社交情绪 Agent
观察市场情绪、叙事扩散与交易拥挤如何影响判断。
社交情绪 Agent 关注的不是“谁说了什么”，而是市场当前相信什么、传播速度有多快、情绪是不是已经极端。
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。
识别市场情绪是刚起步、持续升温还是已经过热。
判断叙事扩散速度和共识拥挤程度。
为市场、风险和交易角色提供行为金融层面的背景。
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。
不负责验证公司真实经营情况。
不会因为情绪热度高就自动给多头结论。
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。
社交情绪 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。市场不是纯粹理性的。
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
舆论热度、情绪方向、讨论密度与观点集中度。
一个主题是局部讨论，还是已经扩散为市场共识。
极端乐观、极端悲观、FOMO 或情绪踩踏的迹象。
分析框架
如何压缩噪音形成判断
它把热度当作风险与节奏信号，而不是价值本身。
情绪本身不一定推翻 thesis，但常常会推翻原有的进出场方式。
关键不只是讨论多，而是叙事是否跨圈层扩散并形成共识。
输出与产物
如何把判断送往下一环
输出情绪是支持 thesis、提前反映 thesis，还是已经过度交易。
为 Trader 和风险角色标记拥挤度过高的情形。
告诉监控角色哪些叙事变化值得持续跟踪。
社交情绪 Agent 如何参与 AI 股票分析
社交情绪 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。
社交情绪 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。
社交情绪 Agent 会不会让系统太短线？
不会。
情绪高涨一定是坏事吗？
不一定。
它和 News Analyst 会不会重复？
两者互补。
社交情绪 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。
社交情绪 Agent 最依赖哪类输入？
它最依赖的通常是「情绪强弱」这一类信号，因为这是它形成专业判断的起点。
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