作者 XinGPT 分享他如何用 AI Agent 系統將每天 6 小時工作縮短至 2 小時，完成個人業務 Agent 化改造，從投研到內容生產的完整實踐經驗分享，動區整理、編譯如下。
（前情提要： 彭博：a16z 何以成為美國 AI 政策背後的關鍵力量？）
（背景補充： Arthur Hayes 最新文章：AI 將引爆信用崩潰，聯準會終將「無限印鈔」點燃比特幣）
2026 年春節，我做了一個決定：把自己的全部業務流程 Agent 化。一週後的今天，這套系統已經跑通了接近 1/3，儘管這套系統還在完善，我每天的常規工作任務已經可以從 6 小時降到 2 小時，但業務產出反而提升了 300%。
更重要的是，我驗證了一個假設：個人業務的 Agent 化改造是可行的，而且我覺得每個人都應該打造這樣一套作業系統。
擁有一個 Agent 系統，意味著你的思維徹底轉變，從「我如何完成這項工作」到「我該建立怎樣的 Agent 來完成這項工作」，這種從被動到主動的思維模式產生的影響是巨大的。
這篇文章，我不會輸出任何 AI 生成的雞湯，也不會刻意製造 AI 替代的焦慮，而是徹底拆解我是如何一步步完成這個轉型的，以及你可以如何免費複製這套方法。
這是構建 agent 生產力系統的第一篇，現在點擊收藏，追蹤後續更新不迷路。
為什麼 Agent 化是必選項，不是可選項
先說一個殘酷的事實：
如果你的業務模式是「時間換收入」，那麼你的收入天花板已經被物理定律鎖死了。一天只有 24 小時，就算你全年無休，按小時計費的上限也就在那裡。
- 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
看起來很高？但這已經是人力模式的極限了。
而 Agent 化的邏輯完全不同：你的收入不再由工作時間決定，而是由系統的運行效率決定。
一個真實的轉折點
2026 年 1 月的某個週五晚上 11 點，我還在電腦前整理當天的市場數據。
那天美股大跌，我需要：
- 看完 50+ 條重要新聞
- 分析 10 家重點公司的盤後表現
- 更新我的投資組合策略
- 寫一篇市場解讀文章
我算了一下，至少還要 3 個小時。而第二天早上 8 點，我又要重複同樣的流程。
那一刻我突然意識到：我的時間沒有花在投資分析的思考和決策，我只是在做一個數據搬運工。
真正需要我判斷的決策，可能只占 20% 的時間。剩下 80% 都是重複性的資訊收集和整理。
這就是我決定 Agent 化的起點。
我的投研 Agent 系統現在每天自動處理：
- 20000+ 條全球財經新聞
- 50+ 家公司的財報更新
- 30+ 個宏觀數據指標
- 10+ 個行業研究報告
如果用人力完成這些工作，需要一個 5 人團隊。而我的成本是：每月 API 調用費 500 美元 + 我每天 1 小時的 review 時間。
這就是 Agent 化的本質：用演算法複製你的判斷框架，用 API 成本替代人力成本。
01 解構你的業務：從人到系統的三層架構
任何知識工作都可以被拆解為三層：
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數據的知識庫，包含：
1. 歷史資料庫
- 過去 10 年的宏觀經濟數據（聯準會、CPI、非農）
- 美股 Top 50 公司的財報數據
- 重大市場事件的複盤筆記（2008 金融危機、2020 疫情、2022 升息週期）
2. 重要指標與新聞
- 我關注的主要財經媒體和資訊管道
- 聯準會政策及重點公司發布財報日期
- 我關注的 50 個 Twitter 帳號（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數據追蹤
3. 個人經驗庫
- 我過去 5 年的投資決策記錄
- 每次判斷對錯的複盤
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
- Google 資本開支指引過高
- 即將上任的聯準會主席 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 帳戶餘額高企，美國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 月日圓套利交易平倉引發市場波動的完整複盤。
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 萬條結構化數據，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：打開 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即時更新）：
輸入:公司財報數據
判斷標準:
- ROE > 15%(持續3年以上)
- 負債率 < 50%
- 自由現金流 > 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
輸入: 比特幣市場數據
判斷標準:
- K線技術指標: RSI < 30 且週線級別超跌
- 交易量: 恐慌拋售後成交量萎縮(低於30日均量)
- MVRV比率: < 1.0(市值低於實現市值,持有者整體虧損)
- 社群媒體情緒: Twitter/Reddit恐慌指數 > 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供應佔比上升(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
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等大型託管機構數據
· 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%歷史水準 → 情緒過熱訊號
- 標普500遠期本益比: 監控是否接近歷史估值峰值
· 接近2000年或2021年水準 → 基本面與股價背離
- 對沖基金槓桿率: 高槓桿環境下的擁擠倉位
· 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
監控指標:
- 淨流動性 = 聯準會總資產 - 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 → 風險資產停損這些 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。
我設置了以下自動化任務：
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，日圓小幅貶值
- 原油價格因地緣政治上漲 2%
- 今日重點關注：美國 CPI 數據、輝達財報
8:10 吃早餐，打開電腦看詳細分析。Agent 已經生成了今日策略：
- CPI 數據預期符合市場預期，對市場影響中性
- 輝達財報關鍵看 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，等著大力出奇蹟。
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，目前主要平台是在 X，也在探索 YouTube 和其他影片型態。
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，而且品質不穩定。
我複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：
- 爬取了過去一年 X 平台上財經 / 科技領域 Top 200 的爆款文章
- 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
- 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 → 數據支撐 → 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
- 社群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：
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: 數據密集+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、數據抓取（自動化）
- 相關公司的最新財報數據
- 宏觀經濟指標的歷史走勢
- 行業研究報告的核心觀點
- 社群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
- 提取關鍵數據和引用來源
- 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
- 填充數據和事實性內容
- 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
- 是否有具體數據支撐
- 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：
- 轉換為各平台的格式（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（根據歷史數據分析）
第三步：數據驅動的持續優化
關鍵認知：內容 Agent 不是一次性搭建，而是持續進化的系統。
我每週會做複盤：
- 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「數據密集型」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 個數據支撐
- 每篇文章至少包含 3 張圖表
- 數據來源必須標註
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》。
這篇文章的數據量不多，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「羅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：系統在幫我優化系統。內容 Agent 也不是一次性搭建就結束，而是持續進化的系統。
03 從個人能力到諮詢服務：驗證方法論的可複製性
當我把自己的投研和內容 Agent 系統跑通後，我開始思考：這套方法能否幫助別人？
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消息牽著鼻子走，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，複盤
- 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 週：訪談他的工作流程，識別可 Agent 化的環節
- 第 2 週：搭建知識庫 + 配置 3 個核心 Skills + 設置自動化任務
2 週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：
- 時間瓶頸：每個專案需要 2-4 週，我一個月最多接 3 個專案
- 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 的範式轉移
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、自動優化
區別在於：SaaS 賣的是「能力」, AaaS 賣的是「結果」。
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，進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
寫到這裡，我想分享一些更深層的思考。
傳統的個人業務增長路徑是：
- 初級階段：賣時間（按小時收費）
- 中級階段：賣產品（一次開發，多次售賣）
- 高級階段：賣系統（建立平台，讓別人在上面交易）
Agent 化提供了第四條路徑：賣演算法能力。
你不再需要：
- 雇用一個團隊（省去管理成本）
- 開發一個複雜的軟體（省去技術門檻）
- 建立一個平台（省去網路效應冷啟動）
你只需要：
- 把你的專業知識結構化
- 配置 Agent 系統執行
- 持續優化演算法框架
這是一種新的槓桿：演算法槓桿。
它的特點是：
- 低成本：主要是 API 調用費，遠低於人力成本
- 可複製：同一套 Agent 可以服務無數客戶
- 可進化：隨著大模型能力提升，你的 Agent 自動變強
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、數據整理、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：
- 這項工作是否可以被標準化？（如果是，可以 Agent 化）
- 這項工作是否需要創造性思考？（如果不需要，可以 Agent 化）
- 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」
- 如果你是業務 → 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：優化（本季度完成）
記錄 Agent 系統為你節省了多少時間，產出品質是否穩定。
每週做一次複盤：
- 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 系統穩定運行後，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。
後續我會分享如何用 Openclaw 或者其他最新的 AI 工具搭建你的 Agent 系統；如果你有影片剪輯經驗、或者熟練運用 Openclaw 等 Agent 工具，甚至你自己做過 AI 專案開發，歡迎聯繫我，我在招募全職的小夥伴一起 Build 未來。
原始文章請瀏覽：XinGPT
