本文详细介绍了作者如何构建一套AI代理系统,用于加密和股票研究,将研究时间从数周缩短到数小时。系统核心包括Claude Code、知识管理系统(KMS)、自动化代理Hermes、多模型架构(Claude、Grok、Gemini)以及多种数据工具(MCP)。作者强调代理与知识库的深度集成,通过文件系统实现持久化记忆和跨会话知识累积。文章包含完整的架构设计、成本分析、工作流程、实际案例(如对ETH、KAS、NEAR的杀论点验证),并展示了系统的实际效果:41次研究调用,66%胜率,244%平均回报。