หัวเรื่องเรื่อง: "งานรายปี 1.5 ล้าน ฉันทำด้วย AI ในราคา 500 ดอลลาร์: คู่มืออัพเกรดเอเจนต์ธุรกิจส่วนตัว"

ผู้เขียนเรื่อง: XinGPT, นักวิจัยด้านคริปโต

วันตรุษจีนปี 2026 ฉันตัดสินใจที่จะทำระบบธุรกิจของตัวเองให้เป็นระบบเอเจนต์ทั้งหมด

สัปดาห์หนึ่งหลังจากนั้นวันนี้ระบบนี้ได้รันเรียบร้อยไปถึงไมล์สตอน 1/3 แม้ว่าระบบนี้ยังไม่สมบูรณ์ งานประจำวันของฉันลดลงจาก 6 ชั่วโมงเหลือ 2 ชั่วโมง แต่ผลลัพธ์ทางธุรกิจเพิ่มขึ้นถึง 300%

สำคัญมากคืนความจริงฉันยืนยันสมมติฐานหนึ่งอย่าง: การปรับโฉมธุรกิจส่วนตัวให้เป็นระบบเอเจนต์เป็นไปได้และฉันรู้สึกว่าทุกคนควรสร้างระบบแบบนี้

การมีระบบเอเจนต์หมายความว่ามโนวของคุณเรียบร้อยเปลี่ยนแปลงจาก "ฉันจะช่วยให้งานนี้เสร็จเร็วขึ้นอย่างไร" เป็น "ฉันควรสร้างเอเจนต์อย่างไรเพื่อช่วยให้งานนี้เสร็จเร็วขึ้น" ผลกระทบที่ล้ำหน้าจากการคิดแบบนี้เป็นเอเจนต์จนถึงรูปแบบ

บทความนี้ฉันจะไม่สร้างมูลนิธิที่เป็นผลิของ AI หรือสร้างความกังวลเกี่ยวกับ AI แต่จะแยกอย่างละเอียดวิธีฉันทำการเปลี่ยนแปลงนี้ขั้นตอนทีละขั้นตอน และคุณสามารถคัดลอกวิธีการเหล่านี้ได้อย่างฟรี

นี่คือบทความต้นของการสร้างระบบการใช้งาน Agent กระบวนการผลิต ตอนนี้คลิกร่วมสำรองเพื่อติดตามการอัพเดทในอนาคตและหลบพลัด

ทำไมการ Agent มากับการจำเป็นและไม่ใช่เลือก

ก่อนอื่นมาดูความเป็นจริงสิ้นชีพ:

หากแบบโมเดลธุรกิจของคุณคือ "เวลาแลกเงิน" แล้วรายได้สูงสุดของคุณถูกล็อคโดยกฎสรีระสัมพันธ์ มีแต่วันเดียวในตอน 24 ชั่วโมง แม้แต่ว่าคุณทำงานตลอดปีแบบไม่มีวันหยุด ขีดจำกัดการเรียกเก็บเงินต่อชั่วโมงจะอยู่เป็นเท่านั้น

· ผู้จัดการกองทุนรายปี ¥1.5 ล้าน ≈ ต่อชั่วโมง ¥720 (คิดตามชั่วโมงการทำงาน 2080)

· หุ้นส่วนที่ปรึกษารายปี ¥2 ล้าน ≈ ต่อชั่วโมง ¥960

· KOL ด้านการเงินยอดนิยมปีละ ¥3 ล้าน ≈ ต่อชั่วโมง ¥1440

ดูเหมือนที่สูงหวังมากๆ แต่ก็เป็นขีดจำกัดของโมเดลการจัดการทรัพยากรมนุษย์

แต่ที่อยู่ที่ดีของ Agent ต่างออกไป: รายได้ของคุณไม่อยู่ในการทำงานต่อเวลาแต่อยู่ในประสิทธิผลของระบบ

จุดสำคัญที่แท้จริง

วันศุกร์ที่หนึ่งในเดือน มกราคม ปี 2026 ตอนเวลา 11 โมงคืน ฉันยังอยู่ที่คอมพิวเตอร์เรียงข้อมูลของตลาดในวันนั้น

วันนั้นตลาดหุ้นสหรัฐตกอย่างมาก ฉันต้อง:

· อ่านข่าวสารที่สำคัญมากกว่า 50 ข่าว

· วิเคราะห์ผลการทำงานหลังตลาดของ 10 บริษัทหลัก

· ปรับปรุงกลยุทธ์การลงทุนของฉัน

· เขียนบทความที่กล่าวถึงตลาด

ฉันคำนวณแล้ว ฉันต้องใช้เวลาอย่างน้อย 3 ชั่วโมง และในวันถัดมืฉันต้องทำขั้นตอนเหมือนเดิมอีกครั้งตอน 8 โมงเช้า

ตอนนั้นฉันเฉยตัวเข้าใจว่า: เวลาของฉันไม่ได้ใช้สำหรับการวิเคราะห์การลงทุนและการตัดสินใจ ฉันเป็นเพียงคนง่ายข้อมูลเท่านั้น.

การตัดสินใจที่จริงจำเป็นต้องใช้เวลาประมาณ 20% เท่านั้นส่วนที่เหลือ 80% คือการรวบรวมข้อมูลและการเรียงลำดับตามแบบฉบับ

นี่คือจุดเริ่มต้นของการ Agent ของฉัน

Agent ของฉันตอนนี้ประมวลผลอัตโนมัติทุกวัน

· ข่าวด้านเศรษฐกิจทั่วโลก 20000 ข่าว

· ข้อมูลทางการเงินของ 50 บริษัท

· ตัวชี้ชวึมข้อมูลระดับโครงสร้าง 30 ข่าว

· รายงานวิเคราะห์อุตสาหกรรม 10 รายงาน

หากต้องมีการใช้แรงงานในการดำเนินงานนี้ จะต้องใช้ทีมงาน 5 คน แต่ต้นทุนของฉันคือ: ค่าบริการ API รายเดือน 500 ดอลลาร์สหรัฐ + เวลาทบทวนทุกวัน 1 ชั่วโมงของฉัน

นี่คือความจุดสำคัญของ Agent: ใช้อัลกอริทึมทำซ้ำโครงสร้างการตัดสินใจของคุณ และใช้ต้นทุน API แทนต้นทุนแรงงาน

01 แยกส่วนธุรกิจของคุณ: จากบุคคลไปสู่สามชั้นระดับของระบบ

งานที่เกี่ยวกับความรู้สามารถถูกแยกออกเป็นสามชั้น:

ชั้นที่หนึ่ง: ฐานความรู้ (Knowledge Base)

นี่คือ "ระบบหน่วยความจำ" ของ Agent

ด้วยงานวิจัยการลงทุนเช่นพวกฉัน วิธีทำของฉันคือการสร้างฐานความรู้ที่มีข้อมูลและข้อมูลที่ฉันต้องการสำหรับการลงทุน

1 ฐานข้อมูลประวัติ

· ข้อมูลเศรษฐกิจโลกย้อนหลัง 10 ปี (ฟีดเดอรัลเซอร์เพิส, อินเด็กซ์รูปร่าง ไร้ที่สิ่งสำคัญ)

· ข้อมูลรายงานการเงินของ 50 บริษัทแห่งดัชนีหุ้นยอดนิยมในตลาดหลักทรัพย์ของสหรัฐ

· บันทึกการวิเคราะห์เหตุการณ์สำคัญในตลาด (วิกฤตการเงิน ปี 2008, การระบาดของไวรัส ปี 2020, รอบการเพิ่มอัตราดอกเบี้ย ปี 2022)

2. ตัวชี้วัดและข่าวสารสำคัญ

· สื่อบันทึกข่าวเศรษฐกิจที่สำคัญและช่องทางข้อมูลหลักของฉัน

· นโยบายของสำนักงานสำรองสัญญาณสหรัฐ และวันที่บริษัทหลักเผยแพร่รายงานการเงิน

· บัญชี Twitter 50 รายการที่ฉันติดตาม (นักวิเคราะห์เศรษฐกิจ, ผู้จัดการกองทุน)

· ตัวชี้วัดเศรษฐศาสตร์ที่สำคัญ

· การศึกษาวิจัยในอุตสาหกรรมที่สำคัญและการติดตามข้อมูลของอุตสาหกรรม

3. คลังประสบการณ์ส่วนบุคคล

· บันทึกการตัดสินใจในการลงทุนของฉันใน 5 ปีที่ผ่านมา

· บันทึกการวิเคราะห์ที่ถูกผิดไม้ถูกของทุกครั้ง

กรณีศึกษาเฉพาะ: การสดุดแตกของตลาดในช่วงต้นเดือน กุมภาพันธ์ ปี 2026

ตลาดสดุดแตกอย่างขึ้นกันอย่างกะทันหันเมื่อเริ่มต้นเดือนกุมภาพันธ์ ทองคำ และเงินไร้ ฟลุค การระบาดของเหรียญดิจิตอล และฟื้นตัวของหุ้นในสหรัฐและประเทศฮ่องกงก็มีการกระเช็ดตกต่อเนื่อง

มีการวิเคราะห์หลายประการบนตลาด:

· ประสิทธิภาพของระบบ AI ที่เชี่ยวชาญของ Anthropic ทำให้หุ้นในตลาดซอฟต์แวร์ ทำล้มลง

· ข้อชี้วัดการใช้จ่ายของ Google สูญเสียความเชื่อมั่น

· ชวนที่จะเข้ารับตำแหน่งเป็นประธานสำนักงานสำรองสัญญาณรอบนี้คือ Warsh ได้รับการกดถ่ายตำแหน่งได้ขึ้นบ่อยขึ้น

ระบบ Agent ของฉันได้ส่งสัญญาณเตือนล่วงหน้าในเวลา 48 ชั่วโมงก่อนการสดุดแตกนี้ เนื่องจากมันติดตามได้ว่า:

· อัตราผลตอบแทนของพันธบาลผลประกันประเทศคร่อมอย่างล้นพ้น, ระยะเวลา 2 ปี ของสหรภพฯ ได้ลดลงอย่างคาดเดาไม่เป็น

· ยอดคงเหลือบัญชีเงินสดของสำนักงานการคลังสหรัฐสูง, กระทบต่อการถอดบานิสต์ของกระทรอมหลัก

· ดอกภาษีทรนต้องระดมทุนประกันวัสดุทอง-เงินระบงคืนชั้นที่ 6 ติดต่อกัน

เหล่าเรื่องเหล่านี้ เป็นสัญญาณชัดเจนถึงการเข้มข้นของเงินทุน และในคลังความรู้ของฉัน มีวิเคราะห์เหตุการณ์แจกงกรอดการค้านของยนต์เยนในเมื่อครึ่งต้นปี 2022 ได้กระตุ้นการแตกต่างในตลาด

ระบบ Agent ทำการจับคู่รูปแบบการเปรเปลี่ยนประวัติ, แล้วให้คำแนะนำเชิง "เงินทุนคับแน่น+การประมาณมูลค่าสูงกลุ่มหลีกขาย" ก่อนการสดุดแตก

การเตือนที่ผ่านมาช่วยให้ฉันหลีกเลี่ยงการลดลงอย่างน้อย 30%

คลังความรู้นี้มีข้อมูลโครงสร้างมากกว่า 50 หมื่นรายการ, ทุกวันมีการอัพเดทอัตโนมัต 200+ รายการ หากเปรียบเทียบกับการบำรุงรักษาโดยมนุษย์ ต้องใช้งาน 2 นักวิจัยงานเต็มเวลา

ชั้นที่สอง: ทักษะ (กรอบการตัดสินใจ)

นี่เป็นส่วนที่มักจะถูกมองข้าม แต่เป็นสำคัญที่สุด

ส่วนใหญ่คนใช้ AI ในลักษณะดังนี้: เปิด ChatGPT → ป้อนคำถาม → รับคำตอบ วิธีที่ AI ใช้นี้มีปัญหาในจุดมุ่งหมายของคุณไม่เห็นด้วย

วิธีการของฉันคือแยกวิเคราะห์ตัดสินใจของตนเองเป็นทักษะอิสระ ดังตัวอย่างการตัดสินใจการลงทุน:

ทักษะที่ 1: กรอบการลงทุนในหุ้นสหรัฐ

（ทักษะดังตัวอย่างเพื่อสาธิตเท่านั้น ไม่แสดงถึงมาตรฐานการลงทุนของฉันจริง ๆ และมาตรฐานการตัดสินใจการลงทุนของฉันก็จะอัปเดตแบบเรียลไทม์）:

markdown

Input: ข้อมูลรายงานการเงินของ บริษัท
มาตรฐานการตัดสิน:
- ROE > 15% (ต่อเนื่องมากกว่า 3 ปี)
- หนี้สินต่ำกว่า 50%
- เงินสดเหลือ มากกว่า 80% ของกำไรสุทธิ
- การป้องกัน (ค่ายี่ห้อ/ประสิทธิภาพของเครือข่าย/ความได้เปรียบทางต้นทุน)
Output: อันดับการลงทุน (A/B/C/D) + เหตุผล

ทักษะที่ 2: โมเดลการซื้อตำรวจของ Bitcoin

markdown

Input: ข้อมูลตลาด Bitcoin
มาตรฐานการตัดสิน:
- ตัวชี้เทคนิคของเทียบเทค: RSI < 30 และระดับสัปดาห์ต่ำกว่าที่ควร
- ปริมาณการซื้อขาย: ปริมาณการซื้อขายหลังจากระยะขายขายแพร่เสีย (ต่ำกว่าเฉลี่ย 30 วัน)
- อัตราส่วน MVRV: < 1.0 (มูลค่าตลาดต่ำกว่ามูลค่าตลาดมีอยู่, เจ้าของทั่วไปขาดทุนทั้งหมด)
- อารมณ์สื่อสังคม: ดัชนีความกังวลใน Twitter/Reddit > 75
- ราคาหยุดการทำงานของเหมือง: ราคาปัจจุบันใกล้เคียงหรือต่ำกว่าราคาหยุดการทำงานของเหมืองที่ได้รับมอบหมาย (เช่น ราคา S19 Pro บรรจุ)

markdown

Input: ข้อมูลตลาด Bitcoin
มาตรฐานการตัดสิน:
- ตัวชี้เทคนิคของเทียบเทค: RSI < 30 และระดับสัปดาห์ต่ำกว่าที่ควร
- ปริมาณการซื้อขาย: ปริมาณการซื้อขายหลังจากระยะขายขายแพร่เสีย (ต่ำกว่าเฉลี่ย 30 วัน)
- อัตราส่วน MVRV: < 1.0 (มูลค่าตลาดต่ำกว่ามูลค่าตลาดมีอยู่, เจ้าของทั่วไปขาดทุนทั้งหมด)
- อารมณ์สื่อสังคม: ดัชนีความกังวลใน Twitter/Reddit > 75
- ราคาหยุดการทำงานของเหมือง: ราคาปัจจุบันใกล้เคียงหรือต่ำกว่าราคาหยุดการทำงานของเหมืองที่ได้รับมอบหมาย (เช่น ราคา S19 Pro บรรจุ)

markdown

Input: ข้อมูลตลาด Bitcoin
มาตรฐานการตัดสิน:
- ตัวชี้เทคนิคของเทียบเทค: RSI < 30 และระดับสัปดาห์ต่ำกว่าที่ควร
- ปริมาณการซื้อขาย: ปริมาณการซื้อขายหลังจากระยะขายขายแพร่เสีย (ต่ำกว่าเฉลี่ย 30 วัน)
- อัตราส่วน MVRV: < 1.0 (มูลค่าตลาดต่ำกว่ามูลค่าตลาดมีอยู่, เจ้าของทั่วไปขาดทุนทั้งหมด)
- อารมณ์สื่อสังคม: ดัชนีความกังวลใน Twitter/Reddit > 75
- ราคาหยุดการทำงานของเหมือง: ราคาปัจจุบันใกล้เคียงหรือต่ำกว่าราคาหยุดการทำงานของเหมืองที่ได้รับมอบ...
- พฤติกรรมของผู้ถือระยะยาว: สัดส่วนสำรอง LTH เพิ่มขึ้น (สัญญาณการซื้อตำรวจ)
เงื่อนไขการกระตุ้น:
- ประสบความสำเร็จในมากกว่า 4 ป้ายกำกับ → สัญญาณการเข้าตลาดทีละช่วง
- ประสบความสำเร็จในมากกว่า 5 ป้ายกำกับ → สัญญาณการซื้อตำรวจขนาดใหญ่
ผลลัพธ์: การปล่อยตัวให้ตำรับ (แข็ง/กลาง/อ่อน) + แนะนำสัดส่วนตำรับ

ทักษะที่ 3: การตรวจสอบอารมณ์ตลาดหุ้นสหรัฐ

markdown

การตรวจสอบวัดประชากร:
- NAAIM ดัชนีโหลด: สัดส่วนการถือหุ้นของผู้ลงทุนที่ให้การเงินโต (ค่า > 80 และการคำนวณมัธยมของสกุลเงิน 100 → คำเตือนจุดยอดการลงทุนของหน่วยงาน
- ค่ากำหนดหุ้นของนโยบาย: ข้อมูลจัดการหุ้นขนาดใหญ่เช่น State Street
- ปริมาณล้างสินบุคคล: เส้นทางเงินผู้ลงทุนประจำวันที่ Fox 把ว่าล็ก
- กำหนดฤดูกาลคู่ขนาด S&P 500: การตรวจสอบว่าใกล้เคียงกับทางประวัติโมเม터ตลาดหุ้นจำนวนมาก
- อัตราจำเส้นคู่ขนาดสินถูก: สภาพภายใต้การเก็บขั้วสูง

เงื่อนไขการกระตุ้น:
- การเตือนจากดัชนี 3 รายการขึ้นไปพร้อมกัน → สัญญาย่อ

- การเตือนจากดัชนี 5 รายการทั้งหมด → ลดสัดส่วนหรือป้องกันความเสี่ยง
ผลลัพธ์: การประเมินอารมณ์ (โลหะอย่างมาก/โลหะ/เน้น/ความกลัว) + คำแนะนำการถือครอง

ทักษะ 4: การติดตาม Likuiditas Makro

markdown

ดัชนีการติดตาม:
- Likuiditas Bersih = Total Aset Federal Reserve - TGA - ON RRP

- SOFR (อัตราดอกเบี้ยการจัดหาเงินย้อนหลัง)

- ดัชนี MOVE (ความผันผวนของหนี้สหรัฐ)

- USDJPY + โอนสหรัฐ - ดอลลาร์ญี่ปุ่น อัตราดอกเบีย

เงื่อนไขการกระตุ้น:
- Likuiditas Bersih ลดลงในอาทิตย์เดียวแล้ว >5% → การเตือน

- SOFR บุกรุก 5.5% → สัญญาย่อ

- ดัชนี MOVE >130 → การขาดทุนทรัพยากรแรงงาน

ลักษณะพื้นฐานของทักษะเหล่านี้คือ：การทำให้เกณฑ์การตัดสินของฉันเป็นรูปแบบที่ชัดเจนและเป็นโครงสร้าง ให้ AI สามารถทำงานตามกรอบความคิดของฉัน

ชั้นที่สาม: CRON (การดำเนินการโดยอัตโนมัติ)

นี่คือสิ่งสำคัญที่ทำให้ระบบเริ่มการทำงานจริง

ฉันกำหนดงานอัตโนมัติต่อไปนี้:

ขณะนี้เช้าของฉันดูแบบนี้:

7:50 ตื่นนอน แปรงฟันพร้อมดูโทรศัพท์ Agent ได้ส่งสรุปตลาดโลก overnight แล้ว:

· ตลาดหุ้นสหรัฐย้อนหลังเพิ่มขึ้นเล็กน้อย หุ้นกลุ่มเทคโนโลยีสำคัญ

· ธนาคารแห่งญี่ปุ่นคงอัตราดอกเบี้ยเท่าเดิม จักวานเย็นญี่ปุ่นมีค่าเงินลดลงเล็กน้อย

· ราคาน้ำมันขึ้นเนื่องจากปัญหาการเมืองกลางทงลอ

· ตีกรอบวันนี้: ข้อมูล CPI สหรัฐอเมริกา, รายงานการเงินของ NVidia

8:10 ทานอาหารเช้า เปิดคอมพิวเตอร์ดูการวิเคราะห์เช้า Agent ได้สร้างกลยุทธ์วันนี้แล้ว:

· คาดการณ์ข้อมูล CPI ตรงตามคาดการณ์ตลาด ไม่มีผลต่อตลาด

· รายงานการเงิน NVidia รอดูกำหนดการสั่งชิป AI

· ข้อเสนอ: ถือหุ้นกลุ่มเทคโนโลยี ดูโอกาสในกลุ่มเพลงพลังงาน

8:30 เริ่มงาน ฉันต้องการตัดสินใจสุดท้ายขึ้นอิงจากการวิเคราะห์ของ Agent: ทำการปรับการถือครองหรือปรับเหมาะสมเท่าใด

ขั้นตอนทั้งหมดใช้เวลา 30 นาที

ฉันไม่ต้องรีบร้อนแปลข่าวทุกเช้าอีกต่อไป เนื่องจาก AI ได้ช่วยฉันเตรียมความพร้อมล่วงหน้าแล้ว

สิ่งที่สำคัญมากขึ้นคือการตัดสินใจการลงทุนไม่ถูกส่วนตัวซึ่งจะส่งผลกระทบ และมีตรรกะการลงทุนที่สมบูรณ์ มาตรฐานการตัดสินใจที่ชัดเจน และสรุปด้วยการศึกษาผลการลงทุน นั้นคือเส้นทางการลงทุนในยุค AI แท้ ๆ ไม่ใช่การจ้างนักฝึกงานจำนวนมากให้ทำงานล่วงเวลาในการอัพเดทตารางการประมาณกำไรใน excel ทุกวัน หรือการใช้ความรู้สึกในการลงทุนด้วยการยืมเงินโดยมีอัตราค่าเท่าตาม 50 เท่า และรอให้สิ่งใหม่ๆเกิดขึ้น

02 Agent ในการสร้างเนื้อหา: จากการทำอย่างฝีมือ สู่ การผลิตเนื้อหา

ธุรกิจหลักของฉันคือการสร้างเนื้อหา โดยที่แพลตฟอร์มหลักของฉันในปัจจุบันคือทวิตเตอร์ และฉันกำลังสำรวจ YouTube และรูปแบบวิดีโออื่นๆอีกด้วย

ขั้นตอนทั่วไปก่อนหน้านี้ของฉันในการเขียนบทความคือ:

· ค้นหาหัวข้อ (1 ชั่วโมง)

· ค้นคว้าข้อมูล (2 ชั่วโมง)

· เขียน (3 ชั่วโมง)

· แก้ไข (1 ชั่วโมง)

· การเผยแพร่+ปฏิสัมพันธ์ (1 ชั่วโมง)

รวม 8 ชั่วโมงต่อบทความ และคุณภาพไม่คงที่

ฉันสรุปสิ่งที่ผิดพลาดมากที่สุดในการเผยแพร่บทความก่อนหน้านี้ โดยเฉพาะบางจุด:

· หัวข้อเบาไปมาก ไม่มีจุดตัด

· เนื้อหาเกี่ยวกับทฤษฎีมากเกินไป ขาดตัวอย่างที่เป็นจริง

· หัวข้อไม่น่าสนใจมากพอ

· เวลาการเผยแพร่

Agent ในการสร้าง เนื้อหา (Content Agent) รวมเข้ากับกระบวนการผลิตเนื้อหา สามารถนำมาประยุกต์ใช้ได้!

ดังนั้นที่ระดับเนื้อหา การปรับ Agent ของฉันมีขั้นตอนได้แก่:

ขั้นตอนที่หนึ่ง: สร้างคลังความรู้เนื้อหาที่ได้ผล

ฉันได้ทำสิ่งหนึ่งที่หลาย ๆ คนมองข้าม: ได้ทำการศึกษาเรียบร้อยเกี่ยวกับกฎทั่วไปของบทความที่ได้ผล

วิธีการเป็นดังนี้:

1. รวบคัดข้อมูลจากบทความที่ได้ผลในด้านการเงิน/เทคโนโลยีบนแพลตฟอร์ม X ในปีที่ผ่านมา 200 บทความยอดนิยม

2. ใช้ AI วิเคราะห์คุณลักษณะร่วม: โครงสร้างของหัวข้อ วิธีเริ่มต้น ตรรกะของการอ้างอิง การออกแบบส่วนสุดท้าย

3. สร้างฉบับของ "สูตรใบรวมสูตร" ที่สามารถนำกลับมาใช้ได้

สรุปขั้นตอน

สูตรตั้งหัวข้อ:

· รูปแบบการกระทำด้านดิจิทัล: "หลังจากทรัพย์สินลดลง 70% ฉันเข้าใจว่า..."

· รูปแบบการคิดที่ต่างจากทุกคน: "อินเทอร์เน็ตตายแล้ว Agent จะอยู่ตลอดไป"

· รูปแบบความสำคัญ: "ช่วยคุณประหยัด... ไม่ต้องไปช้อปในแอปมือสอง"

สูตรเริ่มต้น:

· เรื่องราวที่เชื่อมโยงกับเหตุการณ์ที่เฉพาะเจาะจง: "ในเดือน มกราคม ปี 2025 ฉันทำการตัดสินใจ..."

· การเปรียบเทียบอย่างสุดขั้ว: "หากคุณดำเนินชีวิตตามอัตราตอนนี้ต่อไปแล้ว... แต่หลังจาก 6 เดือน..."

· กระทรวงก่อสร้างหลังทริน: "การตีความในตลาดมีหลายแนวทาง... ฉันคิดว่าทั้งหมดนั้นไม่ถูกต้อง"

โครงสร้างการวิเคราะห์:

· มุมมอง → ข้อมูลสนับสนุน → การตรวจสอบเคส → การโต้แย้ง

· แบ่งชั้นในรูปแบบ 1/2/3 ชัดเจน

· คำศัพท์ทางวิชาการ+อธิบายให้เข้าใจง่าย

ฉันได้จัดรูปแบบเหล่านี้ให้เป็น "คลังเชิงสร้างสรรค์เนื้อหาที่ได้รับความนิยม" และให้กับ AI เรียบร้อยแล้ว

ขั้นตอนที่สอง: เส้นผ่านการผลิตเนื้อหาระหว่างมนุษย์กับเครื่อง

ขณะนี้กระบวนการผลิตเนื้อหาของฉันเป็นเช่นสร้างเป็นไลน์ผลิตโปรดักทีฟที่มีประสิทธิภาพ ทุกขั้วบุคคลมีหน้าที่ชัดเจน

ขั้นตอนการเลือกหัวข้อ (AI นำ) ซึ่งฉันตัดสินใจ

ทุกวันจันทร์เช้า พ่อค้าของฉันจะแชร์ข้อเสนอหัวข้อ 3-5 ข้อโดยอัตโนมัติ

แหล่งข้อมูล:

· เหตุการณ์ที่มีผลกระทบต่อตลาดทั่วโลกในสัปดาห์นี้ (จับข้อมูลโดยอัตโนมัติ)

· บันทึกการวิจัยและความคิดล่าสุดของฉัน

· กระทู้ที่มีการตอบรับสูงบนโซเชียลมีเดีย

· คำถามที่ถามบ่อยจากพื้นที่แสดงความคิดเห็น

รูปแบบการเอาออกของ AI:

Markdown

เรื่องที่ 1: หลักของการเคลื่อนไหวของบิตคอยน์เมื่อพินัยกรรมถึง 10,000 ดอลลาร์สหรัฐ
จุดสำคัญ: ไม่ใช่การขับเคลื่อนด้วยความต้องการ แต่เป็นผลลัพธ์จากการขยายความเป็นธรรม ของดอลลาร์สหรัฐ
จุดระเบียบที่เป็นพิษ: ข้อมูลหนาและมุมมองที่ต่างกัน
ประมาณการอัตราการตอบรับ: สูง

เรื่องที่ 2: ทำไม บริษัท AI ต้องขาดทุน แต่ราคาหุ้นกลับหาสูงขึ้น
จุดสำคัญ: การกำหนดราคาตลาดเป็นการหักล้างสตรีมเงินสดในอนาคต ไม่ใช่กำไรในปัจจุบัน
จุดระเบียบที่เป็นพิษ: แก้คำถามที่ผิดพลาดที่มันกระทำจากคนหลายคน
ประมาณการอัตราการตอบรับ: ระดับกลาง-สูง

เรื่องที่ 3: ดัชนีอารมณ์ของผู้ถือหุ้นส่วนชิปด้านบน, ตอนนี้ควรไล่ไปดีหรือเปล่า
จุดสำคัญ: ดัชนีอารมณ์ต้องอยู่ร่วมกับสภาพแวดล้อมเชิงเงินทุน
จุดระเบียบที่เป็นพิษ: เครื่องมือประยุกต์+วิธีการ
ประมาณการอัตราการตอบรับ: ระดับกลาง

ฉันจะเลือกหัวข้อที่ใกล้เคียงกับอารมณ์ตลาดปัจจุบันที่สุด พร้อมทัศนคติที่เป็นเอกลักษณ์ของฉัน

ขั้นตอนการเก็บข้อมูล (ดำเนินการโดย AI ฉันเสริมเติม)

หลังจากเลือกหัวข้อแล้ว ตัวแทนจะเริ่มกระบวนการเก็บข้อมูลโดยอัตโนมัติ:

1. การดึงข้อมูล (อัตโนมัติ)
ข้อมูลรายงานการเงินล่าสุดของบริษัทที่เกี่ยวข้อง
แนวโน้มการเคลื่อนไหวของตัวชี้เศรษฐกิจในอดีต
มุมมองหลักในรายงานการศึกษาเฉพาะกลุ่มอุตสาหกรรม
มุมมองที่แท้จริงบนโซเชียลมีเดีย

2. การจัดระเบียบข้อมูล (AI ประมวลผล)
จัดระเบียบข้อมูลที่กระจัดกระจายตามตรรกศาสตร์การอ้างอิง
ดึงข้อมูลสำคัญและแหล่งอ้างอิง
สร้างกรอบการอ้างอิงเบื้องต้น

3. การเสริมเรื่องกับลูกค้า (คุณค่าของฉัน)
เสริมด้วยประสบการณ์ส่วนตัวและกรณีศึกษาของฉัน
เพิ่มข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่ไม่เป็นที่รู้จักของตัวแทน
ทำเครื่องหมายกับมุมมองที่ต้องการทำความเข้าใจอย่างละเอียด

ขั้นตอนนี้ได้รับการย่อจาก 2 ชั่วโมงเหลือเพียง 30 นาที

ขั้นตอนเขียน (ร่วมกันระหว่างคนและเครื่อง)

นี่คือขั้นตอนสำคัญที่สุด ฉันและ AI มีการแบ่งหน้าที่ที่ชัดเจนมาก

AI รับผิดชอบ:

· สร้างโครงสร้างบทความตามกรอบยอดนิยม
· เติมข้อมูลและเนื้อหาที่เป็นความจริง
· สร้างหลายหัวข้อและรูปแบบการเริ่มต้นเพื่อเลือก
· รับรองความสมบูรณ์ของตรรกศาสตร์การอ้างอิง

ฉันรับผิดชอบ:

· ฉีกแผนการคิดและการประเมินค่าตามส่วนบุคคล
· เพิ่มกรณีจริงและรายละเอียด
· ปรับโทนการพูดและวิธีการแสดงออก
· ลบคำพูดที่ถูกต้องจาก AI
· การปรับปรุง (ร่วมกันกับ AI โดยฉันเป็นผู้นำ)

หลังจากเขียนข้อความเบื้องต้นเสร็จ เราจะให้ตัวแทนทำสิ่งต่อไปนี้:

1. การตรวจสอบความอ่านง่าย
· ประโยคยาวเกินไปหรือไม่ (เฉพาะประโยคมีกว่า 30 ตัวอักษรเป็นสีแดง)
· คำพูดซ้ำกันหรือไม่
· คำศัพท์เชี่ยวชาญต้องการอธิบายหรือไม่

2. การตรวจสอบองค์ประกอบยอดนิยม
· หัวข้อสอดคล้องกับโครงสร้างที่มีอัตราการตอบรับสูงหรือไม่
· ข้อเริ่มต้น 3 ย่อหน้ามีตัวเบ็ดตีตกค้างหรือไม่
· มีข้อมูลที่ชัดเจนรองรับหรือไม่
· มีคำพูดที่น่าเก็งอย่างแน่นอนหรือไม่

3. การสร้างเวอร์ชัน
· สร้าง 3 รูปแบบหัวเรื่องที่แตกต่างกัน
· สร้าง 2 มุมมองปลายเรื่องที่แตกต่างกัน
· เลือกเวอร์ชันที่เหมาะสมที่สุด

ขั้นตอนนี้ได้รับการย่อจาก 1 ชั่วโมงเหลือ 15 นาที

ขั้นตอนการเผยแพร่ (อัตโนมัติ)

หลังจากบทความผ่านการแก้ไขอีกครั้ง ตัวแทนจะดำเนินการโดยอัตโนมัติ:

· แปลงเป็นรูปแบบของแพลตฟอร์มต่าง ๆ (X/WeChat Official Account/Red)

· สร้างข้อเสนอภาพประกอบ (หลังจากที่ฉันยืนยัน)

· เผยแพร่โดยอัตโนมัติในเวลาที่เหมาะที่สุด (โดยวิเคราะห์ข้อมูลทางประวัติศาสตร์)

ขั้นตอนที่สาม: การปรับปรุงต่อเนื่องด้วยข้อมูล

ความรู้สำคัญ: ตัวแทนเนื้อหาไม่ใช่ระบบที่สร้างขึ้นครั้งเดียว แต่เป็นระบบที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง

ฉันจะทำการสรุปประจำสัปดาห์:

· หัวเรื่องประเภทใดมีอัตราการสะสมสูงสุด? → ปรับน้ำหนักสูตรหัวเรื่อง

· โครงสร้างการอ้างอิงใดทำการแพร่กระจายมากที่สุด? → ระบุเทมเพลตนี้

· ส่วนความคิดของผู้อ่านที่ถามบ่อยที่สุดคืออะไร? → เพิ่ม FAQ และตอบในบทความครั้งถัดไป

ตัวอย่างเชิงลึก: ฉันพบว่าบทความที่เขียนโดย "เนื้อหาที่เต็มไปด้วยข้อมูล" (มีจำนวนมากของตัวเลขและแผนภูมิ) มีอัตราการสะสมสูงขึ้น 40% โดยฉะนั้นฉันปรับโครงสร้างเนื้อหาให้ AI ในรอบการเขียนคำคม:

· ทุกจุดสำคัญต้องมีการสนับสนุนข้อมูลอย่างน้อย 1 รายการ

· แต่ละบทความต้องมีอย่างน้อย 3 ภาพแผนภูมิ

· ต้องระบุแหล่งที่มาของข้อมูล

ผลลัพธ์: อัตราการสะสมเฉลี่ยของบทความ 5 บทความล่าสุดเพิ่มขึ้นจาก 8% เป็น 12%

ในเดือนมกราคม พ.ศ. 2026 ฉันเขียนบทความ "ยุคของการระะเริงหลังของเอเจนต์ และเราควรทำอย่างไรเมื่อกังวลกับ AI"

บทความนี้มีข้อมูลไม่มาก แต่มีอัตราการแพร่กระจายสูง มากถึง 20%

ฉันให้เอเจนต์วิเคราะห์สาเหตุ พบว่า:

· บทความได้แตะถึงคำถามความคิดค่ายที่ดีซึ้ง (AI vs ความหมายของมนุษยชาติ)

· ใช้สถานการณ์สปริงอง "โคมปกป้องเปา" เรื่องนี้

· สรุปท้ายด้วย "การเป็นคนที่ใช้ AI ได้ดีสำคัญ แต่สำคัญกว่าคือการอย่าลืมว่าเราเป็นมนุษย์" เกิดความสันสถะ

ฉันนำข้อคิดนี้ไปอยู่ในห้องของโครงสร้าง: ในบทความเชิงเทคโนโลยี การเตือนควรมีการคิดเชิงปรัง-วินิส และเรื่องยุคแนวคุณค่า สามารถเพิ่มขึ้นอย่างมากของอัตราการแพร่กระจาย

นี่คือเอญท์เอ็จซึ่มเอฟเฟกต์: ระบบกำลังช่วยฉันในการปรับปรุงระบบของตัวเอง ตอนนี้ นายหลงทาง ก็ไม่ได้เสร็จสิ้นแล้ว แต่เป็นระบบที่ก้าวไกลไปจากการสร้างใหม่ครั้งเดียว

03 จากความสามารถของบุคคลสู่การให้คำปรึกษา: การตรวจสอบความสามารถในการทำซ้ำได้

เมื่อฉันได้ทำการวิเคราะห์การลงทุนของตัวเองและระบบเอเจ้นท์เอ็จซึม เมื่อทำครบ ก็เริ่มมีความคิด: วิธีการชุมชนนี้สามารถช่วยคนอื่นได้หรือไม่

เมื่อเดือนธันวาคมปีที่แล้ว มีคุณผู้จัดการกองทุนพูล มีมื้ออาหารด้วยกัน พูดว่าตัวเองยุ่งไปหมด จัดการกับกองทุนส่วนบุคคลขนาด 5 พันล้าน คนสัก 10 คน ยังคงรู้สึกว่าถูกข้อความจากตลาดลากไปทุกวัน ทุกวันต้องวิ่งอยู่

วันทำงานของตัวเองมีลักษณะดังนี้:

· ตื่นเช้า 6 โมงครึ่ง ดูข้อมูลตลาดโลกตลาดต่างประเทศ

· 7-8 นาฬิกา: เช็คข่าวหลักของตลาดโลกอัตราดอกเบี้ยตลาดต่างประเทศ

· 8 โมงครึ่ง-9 โมงครึ่ง: เริ่มประชุมเช้า ๆ อธิบายยุทธวิธีการลงทุน

· 9 โมงครึ่ง-15 นาฬิกา: ดูกราฟข้อมูลราคาหุ้น ดำเนินการซื้อขาย

· 15-18 นาฬิกา: ศึกษารายงาน ดูงบการเงิน

· 18-20 นาฬิกา: เขียนบันทึกการลงทุนทำการวิเคราะห์

· 22 นาฬิกา: ดูตลาดเปิดสำหรับตลาดต่างประเทศ

ฉันช่วยเขาวิเคราะห์การทำงานอย่างหนึ่ง พบว่า:

· 60% ของเวลาใช้ไปในการเก็บรวบรวมข้อมูลและการจัดระเบียบ (สามารถทำเอเจ็นท์ได้)

· 20% ของเวลาใช้ไปในการวิเคราะห์ซ้ำซ้อน (สามารถทำเอเจ็นท์ได้)

· 15% ของเวลาใช้ไปในการตัดสินใจ (การร่วมทำงานระหว่างคนกับเครื่อง)

· 5% ของเวลาใช้ไปในการดำเนินการซื้อขาย (สามารถอัตโนมัติได้)

ดังนั้นฉันใช้เวลาสองสัปดาห์ช่วยเขาสร้างระบบการวิเคราะห์ทางการลงทุนรุ่นเล็ก:

· สัปดาห์ที่ 1: สัมภาษณ์กระบวนการทำงานของเขา ระบุจุดที่สามารถทำเป็นเอเจ็นท์

· สัปดาห์ที่ 2: สร้างคลังความรู้ + กำหนดค่าที่มีทักษะหลัก 3 ตัว + ตั้งค่างานอัตโนมัติ

หลังจาก 2 สัปดาห์ เขาส่งข้อความผ่านไลน์มาหาฉันว่า มีเวลาที่จะคิดมากขึ้นหลังจากนั้นมุ่งหมายการลงทุนมีความมั่นคงมากขึ้น

โครงการนี้ทำให้ฉันตระหนักว่า: ความต้องการในการแปลงแอเจนท์เอเจ้นต์ข้อมูลเข้าระบบเป็นสิ่งที่พบมากทั่วไป การลดเวลาการประมวลผลข้อมูลก็ถือเป็นปัจจัยสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการลงทุน

แต่ฉันพบว่าการให้คำปรึกษาโดยเท่าที่จะทำมีปัญหาสองประการ:

1. ข้อจำกัดของเวลา: โปรเจกต์ละครั้งใช้เวลา 2-4 สัปดาห์ ฉะนั้นฉันมีสูงสุด 3 โปรเจกต์ต่อเดือน

2. ไม่สามารถมาตราฐาน: ความต้องการของลูกค้าแต่ละรายไม่เหมือนกันและยากที่จะทำมาตราฐาน

สิ่งนี้ทำให้ฉันเริ่มคิดถึงขั้นตอนถัดไป: จากการให้บริการเป็นผลิตภัณฑ์

04 ตัวแทนเป็นบริการ: การเปลี่ยนแปลงแนวคิดจาก SaaS เป็น AaaS

ซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมคือ SaaS (Software as a Service):

· คุณให้เครื่องมือแก่ลูกค้า

· ลูกค้าต้องเรียนรู้วิธีใช้

· ลูกค้าดำเนินการเองและดูแลรักษาเอง

อนาคตคือ AaaS (Agent as a Service):

· คุณให้เอเจนต์แก่ลูกค้า

· ลูกค้าเพียงแค่ให้คำสั่ง

· เอเจนต์ดำเนินการและปรับปรุงโดยอัตโนมัติ

ความแตกต่างคือ: SaaS ขาย "ความสามารถ", AaaS ขาย "ผลลัพธ์"

เดือนมกราคมปีนี้ ฉันก็ไปทานอาหารกับเพื่อนที่เป็นผู้จัดการกองทุนอีกคนหนึ่ง

เขากล่าวว่า: "ระบบเอเจนต์ที่คุณช่วยสร้างให้ฉันดีมาก เขาตั้งใจแนะนำให้เพื่อนร่วมงานหลายคน แต่คุณทำงานที่คุณรับปรึกษาได้กี่คน?"

ฉันกล่าว: "แน่นอนว่านั่นเป็นปัญหา"

เขากล่าว: "ทำไมคุณไม่พัฒนาระบบดังกล่าวเป็นผลิตภัณฑ์? อย่าง Salesforce แต่ไม่ขายซอฟต์แวร์ ขายบริการเอเจนต์"

จริง ๆ ฉันคิดว่าเอเจนต์ที่ดีควรถูกพัฒนาให้เป็นบริการทดแทน SaaS อย่างที่ Peter ผู้สร้าง Openclaw คาดการณ์ อนาคตจะเป็นของเอเจนต์ ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องติดตั้งซอฟต์แวร์อีกต่อไป

05 สาระของการเป็นเอเจนต์: จากการใช้กำลังเวลาสู่การใช้กำลังอัลกอริทึม

เขียนที่นี่ ฉันต้องการแบ่งปันความคิดลึกบางอย่างกับคุณ

เส้นทางการเติบโตของธุรกิจส่วนบุคคลแบบดั้งเดิมคือ:

1. ระยะชาติ: ขายเวลา (เรียกเก็บเงินตามชั่วโมง)

2. ระยะกลาง: ขายสินค้า (พัฒนาครั้งเดียว ขายหลายครั้ง)

3. ระยะสูง: ขายระบบ (สร้างแพลตฟอร์มให้ผู้อื่นเทรดบนนั้น)

การเป็นเอเยนท์ (Agent) เส้นทางที่ 4 มาพร้อมกับ:

การขายความสามารถของอัลกอริทึม

คุณจะไม่ต้อง:

· จ้างทีม (ประหยัดค่าใช้จ่ายในการบริหาร)

· พัฒนาซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน (ประหยัดค่าใช้จ่ายเทคโนโลยี)

· สร้างแพลตฟอร์ม (ประหยัดค่าใช้จ่ายประสิทธิภาพเครือข่าย)

คุณเพียงแค่:

· โครงสร้างความรู้ของคุณ

· ปรับ Agent ให้มีประสิทธิภาพ

· ปรับปรุงกรอบอัลกอริทึมอย่างต่อเนื่อง

นี่คือการใช้ความสามารถใหม่นี้:

ความสามารถของอัลกอริทึม

มันมีลักษณะเด่นดังต่อไปนี้:

· ต้นทุนต่ำ: ค่าใช้จ่ายหลักคือค่าเรียกใช้ API ซึ่งต่ำกว่าค่าแรงงาน

· สามารถทำซ้ำ: 1 Agent เดียวสามารถให้บริการกับลูกค้าได้มากมาย

· สามารถพัฒนา: ด้วยความสามารถของโมเดลขนาดใหญ่ ตัวแทนของคุณก็จะกลายเป็นที่แข็งแกร่งโดยอัตโนมัติ

รายการการเป็นเอเยนท์ของคุณ

หากคุณรู้สึกที่จะต้องการทำตามบทความนี้ ขอแนะนำให้ทำตามขั้นตอนด้านล่าง:

ขั้นตอนที่ 1: การวินิจฉัย (ทำภายในสัปดาห์นี้)

ระบุรายการงานประจำวันของคุณ และทำเครื่องหมาย:

· งานที่มีลักษณะซ้ำซ้อน (รวบรวมข้อมูล จัดระเบียบข้อมูล แปลงรูปแบบ)

· งานที่ต้องทำการตัดสินใจ (การตัดสินใจ ความคิดสร้างสรรค์ กลยุทธ์)

· งานที่ต้องทำการดำเนินการ (การเผยแพร่ การติดตาม การตอบกลับ)

หลักการ: งานที่มีลักษณะซ้ำซ้อน ควรเป็นเอเยนท์ เสมอ งานที่ต้องทำการตัดสินใจ ควรมีการทำงานร่วมกับมนุษย์ และงานที่ต้องทำการดำเนินการ ควรมีการอัตโนมัติ

การฝึกฝนที่เรียบง่าย

นำกระดาษออกและเขียนรายการงานประจำวันเมื่อวาน

สำหรับทุกงาน ๆ คุณควรถามตัวเองสามคำถาม:

1. งานนี้สามารถถูกมาตรฐานได้หรือไม่? (ถ้าใช่ สามารถ Agent ได้)

2. งานนี้ต้องการความคิดสร้างสรรค์หรือไม่? (ถ้าไม่ต้องการ สามารถ Agent ได้)

3. งานนี้ต้องการความสำคัญของฉันหรือไม่? (ถ้าไม่ต้องการ สามารถ Agent ได้)

คุณจะพบว่า งานอย่างน้อย 50% สามารถถูก Agent ได้

ขั้นตอนที่สอง: การสร้าง (ภายในเดือนนี้)

เลือกสถานการณ์ที่เล็กที่สุดที่เป็นไปได้เพื่อเริ่มการทดลอง

ยกตัวอย่างบางอย่าง:

· หากคุณเป็นนักลงทุน → สร้าง "ตัวแทนสรุปตลาดรายวัน"

· หากคุณเป็นผู้สร้างเนื้อหา → สร้าง "ตัวแทนข้อเสนอหัวข้อ"

· หากคุณเป็นพนักงานขาย → สร้าง "ตัวแทนวิจัยพื้นฐานของลูกค้า"

· หากคุณเป็นนักออกแบบ → สร้าง "ตัวแทนสะสมแรงบันดาลใจ"

อย่าตามหาความดี ทำพื้นที่จิ๋ว ๆ ไปก่อน

ขั้นตอนที่สาม: การปรับปรุง (ภายในไตรมาสนี้)

บันทึกระบบตัวแทนเพื่อระบุเวลาที่คุณประหยัดไปได้มากนี้ และมีมาตรฐานการผลิตเสถียร

ทำ Post-mortem อาทิตย์ละครั้ง:

· ส่วนไหนที่ตัวแทนทำได้ดี?

· ส่วนไหนยังต้องมีการเข้ามาของคน?

· วิธีปรับ Skills เพื่อให้ตัวแทนออกมาตรฐานของคุณมากขึ้นเป็นอย่างไร?

ขั้นตอนที่สี่: การทำธุรกิจ (ภายในปีนี้)

เมื่อระบบตัวแทนของคุณทำงานอย่างเสถียรแล้ว คิด:

· วิธีนี้มีค่าต่อเพื่อนร่วมหรือไม่?

· หากมีพวกเขาพร้อมจ่ายเงินเท่าไหร่?

· คุณสามารถทำให้เป็นผลิตภัณฑ์ได้หรือไม่?

ถ้าคำตอบคือใช่ ขอแสดงความยินดี คุณได้ค้นพบรูปแบบธุรกิจใหม่แล้ว

ลิงก์ต้นฉบับ

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:

กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia