新闻分析 Agent
追踪最近发生了什么，以及这些事件是否真的改变 thesis。
新闻分析 Agent 的核心任务，不是简单收集 headlines，而是判断最近的信息流里。
持续读取研究输入、市场上下文与关键变化。
把判断结果送往下一环节与最终结论。
用多维框架压缩噪音、校准偏差。
围绕职责边界、作用方式与协作关系展开。
它通过阶段站位、触发信号和协作链路共同发挥作用，而不是孤立输出。
来自研究输入与实时上下文
连接上游、下游与平行角色
通过多重判断维度压缩偏差
谁会先把上下文或信号送到这里。
谁会直接接收它的判断结果。
哪些平行角色会共同校准这段判断。
这个角色真正推动什么
下面这 6 件事，是这个角色在系统里最值得被单独分工处理的职责。
追踪新闻、公告、监管动态和关键事件。
区分一次性噪音和真正会改写预期的催化。
把近期事件翻译成对 thesis、风险和执行节奏的影响。
在自己的职责边界内补齐证据、缩小噪音，让结论建立在更专业的判断基础上。
为下游角色提供可执行、可复核、可延续的中间结果，而不是停留在笼统描述。
当输入发生变化时，快速更新这一阶段的判断重点。
能力边界
这个角色越专业，越需要清楚地知道自己不该替别人做什么。
不负责完整重建公司的长期基本面。
不替代市场或风险角色做最终判断。
为什么系统需要它
先给一句结论，再用几个结构化要点解释这个角色存在的必要性。
新闻分析 Agent 属于 AlphaVue 多智能体系统中的「核心研究」通道，主要在「观察」阶段建立更专业的判断，让后续角色能够接在更可靠的前提上。投资者常见的问题不是“信息太少”，而是“信息太多”。
决定它主要服务哪一段研究工作。
这是它最直接施加影响的位置。
它的判断会在这里继续被放大和执行。
输入如何被压缩成可以执行的判断
把这个角色的输入、判断和输出拆成三段看，会更容易理解它在系统里的真实作用。
输入与信号
持续读取哪些信息
公司新闻、行业新闻、突发事件、监管消息和卖方摘要。
事件发生时间、是否重复出现、与市场预期的偏差程度。
新闻是不是在放大已有共识，还是带来新的、可验证的信息。
分析框架
如何压缩噪音形成判断
不只问发生了什么，还问这件事会不会改变市场预期和持仓结构。
同一类旧叙事反复出现，不代表 thesis 每次都要重写。
利好和利空本身没有意义，只有放进公司与估值背景里才有意义。
输出与产物
如何把判断送往下一环
告诉系统这条新闻是弱噪音、中等扰动，还是 thesis 改写级别事件。
把 headline 变成可以进入研究流程的结构化结论。
为监控、提醒和 catalyst 角色标记需要继续跟踪的事件。
新闻分析 Agent 如何参与 AI 股票分析
新闻分析 Agent 是 AlphaVue 多智能体股票研究工作流中的 核心研究 角色。它把输入信号压缩成可交给下游角色的判断，帮助用户从“信息很多”进入“观点更清楚”。
你不想只看单一模型给出的笼统结论。
一只股票出现财报、价格异动、新闻催化或估值争议。
你需要知道某个判断来自哪些证据，而不是一句简单买卖建议。
它不是投资建议，也不会替用户保证收益。
它只处理自己职责范围内的信号，最终结论需要和其他 agent 协同。
如果公开数据不足，它会降低结论确定性，而不是假装知道。
新闻分析 Agent research paths
围绕这个角色的常见问题
FAQ 保留完整内容，但默认只露问题，让页面更轻，也更适合搜索问答场景。
新闻分析 Agent 会不会被热点情绪带偏？
它的设计目标就是避免这种情况。
它和 Social Sentiment Analyst 的区别是什么？
News Analyst 关注正式信息流和催化，Social 角色关注市场情绪、叙事扩散和群体反应。
所有重大新闻都会直接改变结论吗？
不会。
新闻分析 Agent 在整个系统里最核心的职责是什么？
它最核心的职责，是在「核心研究」通道里把 观察 阶段需要的关键判断做深，并为后续角色提供更高质量的前提。
新闻分析 Agent 最依赖哪类输入？
它最依赖的通常是「新闻流」这一类信号，因为这是它形成专业判断的起点。
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这些角色通常会直接承接、挑战或放大当前页面里的判断。
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