智库

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项目主要是为个人建立智库，开放式，可以分多个方向，主要用于为任何个体从多角度解决任何疑问。 对一个主题进行并行分析，提供不同的视角，本质是将多维度的基础分析自动化、具象化。 机制：各Agent完成分析后，发布标准化结论事件。 创新：一个仲裁者Agent（Moderator）订阅所有事件，并非简单汇总，而是基于规则进行逻辑加权与冲突标示（例如：当格雷厄姆因“价格过高”否决，而邓普顿因“市场过度悲观”建议买入时，高亮此冲突并提交用户裁决），模拟决策研讨会中的核心辩论环节。 开放演进的智库生态，后续可插入“技术分析Agent”或“行业专家Agent”。 创新：新Agent通过订阅相同分析请求事件自动加入工作流，系统分析能力无缝扩展。这使智库从静态工具变为可随用户认知成长和进化的有机体。 总结：项目不止于“多个AI回答问题”，而是创建了一个持续运行、规则透明、可参与干预的数字化决策沙盘，将不同的投资哲学编码为可协作、可辩论的智能体，最终服务于用户的认知深化与决策信心。

一期炒股打样，4个Agent（巴菲特、晨星公司总监、本杰明·格雷厄姆、约翰·邓普顿） 从单点开始：先实现一个Mod（如格雷厄姆Mod），打通从数据获取（HTTP协议）到分析输出的完整链条。 定义事件规范：设计好核心事件（如分析请求、分析完成）的数据结构，这是多Agent协作的“合同”。 引入协调者：开发Aggregator Mod，这是体验提升的关键，它让从“多个答案”变为“一个综合方案”。 持续扩展：为每个大师Mod注入更独特的规则和知识库，让它们的“人设”更鲜明。

一、核心Agent功能清单 巴菲特Agent：负责定性分析与长期价值判断。 从财报、管理层陈述中分析企业“护城河”与竞争优势。 评估公司的商业模式可持续性与长期发展前景。 输出侧重于定性判断与长期持有逻辑的分析报告。 晨星总监Agent：负责定量分析与风险评估。 调用量化模型，计算股票的公允价值、星级评级。 进行行业对比与风险评估（波动率、下行风险等）。 输出带有明确评级和风险提示的量化分析报告。 格雷厄姆Agent：负责安全边际与价值筛查。 根据设定规则（如低市盈率、高流动比率）严格筛查财务数据。 计算公司的内在价值与当前股价的“安全边际”。 输出基于保守价值投资原则的“买入/卖出/持有”信号。 邓普顿Agent：负责逆向与全局机会扫描。 监控市场情绪指标、新闻舆情，寻找被过度抛售的板块或标的。 进行跨市场、跨资产类别的机会比较分析。 输出基于“极度悲观点”原则的逆向投资机会报告。 仲裁者Agent (Moderator)：负责观点汇总、冲突协调与报告生成。 接收并整合所有专家的分析结果。 识别并高亮不同Agent结论间的逻辑冲突（如“定量否决”与“逆向建议”）。 根据预设规则生成一