组合上下文 Agent
判断这笔 idea 放进现有组合后，会不会放大重复暴露与相关性风险。
组合上下文 Agent 的工作，是把单一股票 thesis 放回整个组合里看。
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。
检查行业、风格和因子暴露是否重复。
判断新增仓位是否会挤占风险预算。
给 Trader 和仓位角色提供组合层约束。
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。
不负责重新评估公司好坏。
不独立发出提醒。
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。
组合上下文 Agent 属于 AlphaVue 多智能体系统中的「交易与组合」通道，主要在「决策」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。单个标的看起来合理，不代表适合继续加进当前组合。
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
当前组合中的行业、主题、风格和风险因子暴露。
这笔 idea 的波动、风格、相关性和主题归属。
当前账户可承受的新增集中度和回撤水平。
分析框架
如何压缩噪音形成判断
一笔好交易，如果和整体组合冲突。
表面上是多笔仓位，实际可能只是一个主题被重复下注。
最好的组合不是每个看起来不错的 idea 都上车，而是保留选择权。
输出与产物
如何把判断送往下一环
判断这笔交易是补充多样性，还是只是重复一类风险。
提醒是否出现了行业、主题或单因子过度集中。
帮助 Position Sizing Agent 决定仓位上限。
组合上下文 Agent 如何参与 AI 股票分析
组合上下文 Agent 是 AlphaVue 多智能体股票研究工作流中的 交易与组合 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。
组合上下文 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。
为什么要单独有组合上下文角色？
因为一个好 thesis 放进错误的组合，结果仍然可能很差。
如果没有已有持仓，这个角色还重要吗？
仍然重要，因为它会帮助定义未来的集中度和风格边界。
它最常限制什么？
通常是仓位上限、主题重复和高相关性暴露。
组合上下文 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「交易与组合」通道里把 决策 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。
组合上下文 Agent 最依赖哪类输入？
它最依赖的通常是「已有持仓」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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