提醒 Agent
把重要變化轉成真正該通知用户的提醒，而不是制造更多噪音。
提醒 Agent 負責把 thesis change、价格觸發、催化节点和風險事件变成清晰的通知逻辑。
持續讀取研究輸入、市場上下文與關鍵變化。
把判斷結果送往下一環節與最終結論。
用多維框架壓縮噪音、校準偏差。
圍繞職責邊界、作用方式與協作關係展開。
它透過階段位置、觸發信號與協作鏈路共同發揮作用，而不是孤立輸出。
來自研究輸入與即時上下文
連接上游、下游與平行角色
透過多重判斷維度壓縮偏差
誰會先把上下文或信號送到這裡。
誰會直接接收它的判斷結果。
哪些平行角色會共同校準這段判斷。
這個角色真正推動什麼
下面這 6 件事，是這個角色在系統裡最值得被單獨分工處理的職責。
把 thesis 變化和風險觸發轉成提醒规则。
过滤低价值提醒，保留真正值得用户注意的變化。
连接价格、事件和 thesis 三種提醒逻辑。
在自己的職責邊界内补齐证据、缩小噪音，讓结論建立在更专业的判断基础上。
為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。
当輸入发生變化時，快速更新這一階段的判断重点。
能力邊界
這個角色越專業，越需要清楚知道自己不該替別人做什麼。
不負責重新做分析。
不負責決定長期 thesis。
為什麼系統需要它
先給一句結論，再用幾個結構化要點解釋這個角色存在的必要性。
提醒 Agent 属于 AlphaVue 多智能體系統中的「風險與監控」通道，主要在「監控」階段建立更专业的判断，讓後續角色能够接在更可靠的前提上。很多提醒系統的失败，不是提醒太少，而是提醒太多。
決定它主要服務哪一段研究工作。
這是它最直接施加影響的位置。
它的判斷會在這裡繼續被放大與執行。
輸入如何被壓縮成可以執行的判斷
把這個角色的輸入、判斷與輸出拆成三段看，更容易理解它在系統中的真實作用。
輸入與信號
持續讀取哪些資訊
來自 Thesis Change Monitor 的變化判断。
來自 Catalyst Calendar 的重点日期與事件優先級。
來自市場與風險层的關鍵阈值和風險红线。
分析框架
如何壓縮噪音形成判斷
如果所有變化都推送，最终等于没有提醒系統。
一個提醒最有价值的部分，往往是它解释了為什么值得看。
提醒不該独立存在，而應当围绕原始研究框架展開。
輸出與產物
如何把判斷送往下一環
把最重要的變化推送给用户。
区分必须立即关注、可以稍后查看和無需打扰的事项。
提醒不仅告诉用户发生了什么，还说明為什么值得在意。
提醒 Agent 如何支援人工智慧股票分析
提醒 Agent 是 AlphaVue 多代理股票研究工作流程中的 風險與監控 角色。它將原始訊號轉化為更清晰的中間判斷，以便下游代理人可以在更強有力的背景下辯論、調整、監控或解釋論文。
您需要的不僅僅是一個通用模型答案。
股票有收益、價格變動、新聞催化劑、估價衝突或變動的風險。
在採取行動之前，你需要看看是什麼證據塑造了你的觀點。
它不是財務建議，也不承諾投資回報。
它專注於自己的角色，並依賴其他代理商來完成最終的工作流程。
當證據薄弱時，系統應該降低信心，而不是創造確定性。
提醒 Agent research paths
圍繞這個角色的常見問題
FAQ 保留完整內容，但預設只露出問題，讓頁面更輕，也更適合搜尋問答場景。
提醒 Agent 和普通价格提醒有什么不同？
它不仅看价格，还结合 thesis 變化、事件背景和風險條件來判断是否該提醒。
它会不会推送太多？
它的设计目标就是过滤提醒，而不是扩大提醒数量。
Alerting Agent 為什么值得單独介绍？
因為這體现了 AlphaVue 從分析到行動的闭环能力。
提醒 Agent 在整個系統里最核心的職責是什么？
它最核心的職責，是在「風險與監控」通道里把 監控 階段需要的關鍵判断做深，並為後續角色提供更高质量的前提。
提醒 Agent 最依赖哪类輸入？
它最依赖的通常是「thesis 變化」這一类訊號，因為這是它形成专业判断的起点。
繼續打開這些相關角色
這些角色通常會直接承接、挑戰或放大目前頁面中的判斷。
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