手搓“巴菲特”agent优化实录：从单一股票分析到通用咨询

大家好，这是我的专题《AI颠覆人类倒计时：普通人自救指南》系列文章之一。上一期我们详细演示了如何手搓一个巴菲特投资助理来帮助我们打破投资前的信息壁垒。手搓“巴菲特”：普通人如何用 AI Agent 打破投资信息差？（附保姆级教程）

““一个agent正式发布，不是结束，而是持续优化的开始。”

“巴菲特”上岗后，用户都有哪些槽点？

“巴菲特”智能体上岗后，我就兴冲冲地找了一些朋友和同事进行试用，结果吐槽很快到来。总结如下：

• 槽点1：功能单一，除了提供股票分析，其他问题一律拒绝回答；
• 槽点2：“记忆超不过3秒”，记不住前边问过的问题；
• 槽点3：模型幻觉，比如询问美团股价，回答错误；
• 槽点4：能力不够，做不了技术指标方面的分析；
• 槽点5：对于股票，想要查询股价而已，不想要完整分析报告；

……

今天，我们就来聊聊：针对上述问题，我们如何进行优化？

问题分析和优化思路

分析以上槽点，归纳出来有几个方面的问题和解决方案：

问题1. agent定位和用户预期的差异：

上一期我们对于智能体的能力定义是根据用户输入股票，自动完成“数据收集-框架分析-报告生成”的全流程。

然而，实际发现用户对于“巴菲特”预期不至于此，槽点1和5表明用户还存在投资咨询，股价查询等方面的需求。而我们在提示词里，对agent能力进行了严格限制，缺少对应的处理逻辑。

# 限制条件
1. 只能对用户指定的特定一只股票进行分析。

【解决方案】

更新Agent定位：根据用户的需求，进行投资咨询/股票分析/信息查询等多方面的投资助理。

【实现方法】

新增“意图识别”，精准识别用户的需求，增加流程分支满足用户投资咨询/信息查询等需求。

问题2. 价格精确性要求 VS 大模型搜索幻觉

对于股价信息，目前实现方式是通过工具提取到股票信息后，再进行搜索获取。然而，大模型存在幻觉，或者多地上市的公司，比如美团/阿里同时在香港/美股上市，价格可能出错。

【解决方案】

价格获取从模型搜索，变为调用接口获取，保证准确性。

【实现方法】

将股价查询接口，封装成工具，在agent识别到股票代码后，按条件调用工具进行查询。

问题3. 无法进行好的技术指标分析

对于技术指标分析，需要有股价的成交历史数据/MACD/KDJ等指标数据作为输入。纯靠大模型搜索，能力难以满足。

【解决方案】

增加分支，在需要进行详细技术分析的时候，通过接口来获取。

【实现方法】

将指标数据封装成工具，按需进行调用。

下面，我们先来看第一个问题具体的优化过程：

定位：股票分析助理 VS 投资咨询助手

为实现agent定位的变化，着手对agent进行改造。

Step 1：重新定义应用

从欢迎语设计和agent的prompt设计上，进行优化。从单一的股票分析变成能完成意图识别并提供对应投资咨询的巴菲特投资顾问。

欢迎语设计：（如下，进行了能力扩展，增加信息资讯/投资哲学等）

Agent prompt改写：重新设计工作路径，除了股票分析，还支持其他类型咨询。

这里特别说明一下，为了让agent的答复更精准和专业，这里添加了两个新的工具 “知识库问答” 和 “Sequiential Thinking”。

Step 2：工作流——新增意图识别和处理分支

由于此应用采用了multi- agent模式，且agent之间的转交是通过工作流编排的方式。因此，用户的请求将通过工作流去指派到不同的agent来处理。

所以，为了让agent可以识别到用户的不同需求，我们在工作流的第一个节点，需要加入一个“意图识别”，提取出不同的需求，并将用户请求路由给不同的分支来进行处理。

具体链路如下：

1. 大模型意图识别节点设置

1.1 在输入变量中，选择用户输入

1.2 意图识别设置

• 选用模型
• 待提取意图的内容：选择输入变量（即用户的请求）
• 意图：完成意图名称/描述/示例的设置和说明

1.3 为不同的意图，设置对应的分支流程

• 将股票深度分析（意图1）连接到已有股票分析的流程上；
• 将投资话题/信息查询和其他意图连接到新分支上进行处理。（此处采用的是“股票分析小助理”，对非深度股票分析意图进行兜底和通用处理。

阶段性优化效果

✌️阶段性优化效果：

1.欢迎语：输入不同的类型问题，获取到不同的答复

2. 投资小白咨询

3. 股票详细分析：分析茅台股票

下期预告

后面我们将继续寻找解决方案，引入股票数据查询接口和工具，解决技术分析和精确价格查询的问题。

敬请期待！

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