已经初步尝试使用了快半个月的阿里悟空，最大的感觉就是他不是那种只需要简单任务就可以随时安排的龙虾，但是却是可以进行针对性要求的龙虾，我们之前也说了如何让其作为一个小助理，如今经过快半个月的摸索使用，我们觉得对于投资来说，悟空的使用可以从以下几个方面来进行操作：
首先，在Token作为AI时代硬通货的背景下，克制是我们使用“悟空”的第一要义。当前，Token的消耗是AI智能体运营的核心成本，一个复杂的任务闭环，其Token消耗量可能是普通对话的数十倍乃至上百倍。因此，盲目地为“悟空”安排一堆功能，试图让它成为一个无所不能的“超级员工”，往往会导致算力的虚耗。许多功能在实际研究工作中可能根本用不到，或者使用频率极低，但维持其运行的“心跳同步闲置税”却在持续燃烧预算。这正如企业经营中，盲目扩张生产线只会增加固定成本，而无法带来相应的边际收益。最高效的方法，是根据自身的研究框架和实际需求，精准地调用“悟空”的特定Skill，让它成为一个专注的“特种兵”，而非一个臃肿的“万金油”。
其次，针对投资逻辑的落地，需以“精准教学”替代“盲目自学”，通过长期内容输入实现算粒的最大化节省。投资研究具有极强的专业性和逻辑性，悟空龙虾虽具备一定的学习能力，但并非能自主掌握复杂的投资框架与分析逻辑，若盲目要求其自学，不仅会消耗大量token，还可能得出偏离实际的结论。提前向龙虾输入自身长期积累的投资逻辑、分析框架和研究方法，能让其快速适配需求，形成符合个人习惯的响应模式，减少重复试错带来的token浪费。笔者在试用中，将自身长期关注的行业研究逻辑、估值模型、数据筛选标准等内容逐步输入，后续调用时龙虾能快速响应，无需反复沟通，算粒消耗较初期减少近40%，这充分说明，有针对性的教学的是提升token使用效率的核心路径。
第三，明确龙虾的定位的为“辅助助理”，规避复杂逻辑推理，聚焦简洁明确、需长期记忆的任务。悟空龙虾的核心优势在于高效执行与长期记忆，而非复杂逻辑推演，这一点与投资研究中“分工协作”的逻辑高度匹配，对于一个研究者来说，负责核心的逻辑判断与决策，龙虾负责辅助性、事务性工作。从工具适配性来看，悟空龙虾通过api接口实现了高效执行，但在复杂逻辑推理上仍存在局限，若强行要求其处理多维度、高难度的投资推理问题，不仅会消耗大量token，还可能出现逻辑偏差。笔者在试用中，将数据归档、研究笔记整理、核心指标记忆等简洁明确的任务交给龙虾，自己则专注于行业趋势判断、投资标的分析等核心工作，既提升了整体研究效率，又有效控制了token消耗，实现了“人+工具”的最优分工。
第四，信息搜集，尤其是有针对性的信息搜集，无疑是“悟空”最能发挥其效率优势的领域。在信息爆炸的时代，从海量噪音中快速筛选出有效信号，是投资研究的第一步，也是最耗费人力的环节之一。“悟空”可以设定特殊交易时段，监控市场动态、公司公告、行业新闻，并按照预设的关键词和逻辑进行初步的归纳与总结，极大地提升了信息处理的广度与速度。它就像一个不知疲倦的初级研究员，能够迅速完成信息的“粗加工”，为我们的深度分析节省出宝贵的时间。
可以说，投资研究中高效使用悟空龙虾，本质是一场“成本与效率”的平衡术，这才是最大利用效率使用悟空龙虾的关键。
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