· XingAI Invest AI
投资决策的三层 AI 架构
单模型的局限
多数 AI 投资工具：把市场数据倒进一个 LLM，拿一个答案。简单，也错。
没有单一模型样样最强。让 GPT 同时读 50 页财报、算风险、给买卖决策，像一个人兼研究员、分析师、基金经理 — 都能做，做不好。
2026 行业方向：混合管道
XingAI 投资平台围绕三层智能：
- 数据智能（Gemini） — 超大上下文，把财报/新闻/价格压缩成结构化
MarketBrief，不负责最终买卖 - 决策智能（OpenAI o1/o5） — 吃 1K–3K token brief，做 BUY/SELL/HOLD、置信度、白话理由
- AI UX（前端） — 如何展示不确定性（72% HOLD ≠ 95% BUY），渐进披露
为何不只用一家
| 做法 | 问题 |
|---|---|
| 全 OpenAI | 10 万+ token 进 o1 又慢又贵 |
| 全 Gemini | 摘要强，多步推理与校准弱 |
| 本地 Ollama | 免费私密，准确度不够实盘决策 |
混合 = Gemini 的成本 + OpenAI 的推理质量。
我们在建什么
- V1（已 ship） — 简单 fallback 链，同输入同任务
- V2（进行中） — worker 批量 Gemini brief，OpenAI 按需决策；接 Finnhub 给 Gemini 文本
- V3（未来） — MCP 组合/日历/券商，数月纸面准确后再谈执行
全市场 250 标的 screening 约 $3/天 量级（见英文成本表）。
ADR： 001 三层架构、002 混合管道、003 MCP 分阶段。
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