E005_唐奕波：从0到1搭建AI投研智能体 | 零基础上手指南

樊帅、韦华欢迎您来到新一期《小苔花园》。

本期主讲人唐奕波，是一名私募基金资深研究员，也是公众号“奔波儿r”主理人。奕波本硕都是金融专业，2018年进入公募基金，研究新能源行业；2021年进入美元私募基金，研究全球电力、制造、AI硬件。

奕波没有任何编程基础，但从去年12月开始，他利用Claude Code搭建投研工作流，并持续发现投资机会。

本期节目奕波详细拆解了自己的AI投研智能体“小豆花”的搭建过程。

先把投研工作流，拆解为六大环节，每个环节利用“AI First”的思维来释放AI超能力。为此奕波还用了实际工作中的案例进行了深度解读。在此认识之上，奕波给大家讲述了AI投研智能体的基本原则，并且从零开始搭建了一个MVP（最小可执行系统），然后不断做加法完善这个系统，又定期做减法来保持系统的灵敏迅捷。

除此之外，奕波还提出用AI First和把智能体视为平等协作者两种思维方式作为进阶的武器，并且抨击了不愿意学习和成长的老登思想。

尽管奕波深入浅出，但搭建智能体确实耗时耗力，且不是易事，没有时间和精力的同学也不必焦虑，市场上仍有不少可替代的商品。

如果对着Shownotes把本期播客认真学完，我们相信，即便是零代码基础、零AI基础的听众，也能轻松上手搭建属于自己的AI投研智能体。

🎤主播：唐奕波 ｜ 主持：王韦华、樊帅 ｜ 技术支持：小黑

🕙时间线

引言

00:50 嘉宾唐奕波介绍

05:48 用Claude Code之前的基础准备

第一章 拆解投研工作流

07:30 用好AI的第一步是先了解自己的工作

08:00 私募研究员投研工作的六个环节

• 10:08 第一个环节：Idea收集

• 15:19 第二个环节：信息收集

• 16:02 第三个环节：深入研究

• 17:24 第四个环节：给老板汇报

• 17:59 第五个环节：决策

• 20:28 第六个环节：跟踪研究

• 22:14 知识库

第二章 实践案例——MLCC

• 24:00 Stage1：IDEA从哪来

• 27:58 Stage2：信息收集

• 29:03 Stage3：深入研究

• 31:24 Stage4：给老板汇报

32:36 Stage5：决策

32:48 Stage6：跟踪研究

• 35:19 总结六个步骤

第三章 理解AI投研智能体的基本原则，从零开始搭建

我的双层系统架构：内层系统

38:32 三个闭环

• 39:07 闭环1：假设验证

• 39:31 闭环2：知识沉淀

• 39:41 闭环3：规则晋升

我的双层系统架构：外层系统

40:22 外层元系统

42:28 什么是Skill？

44:44 “逐层展开”原则

47:39 什么是斜杠触发命令？

52:45 外层系统：摩擦记录与反馈

53:00 四层自我进化

第四章 先建一个MVP（最小可运行架构）

53:23 第一重要原则——MVP原则

• 54:03 MVP的最小文件夹

• 54:54 最小系统也要三级路由，从CLAUD.md开始

• 55:35 文件夹的结构

56:21 MVP的本质就是由路由的MD文件和文件夹的结构构成

第五章 从MVP开始“做加法”

输入端和知识库的拓展

• 58:34 输入端的拓展

• 01:00:00 知识库的拓展

输出端的拓展和反馈

• 01:01:03 输出的拓展

• 01:01:10 反馈机制

本节总结：

拓展的原则

01:04:02 拓展原则之人机协作

• 01:04:16 给AI读的

• 01:04:52 给人读的

第六章：给系统做“减法”

01:06:48 定期清理

01:08:30 为什么要清理项目路由文件中的“规则”？

第七章：进阶需要的两大思维

01:09:16 “AI First”思维

01:09:44 什么是GitHub？

01:11:25 “平等的协作者”思维

• 01:15:10 AI智能体的局限之一：审美

• 01:18:15 我的“小豆花”

第八章：研究员与AI投研智能体的关系

01:18:29 现状：从“协助”到“相互加强”

01:18:44 AI智能体的局限之二：文章结构

01:20:38 “相互加强”的案例：接受AI的意见，也要指出AI的错误

01:21:24 AI智能体的局限之三：端到端

01:21:30 进一步成长

第九章 如何摆脱不会构建AI智能体的焦虑？

01:23:23 觉得构建AI投研智能体麻烦，不做又焦虑怎么办？

01:24:17 商品化的AI投研智能体：Alpha派、AlphaEngine、Wind等的讨论

总结：请记住四大原则

01:29:09 四大原则

• 01:29:11 拆解自己的工作流

• 01:29:27 第一重要的原则——MVP原则

• 01:29:42 第二重要的原则——AI First

• 01:29:55 反馈系统

01:31:08 原则之外：要“开放”

01:31:20 价值投资者和AI

01:32:46 把“不想干的活”丢给AI

彩蛋：闲聊和问答

01:33:21 Mac和Windows上构建AI投研智能体有啥区别？

01:34:30 第一次亲密接触AI投研智能体的时间和过程？

01:37:42 AI提升效率会不会让你工作更轻松？

01:39:27 对于伟大企业家的研究，AI可能没法帮你“做广”，但可以帮你“做深”

01:41:19 你的判断、审美更重要

01:43:47 每天消耗多少Token？用中转站还是直接账户？

01:47:28 樊帅感谢奕波，期待早日再来！

本期金句

• AI First，想到就去做，AI干不了再说。

• 你给它喂再多巴菲特，它也成为不了巴菲特。

• 你想让AI学会审美是几乎不可能的。

• AI没有目的，AI的目的就是你给它的那个任务。

• 要做加法的同时持续做减法，保持系统可运行。

• 你跟AI是平等的，它check你，你也check它。

• 杰文斯悖论：用了AI反而每天12点不想睡。

• AI变化太快了，它不是以年维度，是以月维度变化的。

• 要适应硅基时代的作息规律。

• 你用了AI不见得快特别多，但你不用，有可能慢很多。

工具与资源：

• ClaudeCode、Codex、Anthropic、DeepSeek

• Substack、Reddit（海外 idea 来源）

• FMP（海外财务数据 API，约 200 美金/月）

• Obsidian（笔记软件入口）

• Macmini（定时跑任务）

• 刘小排：《防封号指南》mp.weixin.qq.com

• 秋芝2046：《Claude Code 上手指南》 www.bilibili.com

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