搭建 Agent OS，其实是把基金经理的判断方式写下来。
市场波动本身并非风险的来源，每天都在做判断，却说不清自己是怎么做出来的，才是真风险。
在搭建 LunarScout Agent OS 的整个过程中，我反复思考这个问题。很多人一听到 Agent、自动化、交易系统，第一反应都是执行：下单、风控、成交。但对于大多数基金经理来说，真正的起点从来不在交易那一刻。
起点在更早的地方——在每天的覆盖、跟踪、更新判断里。
判断不是突然发生的，它是被一整天的增量信息慢慢推出来的
观察一位成熟的基金经理，很少是因为某一刻灵光一现就去交易。更多时候，走的是一条隐形路径：
前一晚和清晨，我们已经完成了信息覆盖——宏观环境、行业变化、公司动态、重要事件。在清楚哪些东西发生了变化，哪些没有之后，会用类似贝叶斯更新的思维，利用各自独立的信息，来修正对股票估值的先验概率。
开盘前，心里其实已经有一个模糊但清晰的框架：哪些标的值得继续跟踪，哪些应该暂时放下，哪些如果价格或结构发生变化，再根据当天的增量信息一一校准似然度。
这也就是交易之外，日常投研的连续性。
在 LunarScout 里，我把这一步打造为 daily context 场景：表面看起来像观点汇总，实则是“今天我在覆盖什么、关注什么、警惕什么”。因为如果连这一层都不清楚，后面的任何决策，大概率会悬空没有根基。
Decision Brief 不是交易指令，而是判断的中间态
很多人小看了 decision brief，以为它等同于“我要不要买卖”。但真相其实更接近：这是一个阶段性判断的确认点。
当盘中结构、价格、成交、信息逐渐向某个方向收敛，我需要做的不是立刻下单，而是回答几个更基础的问题：
- 我现在对这只标的的判断，和早上相比发生了什么变化？
- 是事实在改变，还是情绪在放大？
- 如果今天什么都不做，这个判断是否依然站得住？
Decision brief 就是在这个位置出现的。它连接的是：日常投研的覆盖与跟踪 → 盘中观察 → 是否值得升级为需要行动的判断。
只有当这一层被写清楚，后面的执行才有意义。
执行只是判断的一种后果，而不是目的
在真正进入交易之前，我刻意让系统多走了一步。不是问“能不能下单”，而是问“这个判断，是否已经足够成熟到可以承担执行的后果”。
这也是为什么在 Agent 里，我把风险闸门、确认步骤、执行计划拆得很清楚。不是为了限制交易，而是为了确认：
这是一个我愿意为之负责的判断。
执行只是这条判断链路的自然结果，而不是冲动的出口。
盘中不是不断做决定，而是不断验证判断
一个成熟的买方，很少在盘中不停地下新结论。更多时候，是在做验证：
- 价格行为是否仍然符合我早上的理解？
- 关键位置有没有被破坏？
- 市场给出的反馈，是支持我继续持有判断，还是提醒我需要修正？
这一步，我受到了 OpenClaw 设计的 heartbeat 的启发。在我的系统里，它被我实现为周期性的监控与类似 heartbeat 相同功能的风控巡航。
除了实时更新盘面和持仓信息，同时还可以确保：我没有在不知不觉中，偏离自己原本的判断逻辑。
收盘不是结束，而是下一次覆盖的起点
收盘后，真正重要的不是盈亏数字本身。而是两件事：
- 今天哪些判断被验证了，哪些被证伪了？
- 如果明天再看这只标的，我是否还能解释清楚今天为什么这么做？
所以我把所有关键输出统一沉淀下来，进入长期可追溯的跟踪体系里。除了审计，更是为了跟踪与复盘。
让判断有历史，让历史能被再次理解。
我想做的并非是交易下单卷到多快，而是更稳定的判断
这次把整个 Agent 从投研覆盖一路搭到执行闭环，最大的价值除了自动化本身之外，是它让我第一次主动思考之后，把一个基金经理的一天完整写了下来。
什么时候在看什么，什么时候开始形成判断，什么时候应该停下来，什么时候才轮到执行。
当这些被写清楚之后，系统反而变得很克制。
它既不替我思考，也不替我承担风险。它只是提醒我：
每一次出手，最好都能说得清楚，你为什么要这么做。
如果有一天，这套东西可以被更多的基金经理理解、复用、定制，可能不是因为它智能。而是因为它尊重了一个做决策的人，真正是如何工作的。
本文涉及的多智能体与自动化投研实践，在 云栈社区 的技术论坛中有进一步的探讨与资源分享。
发表于 2026-2-12 09:25:33
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