能不能将投资群里的大佬们克隆成AI分身，7×24小时为你答疑？一位前私募总监真的做到了。本期将“揭秘”他是怎么把自己“刺桐说”社群的4位投资专家，变成了一支永不疲倦、不会情绪化、保持理性判断的AI投研团队。
杜汉军在WorkBuddy OPC超级派对现场分享
一个大胆的问题
2026年6月5日，在WorkBuddy OPC超级派对的舞台上，WorkBuddy Nova大使、前私募机构投资总监、刺桐说社群主理人杜汉军，抛出了一个引人深思的问题：
“在投资社群里面的发言，集体的智慧能不能够沉淀成一个7×24小时的不下班、不情绪化的AI系统呢？”
答案是：可以。而且杜汉军真的做到了。
刺桐说是一个汇聚专业投资者的社群，成员主要来自私募、券商、期货、银行、保险等主流金融机构。杜汉军带领团队，借助WorkBuddy的专家团功能，搭建了一个多智能体投研系统——“刺桐说Pro”。
本文将基于杜汉军的现场分享，为你完整拆解这个名为“刺桐说Pro”的多智能体投研系统——从架构设计到提示词工程，从协作规则到踩过的坑，相信这些内容，也能给正在使用或创建WorkBuddy专家团的你，带来一些启发。
社群运营的三重困境
刺桐说社群汇聚了众多投资领域的资深人士，但随着运营深入，团队发现了三个绕不开的瓶颈。
困境一：
嘉宾精力有限，咨询需求无限
“嘉宾一天在社群里最多能够回答3至5个深度问题。很多问题其实是重复的，可能今天嘉宾回复了A公司关于价值投资的分析逻辑，明天又用同一套价值投资的分析逻辑回答B公司，这对嘉宾来说是重复的回答。”
嘉宾每次回答同类型的问题，整个分析思路都需要重新组织。嘉宾精力有限但成员咨询需求无限，是我们面临的第一个矛盾。
困境二：
响应不够及时，错失决策窗口
“这不是靠更努力可以去解决的，这是一个时间稀缺性的物理约束。供给端无法弹性伸缩导致第二个矛盾点。”
困境三：
讨论深度受限，无法跨领域碰撞
“我们社群最大价值并不是单个嘉宾的回答，而是社群的嘉宾可以从不同角度去交叉验证同一个投资观点。”这种跨领域的投资观点碰撞，价值非常大。但问题是：“像这种跨领域的投资观点碰撞，在日常社群聊天或线上会议的互动中，其实比较难经常发生。”
针对这三个困境，刺桐说团队提出了一个创新的解决方案：
把社群嘉宾的能力做成AI数字分身，让嘉宾可以7×24小时随叫随到，同台讨论。
架构设计：构建多智能体投研团队
确定完目标后，接下来就是选择用什么架构来做。
真实的投资场景，本来就是大家各有所长。
- 张老师专做价值投资，你让她去分析游资短线，她不擅长
- 佳总专做趋势跟踪，你让他去算债券收益率，这不是他的领域
- GY专做宏观对冲，你让他去盯盘看K线，他也不会
让一个AI同时精通所有流派，结果就是每个流派都不精。
所以，团队采用了“1+N”架构
“1+N”架构
1+N 架构示意图
“1”是什么？—— 主理人（调度中枢）
首先是主理人，拥有18条智能路由规则，可以根据用户问题的意图，精准匹配合适回答的嘉宾。主理人只做调度跟引导，不替嘉宾作答。
“N”是什么？—— 4位AI专家分身
团队选择了社群中最具代表性的4位嘉宾，把他们的投资方法论和说话风格，训练成了4个AI分身：
这四位嘉宾构成一支微型投研团队，每个AI分身都只精通自己的领域，不会越界。
这个架构设计还有第二个关键设计：采用双模路由，设计了两套协作模式。
双模路由系统
工作流模式流程图
模式一：路由模式（简单问题）
适合目标明确、单一领域的问题。
流程很简单：
- 你提问 → 管家识别意图 → 直接匹配一位专家 → 专家独立作答 → 直接给你结果
模式二：工作流模式（复杂问题）
适合跨领域、需要多角度验证的复杂问题。
流程：
- 你提问 → 管家判断需要多位专家 → 创建临时工作组 → 分配子任务给各专家 → 专家并行分析 → 结果汇总 → 管家整合输出
路由模式本身保证效率，工作流模式保证深度，两者相配合，基本上可以覆盖社群80%以上的投资问题。
灵魂注入：提示词工程的艺术
如何让智能体看着不像刻板的投资顾问，而像跟嘉宾本人聊天一样？针对这个问题，团队做了四个层面的设计。
层面一：人格化话术
我们在嘉宾的提示词嵌入大量真人语料，不是泛泛地说“请以专业投资者的口吻去回答这个问题”，而是具体到口头禅和说话的方式，具体到嘉宾在某些问题上会怎么表达。
“这些设定不是修饰，而是决定用户跟智能体对话的活人感。”
层面二：结构化的输出模板
它不是限制AI，而是锁定输出质量的底线。如果不加模板，AI可以写出一段看似像模像样的分析，但加了模板后，嘉宾每次输出的结构跟维度，还有判断逻辑，都会被规范在可评估的固定框架里面。
层面三：能力边界的标注
每位嘉宾都明确标注自己的能力范围，这可以防止智能体在自己不擅长的领域里面胡说八道。
“在AI领域这个是叫幻觉管控，在我们这个系统里面是叫专业边界。”
层面四：禁止越界
绝不替嘉宾作答，不转述，不总结。这是系统的底线，一旦主理人开始对嘉宾的观点进行二次加工，系统的可信度就会崩溃，系统变得不可信。
这四个层面一起构成整个系统的提示词工程体系。
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数据基石：Skill+NeoData
刺桐说Pro的数据来源，依托于WorkBuddy内置的NeoData金融数据服务。简单来说，就是一个可以用自然语言查询的金融数据库。
NeoData数据底座示意图
NeoData金融数据服务能查什么？
- 股票：某家公司近10年的财报、估值指标、股东结构
- 债券：国债收益率曲线、信用利差、发行规模
- 宏观：GDP、CPI、PMI、货币供应量
- 行业：各行业ROE、营收增速、景气度
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协作铁律：保证稳定运行的规则
让一个智能体独立工作很容易，只要说清楚你的要求，让智能体调用工具去执行就可以。但是，如果需要五、六个智能体协同工作，不制定规则的话，就会在协作层面出现较大的问题。
为此，杜汉军团队制定了一套完整的协作规则——四条铁律规定必须怎么做，五条红线划出绝对不能碰的边界。这套规则被他们称为多智能体系统的“宪法”。
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踩过的坑与几点心得
分享环节尾声，杜汉军分享了他们在实践中踩过的坑和几点心得：
他们曾陷入全能单智能体能力分散、多数据源标准割裂造成信息混乱、静态任务路由无法适配复杂业务场景三类问题，也由此总结出核心经验 ——划定各智能体清晰专业边界、搭建统一数据协作底座、基于真实业务反馈持续迭代路由调度规则。
杜汉军认为WorkBuddy的多智能体能力不只是做一个简单的聊天机器人，它真正强大的地方在于，可以把真实世界里人类协作的某个场景完整地复刻到系统里。
把重复的工作交给AI，把关键的决策留给自己。这，就是AI时代的工作方式。
即可直接体验「刺桐说Pro」专家团
读到这里，你是不是也跃跃欲试了？其实搭建一个属于自己的分身/专家团并不难。打开 WorkBuddy，在左侧导航栏找到「专家」入口，点击右上角的「我的专家」，就可以开始创建你的多智能体团队了~
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