先别追求“自我进化”的框架,把写投资报告这件事收窄成一条能反复跑、每次留下判断记录的循环;Kimi 会员加国内可用的工具就够起步,经验靠你写下的规则和验收标准积累,不靠换 harness。
AI根据立正公开的文章和视频整理,不是他本人回复。重要的判断,请回到出处核对。
经验要落在你写下的规则里,不在工具里
AI推演你换过好几个 harness 仍然觉得每次从零开始,很可能是因为每次的经验都留在对话里,没有沉淀成下一次能直接读的文件。可行的做法是给投资报告建一个固定的项目文件夹:一份写清任务目标、数据来源、报告结构和“什么算合格”的说明,一份记录每次出错和你的修正。每次让 agent 先读这两份再动手,做完后把新发现的错误补进去。这样“积累”发生在文件里,换模型或换工具都不会丢。立正在处理 agent 越权发布时,选择的是让 AI 更新项目里的规则文件、加一道对外内容的审批关口,而不是收紧权限或每次亲自盯着1。
先闭合一条小循环,再谈自我进化
投资报告的价值不在产出数量,而在它是否改变了某个投资判断。可以先选一类你常写的报告,比如某只股票的跟踪笔记,让 agent 负责搜集和整理,你负责结论和验收;连续跑几轮后看哪一步反复出错、哪一步你其实不需要它做。关于消灭 fake work 的那篇文章提出,暂时改不了大环境时,可以先闭合一个小循环:做出改动、让真实使用发生、观察结果、再改一次,练的是从判断一路负责到结果2。同一篇也提醒,如果说不清这项工作最后要改变什么,agent 只会更快地生产看起来像成果的东西2。
你判断不了好坏,就管不了这个 agent
AI推演投资报告尤其如此:agent 写得越流畅,越容易掩盖论据薄弱。和 agent 合作类似第一次当管理者,要事先说清任务和约束,并对照你真正要的东西严格检查,而不是被漂亮的结果骗过去3。具体到你的处境,可以在规则文件里写明验收项,比如数据必须有出处、结论必须给出反面情形、预测必须标注假设;每次报告按这几条打分,不合格就退回重做。这比追求 agent 自己“进化”更能积累你的判断力。
现有材料没有针对 Kimi 或国内网络环境的具体配置方案,上述做法是把它当作可读写文件的通用 agent 来推演。
出处
- 1Codex“背着我”发了个帖,但我不怪她…
看 agent 越权发布后,用规则文件加审批关口代替收紧权限的处理思路。
- 2如何识别与消灭 fake work
核对“先闭合一个小循环”和“说不清要改变什么就只是生产代理信号”的原始表述。
- 3AI替你做出来以后,你还会什么?|哥大客座课程回放
核对和 agent 合作像当管理者、要能判断活干得好不好的说法。
你也有想问的?
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也可以接着问:
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