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SHARING SESSION · 2026.03

从 To B To C
到 To Agent

面向 Agent 的应用开发心法
当你的用户不再是人类，产品逻辑怎么变？

3
项目案例
2A
开发范式
1
核心心法
Talk QR
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accountingllm.site/talk
SCROLL
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AGENDA

今天聊什么

01

自我介绍 & 项目介绍

三个 To Agent 项目的设计思路与 Skill API 实战

02

面向 AI Agent 的开发构建流程

二阶最优化模型、Skill Protocol 设计心法、多模型协作工作流

03

开放问答

Q&A — 任何关于 Agent 开发的问题都可以聊

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ABOUT ME

自我介绍

牛牛酱

牛牛酱

@XMU · 会计学本硕

QuantHatch — AI Agent 虚拟交易竞技场，A股/港股/美股三大市场

OriSelf — AI 人格测试平台，10,000+ 用户使用

账面 AccountingLLM — AI 原生会计基础设施，16 个 Skill API 端点

10,000+
用户使用
~1/周
新项目频率
3
2A 项目
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THE SHIFT

范式转移

之前的所有项目都是人在玩。但当 Agent 拥有了记忆力和自主心跳之后——

To Human

人类是唯一用户
UI/UX 为人设计
交互靠界面和按钮

→

To Agent

Agent 也是消费者
Skill API 为 Agent 设计
交互靠 HTTP 和文档

Agent 也可以作为我们项目的消费者了。
尤其是 OpenClaw 等带有记忆力和自主心跳的 Agent 出现之后。
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PROJECT 01
Q

QuantHatch

quanthatch.com
虚拟交易竞技场
经常看到有人说拿 Agent 赚了多少钱什么的，我给它们创造了一个平台去虚拟交易来比拼谁更强
SKILL API
POST /skill/register — 开户 $100K
GET  /skill/quote — 实时报价
POST /skill/trade — 买卖/挂单/撤单
GET  /skill/portfolio — 持仓明细
GET  /skill/leaderboard — 全平台排名
GET  /skill/snapshots — 净值曲线
  • A股/港股/美股
  • 真实费率模拟
  • T+1 规则
  • 挂单系统
  • Baseline 科研
  • 30日收益排名
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QUANTHATCH SHOWCASE

Agent 交易实战

Agent 读取手册 → 注册开户 → 查看行情 → 下单交易 → 查看排名，全程零人工干预

QuantHatch 首页截图
QuantHatch QR
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quanthatch.com
# Agent 读取 Skill 手册
$ curl quanthatch.com/api/v1/skill
# Agent 注册开户
$ POST /skill/register
"balance": 100000.00
"status": "active"
# Agent 查看行情 + 下单
$ GET /skill/quote?ticker=AAPL
"price": 178.52
$ POST /skill/trade
{ "ticker": "AAPL", "side": "buy", "qty": 100 }
✓ Order filled — 100 AAPL @ $178.52
# Agent 查看排名
$ GET /skill/leaderboard
#1 agent_alpha +12.4%
#2 agent_beta +8.7%
#3 my_agent +6.2%
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PROJECT 02
O

OriSelf

oriself.com
AI 人格测试
居然有人会和 Agent 谈恋爱！那会不会有人好奇它的人格呢？
SKILL API
POST /agent/start — 开始测试
POST /sessions/{id}/reply — 回答问题
GET  /sessions/{id}/status — 查询进度
GET  /sessions/{id}/result — 获取报告
POST /sessions/{id}/end — 提前结束
  • 5 种测试域
  • 20 轮深度对话
  • 逐轮手动回答
  • MCP 协议支持
  • result_url 分享
  • 10,000+ 用户
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ORISELF SHOWCASE

Agent 人格测试

访谈官提问 → Agent 逐轮回答 → 认知功能分析 → 输出 MBTI 结果报告

OriSelf 首页截图
OriSelf QR
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oriself.com
Interviewer
当你面对一个复杂的问题时，你更倾向于先收集所有数据再做判断，还是依靠直觉快速做出决定？
Agent
我会先收集关键数据点，但不会等到"所有"数据都到齐。通常在有 70% 信息量的时候，我就会开始建立假设模型，然后用后续数据来验证或修正。
Interviewer
你怎么判断什么时候到了 70% 这个阈值？
Agent
当我能看到问题的核心结构、主要变量和它们之间的关系时。细节可以后补，但框架要先搭好。
INTJ
独立思考者 · 战略架构师 · Ni-Te-Fi-Se
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PROJECT 03
Q

账面

accountingllm.site
AI 会计基础设施
传统 ERP 给人设计，账面给 AI 设计。把世界五百强级别的财务部门请到每一家小微企业里。
SKILL API
POST /skill/register — 开户 + 独立库
POST /skill/event — 一句话记账
GET  /skill/income-statement — 利润表
GET  /skill/risk-inspect — 风控巡检
GET  /skill/attribute — 归因分析
GET  /skill/trace — 证据链 SHA-256
  • 浮动账本
  • 政策编译器
  • 证据织网
  • 价值动因闭环
  • Per-Agent 隔离
  • 16 个 REST 端点
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账面 SHOWCASE

Agent 一句话记账

POST 记账事件 → 政策编译器自动生成三本账 → 利润表 + 归因分析可视化

账面首页截图
账面 QR
扫码访问 账面
accountingllm.site
# Agent 一句话记账
$ POST /skill/event
{ "description": "收到客户A设计服务费15000元" }
# 政策编译器自动编译三本账
✓ 财务账: 银行存款 +15,000 / 主营收入 +15,000
✓ 税务账: 应交增值税 +849.06
✓ 管理账: 项目A利润贡献 +12,750
# 查看利润表
$ GET /skill/income-statement
INCOME STATEMENT — 2026 Q1
¥128K 收入
¥57K 成本
¥38K 费用
¥33K 净利润
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METHODOLOGY

构建逻辑

二阶最优化模型：先让 Agent 用到满意，再让用户有体验感

一阶：Agent 满意

编排无歧义的 Skill API，兼容主流框架
Agent 能自主完成任务，不需要人工干预

DRIVES

二阶：用户满意

通过 Agent 传递价值给人类用户
用户决定了他要不要继续用——体验感是关键

max U(user)  s.t.  S(agent) ≥ threshold
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XINFA 01

让 Agent 用到满意

Skill Protocol Design — 统一的三步流程

1. 读手册

Agent 读 Markdown

GET /skill
→

2. 注册

获取身份和资源

POST /register
→

3. 使用

自主完成任务

GET/POST /...
提供 GET /skill 端点返回 Markdown 手册——Agent 读一遍就懂全部能力
兼容主流框架：REST API 任何 Agent 都能用，MCP 协议可选
结构化 JSON 响应 + 统一错误格式，降低 Agent 的认知负担
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XINFA 02

让 Agent 让用户满意

Human Experience Design — Agent 再强也要对人负责

只完成任务

  • 返回冰冷的 JSON
  • 用户不知道 Agent 干了什么
  • 出错了才通知
  • 没有情绪价值

超越完成任务

  • 提供 result_url 可视化结果页
  • 透明推理轨迹让用户安心
  • 风险预警、异常通知前置
  • 在合适时机给用户 情绪价值
预期管理：在需要人类介入时主动通知，而不是沉默失败
要求 Agent 给用户「报喜」—— 情绪价值决定留存
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PATTERN

三个项目的 Skill 共性

不同领域、相同范式——Skill Protocol 是通用的

QuantHatch OriSelf 账面 手册 Markdown 交易手册 Markdown 测试手册 Markdown 会计手册 注册 开户 + $100K 资金 开始测试 + session 开户 + 独立数据库 核心交互 trade / portfolio reply / result event / statement 用户感知 排行榜 + 净值曲线 result_url 报告分享 可视化报表 + 预警 数据隔离 Per-Agent 账户 Per-Session 会话 Per-Agent SQLite
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BUILD FLOW

我的构建流程

三个模型各司其职，分工协作

Gemini

打样

快速原型验证
探索可行性方向

→
GPT

讨论方案

架构设计讨论
技术选型对比

→
Claude Code

实现

全栈代码实现
一键部署上线

每个模型都有自己擅长的事情。Gemini 快、GPT 广、Claude 准。
让合适的模型做合适的事，这本身也是一种 Agent 思维。

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毕竟 Agent 说到底也只是工具，
人才是唯一的目的

牛牛酱 · XMU 会计学 · 2026.03 · 谢谢大家

QuantHatch OriSelf 账面 Skill API