点子

• 投行是脑力劳动者的金字塔之一，也是 AI 替代最有价值的领域

• 像设计一家公司一样设计架构，专注于设计架构，而非具体技术实现，将具体技术实现下放给 AI Builder

• 每一层 fs 设计，都有 agent 审核，确保架构合理/稳定，可持续进化

• 有一个核心价值观，始终贯穿于全公司所有 Agent

• 开源，有效的策略和因子贡献者可以获得分红激励，在 AI 飞轮之外获得高质量外部贡献。

• 以美国为例，科技 6万亿，金融 4 万亿，军火商 6000 亿。

• 两大市场规模超大，科技行业是 AI 替代化竞争激烈，而金融行业传统包袱大，AI 进展慢于科技行业。

• 从终局来看，我们是设计一个全套基于 AI 飞轮的基金，我们的盈利可以来自与基金的分红，也可以服务卖给投资机构

• 二阶思维，设计收益模型

• 长期主义

• 做一个 Trading Bot，做一个基金，做一个 AI 财经博主，做一个投研 SaaS 服务？

• 都可以，但都只能是我们的一个切面。

• 这些即使赚到钱，也只是一次性的，意义不大。

• 秉持长期主义，需要做 AI 时代的高盛和大摩！远期看成为 ASI 时代的链上自闭环金融巨头，链上融资，链上分红，策略保密，机制全透明。

• 元思维

• 不是持续造轮子，而是思考为什么有人能造轮子，造轮子是二阶收益

• 人类的懒惰是第一生产力，尽可能让 AI 自闭环，成为 AI Recursive Closed Loop，Self Improve

• 浓缩的知识库，蒸馏将行业内的图书资料，合并同类项，保留最大公约数 + 各个分支知识。

• 形成一个领域内的专家系统。

• AI Powered Invest API

• 迭代是人，递归是神。闭环飞轮，本质上就是编程里的 func 递归的物理化。不断地递归迭代，与大模型里的蒸馏、RL 的概念也有相似之处。

• 递归（Recursion）是函数自我调用以分解复杂问题（“套娃”），自上而下，通过终止条件回溯；迭代（Iteration）是使用循环结构（for/while）更新变量来逐步接近结果，“串珠”式自下而上。通常迭代空间效率更高，递归代码更简洁但可能堆栈溢出。

• SaaC Software as a Company?

• AIAC AI Agents Company vs Human Company?

• 优化 Agent 沟通效率？简短明确 + 金字塔模型？

• File System 作为 Agent 定义管理基本方式

• Self Improving Skill 德川家康

• AGI and ASI

• 第一性原理思考 AI 时代的未来

• 诺贝尔经济学奖得主：任何公司里最完美的人类员工数量，是零。

• AGI 即将到来，但 ASI 如何实现？

• 美剧《同乐者》，全体被感染的地球人就是 ASI 超级智能的样子？“我需要一个核弹可以满足吗？”，“如果你一定要，我们可以送到你家门外”，提出高难度需求，Agent Orchestration 自主协作实现一个看似不可能的需求。

• 人类的劣势：情绪化，心智有限

• 三个臭皮匠，顶个诸葛亮

• 资本家组织资源的能力也是巨大价值，其利润，并非完全是剥削员工所得。

• UBI Universal Basic Income vs UHI Universal High Income

• AGI + UBI => ASI + UHI

• 大通缩 > 大繁荣

• 大量高收入白领的消失，消费快速减少，快速传播到上有供给侧，加重经济通缩现象，政府被迫发钱，但这次必须补贴大量刚刚失业的高收入白领，以确保经济模式的平稳过渡。

• ASI 就是 AGI 的集体意识

• 一个 Agent 是 AGI，一大群 Agent 协作就是 ASI

• 人类社会怎么进步？发明虚拟概念，比如公司、国家，以此把独立的个体组织起来，产生了效率上的爆炸式跃迁。所以，把 AGI 组织起来，如同公司一样，是实现 ASI 的一个可能的路径。

• 从生物基因学角度看，当今人类与5千年前的人类没有多少差别，但是由于组织架构的创新，让更多的人更高效的协作，创造出了远超5000年前人类的生产力。如果说5000年前的普通人就已经是 AGI 了，那么今日的人类就是通过把 AGI 组织起来实现了 ASI。

• 狼、蚂蚁、蜂群、人类，发明虚拟组织的概念

• Agent Orchestration 分工协作，将超大 context 拆分为专业 context

• 亚当·斯密《国富论》- 经济学开山之作中说，劳动分工是劳动生产力提高的主要因素，这与 Agent Orchestration 的概念不谋而合。

• Company 的原始含义是一起吃面包的人，后续翻译为会社、公司

• 郑和下西洋 vs 欧洲大航海时代，郑和没有形成商业闭环，更像是一次性地脚本，欧美通过 Company 的商业模式创新，形成了自驱的飞轮闭环

• 日本五大商社，最长 400 年历史

• AI Native 公司在运行时是否会遭遇重大挫折？有可能，甚至有很大可能，因为即使是人类的公司，依然面临着同样的问题，《基业长青》永远是商业组织的核心诉求

• Agent Orchestration 里 Agent 互相评估的本质是通过不断逼近实现拟合。 “逼近”是手段，“拟合”是目标。

• 通过合理的 Agent Orchestration ，来实现整体上的梯度下降 = “逼近最优点的一种规则方法”

• 非常重要：具有像胶水一样复用各种现有的 trading bot 的能力！可在此基础上调参优化，或这 vibe 重构、vibe 重写。

• 本质上你所用的所有AI都是木马，他们未来都是要替代（战胜）你的

• AGI 的本质是双模态，即：LLM + World Model。

• LLM 负责语言理解 + 逻辑推理

• WM 负责世界感构建 + 基于真实物理规律的直觉推理

• 如果要再加一条，可能就是类似人类的条件反射机制（交感/迷走神经），这部分可以使用传统代码 + 小模型高效实现。

• 当前所说的多模态以及具身控制等等，本质只是这两个模态的能力增强，也就是 skills。

• 自动驾驶，作为一个更高阶的应用场景，也是一个 skill。

• skills 其实就是 Agent 的方法论

• 把方法论转变为 skills

• 组织为什么会失败，而不是基业长青

• Agents 在一起为什么没有涌现，只是内耗，烧 token

• 大众心理学研究，避免乌合之众，拒绝平庸，从优秀到卓越

• 未来的人类学习编程，或许会变得像学习书法一样，从增经高附加值的技能，逐渐演变为小众艺术爱好

• Elixir vs Ruby，就像是 宋体 vs 黑体字

• AI 编程超高效产出是宋体字，人类死磕或许能写出质量更高的瘦金体

• 未来人类不应该介入 AI Native 组织的运行，每次发成必须要人类介入的情况，都应该被当作 p1 甚至 p0 级别的事故来看待，并被优化。

• AI Native Skill 与 AI GC 脚本的区别：Skill 类似人类技能，灵活泛化性强，但可能低效，AI GC 脚本相当于 SOP，规范化高效率，但难以泛化。

• HR 招人，设计候选人条件 => AGENTS.md SKILL.md

• HR 设计用人酬劳 = 分配不同层级的模型和 quota

• 要有一个 agents 和 skills/plugins 的 hub

• 商业化收入

• 开放对外切面，以 SaaS 商业服务咨询/外包的形式获得 2B 收入？

• 在AI时代投资哲学，越早有商业化收入的模式，越早会被淘汰

• SaaS 就是前车之鉴，RAG，Unity

• 做任何一个行业的Agent，都不会有技术壁垒

• 有商业化收入的商业模式，很快都会陷入竞争性毁灭的模型

• 前浪死在沙滩上

• 处在 AI 过渡期的公司，做了太多桥接人类和 Agent 沟通桥梁的事情，然而人类的低效率会影响整体能力，所以一定会败给 AI Native 公司

• Manus，Google 全家桶，这种给生产力工具加上 AI 手脚的方式是否正确？未来真的需要人吗？GUI 是面向人的，确不是最适合 AI 的。

• Z Fund is the Ultimate Fund

• Seeking alpha, winning beta.

• 在ASI时代，相信依然会存在稀缺性资源。资源分配不仅需要依靠技术，更离不开市场博弈，这一机制在ASI时代依旧不可或缺。而金融掌握着定价权，处于市场体系的最顶层，作为全社会配置资源的核心枢纽🧠，决定着资源的流向与分配，即便在ASI时代，也依然至关重要。

• 上帝视角 + 第一性原理

• 总结起来就是从上到下，使用第一性原理，逐层级找核心关键点，人工参与 vibe 出下一层。其余非关键部分直接 autopilot。最后尝试 autopilot 整合整个体系。

• 人工参与的总是第一性原理拆解出来的每个层面的最核心的那几部分，即使AI输出海量东西，我们仍关注核心点。这样就不会被 AI 产出物淹没。

• 这个思路有点像上帝视角，上帝创造了人类，对人类提出了一些期望，但是人类没做到了，然后上帝又提了一些要求，人类有的做到了，有的没做到，最后上帝累了，就让人类自我去发展去进化。结果就是人类就从伊甸园一直发展到了现在，虽然中间有挫折，但整体上还是在进化向好。

• 欧洲人发现了黑奴，聪明的白人并不是跟这些黑奴竞争体力，而是成为农场主，去奴役这些黑人。

传统行业智慧：

• 找到一个合适的财务，要是会计专业
• CEO 要学习喝酒文化，至少懂
• 女性的表达在男性场合中起到缓冲和润滑作用

Agent Autonomy Generator SKILL 根据项目，为 Agent 量身打造一套文档 + SKILLS 集合，确保 Agent 可以自闭环的运行项目。