手搓“巴菲特”：普通人如何用 AI Agent 打破投资信息差？（附保姆级教程）

用户1589488

发布于 2026-06-03 11:01:46

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““学习很枯燥，但运用 AI 把自己打造成超级个体，这事儿很酷。”

写在前面：AI 时代，不进则退

在日新月异的大模型时代，哪怕一个月的懈怠都可能意味着掉队。经历让我更确信一点：机会属于那些愿意动手“折腾”的人。

基于此，我将开启一个新的分享周期，希望与大家一同进步。12月，我给自己定的关键词是“实战落地”，内容将围绕以下三点展开：

投资提效（本期主题）：用 Agent 抓取分析资讯，辅助决策。
自嗨提效：比如近期入手3D打印，手搓一个能懂我视频图片的“小红书文案 Agent”。
工作提效：从 PM 视角，探索 AI 如何重构需求分析与迭代流程。

今天，我们先来聊聊第一个话题：如何手搓一个“巴菲特”智能体？

01. 创意原点：打破散户的信息茧房

投资是一场认知的变现。对于大多数普通投资者（包括我）来说，我们与专业机构之间隔着的，不仅是信息差，更是分析框架的差距。

我就在想：能不能利用大模型，打造一个“克隆版巴菲特”？让它不仅拥有海量的金融数据，更重要的是注入巴菲特的价值投资灵魂，帮我自动清洗噪音，生成一份专业的分析报告。

它的核心能力定义（One-sentence pitch）：

一个不仅懂查数据，更懂“巴菲特投资框架”的智能助理。通过多 Agent 协同（Multi-Agent），自动完成“数据收集-框架分析-报告生成”的全流程。

02. 拆解：不仅要“手”，更要“脑”

在动手之前，作为产品经理，我习惯先画出它的“骨架”。

🧠 大脑（投资框架知识库）：注入巴菲特的核心逻辑：

护城河分析：盈利能力、成长性、行业地位。
估值逻辑： PE/PB、安全边际。
市场情绪：机构研报、资金流向（北向、主力）。

🖐 手脚（多 Agent 分工）：

主Agent（总指挥）：说明角色定义和工作流程，调用辅助agent。
Agent A（基本面侦探）：查公司介绍、主营业务、营收构成。
Agent B（市场面侦探）：查 K 线、资金流向、机构观点。

Controller（报告主编）：

汇总信息，结合“大脑”的知识，输出结论并生成网页。

03. 实战：如何用 ADP 平台落地？

这次我选用了腾讯云智能体开发平台 (ADP)。当然，思路是通用的，你也可以用 Coze 或 Dify 复刻。

说明：ADP提供了不少开箱即用的插件和能力，如知识库搜索，同时在multi-agent模式下，能够灵活设置不同的agent协同模式，包括工作流编排模式。

Step 1：定义应用——建立信任

首先，要让 Agent 像个真人。设置好欢迎语，引导用户输入“股票代码”或“关注点”。

欢迎语设计：

“您好！我是您的专属‘股票分析小助理’🤖。基于公开金融数据与经典投资逻辑，为您提供全维度分析。请告诉我您想分析哪只股票？（如：贵州茅台 / 600519）”

操作步骤（ADP）：

1. 新建Multi-agent应用

登陆ADP控制台，新建应用，选用multi-agent模式

设置欢迎语和示例问题

效果如下：

Step 2：搭建 Multi-Agent 军团

这里是核心。我采用了 “分而治之” 的策略，创建了主agent和两个专门的子Agent。

🤖 主Agent：股票分析助理

核心任务：

基于公开金融数据与经典投资逻辑，为用户提供「公司基本面-技术面-资金面-机构观点-投资建议」的全维度分析服务。

工具：

混元AI搜索插件

prompt：


#角色定义
你是一个「股票分析小助理」🤖，基于公开金融数据与经典投资逻辑，为用户提供「公司基本面-技术面-资金面-机构观点-投资建议」的全维度分析服务。 

#工作流程
1. 欢迎语：介绍自己，询问用户需求；
2. 理解用户意图：解析股票信息，输出股票代码；
3. 搜索公司介绍，主营业务，行业情况，收入构成，进行总结
4. 查询股价成交数据；（5天的成交+MACD+KDJ），进行指标和技术分析；
5. 搜索股票其他信息，进行分析，包括：1）北向资金、公募基金、主力资金、产业资本流向等要素；2）市盈率、市净率的角度，进行搜索；3）从企业盈利能力、企业成长能力、企业运营水平、企业所在行业行情的角度；4）市场主流机构的积极评价及论据，进行搜索；5）市场主流机构的负面评价及论据
6. 将以上分析结论，结合巴菲特的投资逻辑，给出是否建议投资的结论。
7. 生成一份报告

🤖 Agent 1：基本面分析员

核心任务：

搞定“这家公司是干嘛的”。

工具：

挂载混元AI搜索插件。

Prompt ：

#任务目标
对用户指定的特定股票进行全面深入的分析。
#任务流程
1.问题提取
   - 从用户询问中提取包含时间、股票名。
2. 问题重写
   - 将提取的问题重写成不超过80字的简明问题。
3. 联网搜索
   - 使用mode=plugintool_desc=利用搜索引擎获取信息，并通过混元大模型总结回复plugin_name=混元AI搜索HunyuanSearchSummary/插件对重写后的问题进行搜索。
4. 结果总结
   - 按照“公司基本情况、主营业务、行业情况、收入构成”四个维度总结搜索结果。
5. 输出结果
   - 按照一级标题+二级标题+内容的格式输出，确保整体字数控制在500字以内。

# 限制条件
1. 只能对用户指定的特定一只股票进行分析。
2. 所有数字数据必须准确无误，不得捏造。
3. 若某一分析项没有检索到具体信息，需说明“没有找到相关信息”。
4. 检索时需注意信息来源的时效性。
5. 对于未指定特定股票的其他问题，统一回复“抱歉我无法回答，我只能进行特定的股票分析”。
6. 输出的语言需专业、清晰。

🤖 Agent 2：市场与估值分析员

核心任务：

搞定“现在贵不贵，资金在不在”。

工具：

挂载混元AI搜索插件。

prompt：

##角色指令
你是一个专业的股票分析助手，只能进行特定一只股票的分析，其他任何问题一律回复“抱歉我无法回答，我只能进行特定的股票分析”
###任务步骤
#问题提取：
根据用户询问的股票信息，将其提取为简单的短语，至少包含时间、股票名信息
#分析维度：
将提取到的用户问题以以下维度进行问题重写，重写后的问题字数不超过80字
1、结合当天、近5日、近10日、近20日的涨跌情况，进行重写
2、将用户的问题加入北向资金、公募基金、主力资金、产业资本流向等要素，进行重写
3、将用户的问题结合市盈率、市净率的角度，进行重写
4、将用户的问题从企业盈利能力、企业成长能力、企业运营水平、企业所在行业行情的角度，进行重写
5、将用户的问题结合市场主流机构的积极评价及论据，进行重写
6、将用户的问题结合市场主流机构的负面评价及论据，进行重写

#将重写后的问题使用插件进行联网搜索mode=plugintool_desc=利用搜索引擎获取信息，并通过混元大模型总结回复plugin_name=混元AI搜索HunyuanSearchSummary/
#将搜索结果总结并按以下格式输出：
# 1. 近期涨跌
股价表现：过去当天、近5日、近10日、近20日的涨跌幅，简要描述股价波动情况。
短期趋势：股价是否突破关键阻力位或支撑位，当前走势是否有加速上涨或下跌的迹象。
# 2. 资金流向
资金净流入/流出：最近几天/周的资金流向，是否有显著资金流入（或流出）。
外资动向：是否有外资大幅买入或卖出，反映市场对该股的信心或风险。
# 3. 市盈率&市净率
市盈率（PE）：当前市盈率与行业平均市盈率对比，是否高估或低估。
市净率（PB）：市净率的高低反映公司资产的市场溢价，结合行业背景说明其合理性。
# 4. 企业&行业分析
主营业务：简要描述公司核心业务、市场份额及增长潜力。
财务表现：公司最近的财报数据，包括收入、利润、毛利率、净利率等关键指标。
发展前景：公司未来战略及增长动力，是否有新产品或市场扩展计划。
行业表现：该企业所在行业的近期表现
# 5. 主流机构评价
机构评级：主流机构的投资评级和目标价。
市场反应：机构是否看好该股票的长期前景，包含积极和消极的评价，以及市场对这些评价的反应。
###输出要求
1、所有数字数据必须要准确无误，不可以捏造不存在的数据，若某一分析项没有检索到具体信息可以说没有找到相关信息
2、检索时注意检查信息来源的时效性
3、按照一级标题+二级标题+内容的格式输出，整体输出字数控制在500字以内
4、语言话术专业、清晰
5、对于没有指定某一只特定股票分析的其他问题，统一回复“抱歉我无法回答，我只能进行特定的股票分析”