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最近发现一个挺有意思的 Prompt:

现在需要开会。

你担任项目主持,根据当前项目自动组织一次专家会议。

请邀请:
- 研发经理
- 基金研究员
- 数据工程负责人
- 量化研究员
- 风控负责人

这些 Agent 都需要具备专家级能力。

请让他们围绕当前项目分别发表观点,互相讨论、质疑和反驳。

如果存在分歧,不要强行统一意见,要说明各自的理由。

最后由项目主持人总结:

- 会议结论
- 核心分歧
- 存在的问题
- 风险
- 下一步行动

不要让所有 Agent 都得出相同结论。
如果缺少数据,明确指出,不要自行编造。

为什么觉得有意思?

平时我们都是:

我 → AI → 答案

这个 Prompt 相当于变成:

              项目主持人
                   ↓
    ┌──────┬──────┼──────┬──────┐
    ↓      ↓      ↓      ↓      ↓
   研发    数据    量化    基金    风控
    └──────┴──────┼──────┴──────┘
                   ↓
                互相质疑
                   ↓
                最终方案

比如做一个 ETF 量化系统:

  • 研发经理关注能不能做出来
  • 数据工程师关注数据是否可靠
  • 量化研究员关注策略和回测
  • 基金研究员关注 ETF 本身
  • 风控负责人专门找风险

这样就不只是让 AI “给答案”,而是让不同专业视角互相碰撞。

一个小技巧

我觉得最重要的一句话其实是:

不要让所有 Agent 得出相同结论。

如果大家最后都说“方案很好,可以执行”,这种会议其实没什么意义。

可以再增加一个「魔鬼代言人」,专门负责找方案的问题:

假设这个项目最终失败,请找出最可能的 10 个原因。

这样往往能发现一些原本容易忽略的问题。

这其实就是一种很简单的 Multi-Agent(多 Agent)工作方式。

不一定真的需要启动多个 AI,一个模型也可以先尝试。

以后遇到比较复杂的问题,与其直接问 AI:

“你觉得应该怎么做?”

不妨试试:

“现在开会,把相关专家都叫过来讨论一下。”

标签: #AI

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