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。
