (品牌/網路效應/成本優勢)輸出:投資評級 (A/B/C/D)+ 理由
Skill 2: 比特幣抄底模型
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輸入: 比特幣市場資料判斷標準:– K 線技術指標: RSI < 30 且周線級別超跌– 交易量: 恐慌拋售後成交量萎縮 (低於 30 日均量)– MVRV 比率: 75– 礦機關機價: 現價接近或低於主流礦機關機價 (如 S19 Pro 成本線)– 長期持有者行為: LTH 供應占比上升 (抄底訊號)觸發條件:– 滿足 4 個以上指標 → 分批建倉訊號– 滿足 5 個以上指標 → 重倉抄底訊號輸出: 抄底評級 (強/中/弱) + 建議倉位比例
Skill 3: 美股市場情緒監控
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監控指標:– NAAIM 暴露指數: 活躍投資經理的股票持倉比例· 數值 > 80 且中位數觸及 100 → 機構加倉空間見頂預警– 機構股票配置比例: State Street 等大型託管機構資料· 處於 2007 年以來歷史極值 → 反向預警訊號– 散戶淨買入額: 摩根大通追蹤的每日散戶資金流向· 日均買入量 > 85% 歷史水平 → 情緒過熱訊號– 標普 500 遠期市盈率: 監控是否接近歷史估值峰值· 接近 2000 年或 2021 年水平 → 基本面與股價背離– 對沖基金槓桿率: 高槓杆環境下的擁擠倉位· 槓桿率處於歷史高位 → 潛在波動放大器
觸發條件:– 3 個以上指標同時預警 → 減倉訊號– 5 個指標全部預警 → 大幅減倉或對沖輸出: 情緒評級 (極度貪婪/貪婪/中性/恐慌) + 倉位建議
Skill 4: 宏觀流動性監控
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監控指標:– 淨流動性 = 美聯儲總資產 – TGA – ON RRP– SOFR(隔夜融資利率)– MOVE 指數 (美債波動率)– USDJPY + US2Y-JP2Y 利差
觸發條件:– 淨流動性單週下降>5% → 預警– SOFR 突破 5.5% → 減倉訊號– MOVE 指數>130 → 風險資產止損
這些 Skills 的本質是：把我的判斷標準顯性化、結構化，讓 AI 能按照我的思維框架工作。
第三層：CRON（自動化執行）
這是讓系統真正運轉起來的關鍵。
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 全球市場摘要推送完成：
· 美股昨夜小幅上漲，科技股領漲
· 日本央行維持利率不變，日元小幅貶值
· 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，開啟電腦看詳細分析。Agent 已經生成了今日策略：
· CPI 資料預期符合市場預期，對市場影響中性
· 英偉達財報關鍵看 AI 晶片訂單指引
· 建議：持有科技股倉位，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所影響，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，等著大力出奇跡。
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，目前主要平臺是在推特，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，而且質量不穩定。
我覆盤了一下我之前發布文章的最大問題，主要有幾點：
· 選題太寬泛，沒有切入點
· 內容太理論，缺少具體案例
· 標題不夠吸引人
· 發布時間
而 Agent 化融入內容生產，是可以被系統化的工程！
因此在內容層面，我的 Agent 化改造分三步：
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：系統化地研究爆款文章的規律。
具體做法：
1. 爬取了過去一年 X 平臺上財經/科技領域 Top 200 的爆款文章
2. 用 AI 分析它們的共性：標題結構、開頭方式、論證邏輯、結尾設計
3. 提煉出可複用的「爆款公式」
舉幾個例子：
標題公式：
· 數字衝擊型：「資產縮水 70% 後，我悟到了……」
· 反常識型：「網際網路已死，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 → 案例驗證 → 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：
· 本週全球市場熱點事件（自動抓取）
· 我的投研筆記和最新思考
· 社交媒體上的高頻討論話題
· 讀者評論區的高頻問題
AI 輸出格式：
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選題 1: 比特幣突破 10 萬美元背後的流動性邏輯核心論點: 不是需求驅動, 而是美元流動性擴張的結果潛在爆點: 資料密集+反常識觀點預估互動率: 高
選題 2: 為什麼 AI 公司都在虧錢, 但股價還在漲核心論點: 市場定價的是未來現金流折現, 不是當下利潤潛在爆點: 解答大眾困惑預估互動率: 中高
選題 3: 散戶情緒指標創新高, 該逃頂了嗎核心論點: 情緒指標需要結合流動性環境判斷潛在爆點: 實用工具+方法論預估互動率: 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資料宏觀經濟指標的歷史走勢行業研究報告的核心觀點社交媒體上的代表性觀點
2. 資訊整理（AI 處理）將散亂的資訊按論證邏輯分類提取關鍵資料和引用來源生成初步的論證框架
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
· 填充資料和事實性內容
· 生成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：
· 注入個人觀點和價值判斷
· 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· 是否有具體資料支撐· 是否有可引用的金句
3. 多版本生成· 生成 3 個不同風格的標題· 生成 2 個不同角度的結尾· 我選擇最合適的版本
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：
· 轉換為各平臺的格式（X/微信公眾號/小紅書）
· 生成配圖建議（我確認後生成）
· 在最佳時間自動發布（根據歷史資料分析）
第三步：資料驅動的持續最佳化
關鍵認知：內容 Agent 不是一次性搭建，而是持續進化的系統。
我每週會做覆盤：
· 哪類標題收藏率最高？→ 更新標題公式權重
· 哪個論證結構轉發最多？→ 強化這個模板
· 讀者評論區最常問什麼？→ 加入 FAQ，下次文章中回應
舉個具體例子：我發現「資料密集型」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 個資料支撐
· 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，我們應該如何應對 AI 焦慮》。
這篇文章的資料量不多，但轉發率異常高，達到了 20%。
我讓 Agent 分析原因，發現：
· 文章觸及了深層的價值觀問題（AI vs 人類意義）
· 用了「盧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：系統本身就在幫你優化系統。內容 Agent 不是一次性搭建就收工，而是一套持續進化的有機體。
03 從個人能力到諮詢服務：驗證方法論的可複製性
當投研與內容的 Agent 系統都跑通之後，他開始琢磨下一步：這套方法能不能幫到其他人？
去年 12 月的時候，一個基金經理一起吃飯，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訊息牽著鼻子走，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，覆盤
· 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）
因此我用了兩週時間，幫他搭建了一套簡化版的投研 Agent:
· 第 1 周：訪談他的工作流程，識別可 Agent 化的環節
· 第 2 周：搭建知識庫 + 配置 3 個核心 Skills + 設定自動化任務
2 周後他給我發了一條微信：思考的時間更多了之後，投資的心態更穩了。
這次專案讓我意識到：Agent 化改造的需求是普遍存在的，壓縮資訊處理的時間就是提高投資效率。
但我很快發現，單純做諮詢有兩個問題：
1. 時間瓶頸：每個專案需要 2-4 周，我一個月最多接 3 個專案
2. 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 的正規化轉移
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
根本差異在於：SaaS 販售的是「工具」，AaaS 交付的是「成果」。
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：「你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 應該做成服務去替代 SaaS，就像 Openclaw 的創造者 Peter 所預言的那樣，未來將是 Agent 的天下，使用者不再需要安裝軟體。
因此，我覺得把這套 Agent 系統跑成熟之後，做成一個開源的專案，讓所有人都可以複製使用；對於有商業化需求的機構客戶，高階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
文章最後，作者分享了一些更深層的反思。
傳統個人業務的成長路徑大致分為：
1. 初級階段：賣時間（按小時收費）
2. 中級階段：賣產品（一次開發，多次售賣）
3. 高階階段：賣系統（建立平臺，讓別人在上面交易）
Agent 化開闢了第四種可能：販售演算法能力。
你不必再：
· 組建團隊（免去管理成本）
· 從零開發複雜軟體（跨過技術門檻）
· 搭建平台（省去冷啟動的陣痛）
你只需要做到：
· 將專業知識結構化
· 部署 Agent 系統自動運行
· 持續迭代演算法框架
這是一種嶄新的槓桿：演算法槓桿。
它的特徵包括：
· 低成本：開銷主要是 API 呼叫費，遠低於人事支出
· 可複製：同一套 Agent 能同時服務大量客戶
· 可進化：隨著大型語言模型能力提升，你的 Agent 自動跟著變強
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、戰略）
· 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：
1. 這項工作是否可以被標準化？（如果是，可以 Agent 化）
2. 這項工作是否需要創造性思考？（如果不需要，可以 Agent 化）
3. 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：
· 如果你是投資者 → 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「客戶背景調研 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：最佳化（本季度完成）
記錄 Agent 系統為你節省了多少時間，產出質量是否穩定。
每週做一次覆盤：
· 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 系統穩定執行後，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。
深度》AI Agent 的七大研究與應用
GPT-4炒股報酬率超40%「輾壓華爾街」，AI 投資真能取代人類？
《經濟學人》喊：2025是「AI Agent」時代，但須注意三點困難
