Koji
欢迎收听《十字路口》，我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。《十字路口》是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容他站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起探索和拥抱新变化、新的可能性。
我是 Koji，联合创办了街旁、新世相和糖岛，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间。我相信科技，尤其是 AI，是我们这一代人最大的价值创造机遇。欢迎大家找我聊天，碰撞想法，链接下一个可能性。
Ronghui
我是 Ronghui，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，也欢迎大家找我聊天和我交流。
Koji
本周的《十字路口》邀请到了 Vakee。Vakee 是 RockFlow 的创始人和 CEO，RockFlow 最近推出了自己的 AI Agent 产品 Bobby。今天我们希望和 Vakee 聊聊他从 9 岁开始投资的故事：从少年投资者，到一级市场、二级市场投资，再到现在创业，帮助更多年轻人享受到投资的乐趣，也获得投资的收益。
同时，我们也期待 Vakee 介绍 Bobby 这款产品。它和其他 Agent 有相似之处，但也有很大的不同。Vakee 大约一年前来过《十字路口》，当时我们聊的是“我的投资人朋友们真的都在清仓英伟达吗？”，讨论英伟达的股票值不值得买。我记得 Vakee 当时坚定地建议大家持续建仓。如果当时听了他的建议，现在应该已经获得了还不错的回报。
请 Vakee 再和大家打个招呼，也简单介绍一下自己、RockFlow，以及最新的 AI Agent Bobby。
Vakee
大家好，很高兴又来到《十字路口》。我是 RockFlow 的创始人 Vakee，今天带着我们的新 AI 产品 Bobby 过来，也希望和大家分享更多 RockFlow 的创业故事，以及 Bobby 的诞生过程。
Koji
先介绍一下 Bobby 是什么吧。Bobby 感觉是你们最近的一个重头戏，应该也是积蓄了很多力量推出的一款 AI Agent 产品。
1. Bobby 完成投资闭环
Vakee
Bobby 是首个在金融交易领域的 AI Agent。简单来说，它是你 7×24 小时的投资伙伴。
它最大的特点，是可以完成整个投资闭环：从每天发现灵感，到投资分析和研究，再到生成交易策略、执行订单，甚至包括执行之后的持仓管理。它就像是你拥有了一个属于自己的对冲基金团队，里面有交易员、分析师和风险管理团队，能够帮助你更好地实现投资想法，控制投资风险。
我觉得这是一个非常特别、非常垂直，而且很难做的产品，但我们还是把这样一个可以闭环的产品实现了。
Koji
它和之前的 RockFlow 最大的区别是什么？
2. App 让位给 Agent
Vakee
之前的 RockFlow 还是 App 的形态。我们希望它足够简单，让大家非常方便地完成交易行为。
Bobby 的形态则是自然语言对话。我们甚至希望，后面可能不再需要 RockFlow 这个 App，我的主界面就是 Bobby，我只需要和它进行对话，就能完成交易中的所有闭环。
Koji
昨天 Sam Altman 在 Y Combinator 的 Startup School 上分享时，提到了一个很重要的观点：UI 界面会消失。这和你刚才提到的方向非常相似。你们现在真的在做这么极端的计划吗？打算什么时候“干掉”App，只保留 Bobby 的界面？
Vakee
我觉得今年我们就会上线只有 Bobby 的产品。我们俩都做过产品经理，以前做产品时，通常会在目标用户群中提取大家认为最重要的功能和需求，再把它们变成功能点，这是过去的产品逻辑。
但我们明显发现，在复杂场景下，基于功能的界面很难满足不同人的需求。金融就是一个特别复杂的场景。哪怕是携程这样的 App，我经常订酒店时也选不到自己想要的东西，因为它的筛选维度和我的需求不一样，我要的两个维度还分布在不同页面，没办法一次性筛选完成。
实际上，这些维度和数据标签在数据库里都有。反而是 App 这种形态，或者说基于功能的页面形态，严重阻碍了我完成自己想做的事情。
我觉得未来就是 Agent 加数据库。以前 Bobby 不能做、或者需要我们专门开发的各种下单方式，需求池里有很多。每次大家都要讨论很久：要不要先做止损订单，要不要先做某种条件单。因为每一种订单的开发成本都不低，从前端到后端，从算法到工程，而且对界面的占用也很大。
我们经常说，做减法很难，做加法最容易，所以最后一个产品里会有一万个功能。券商 App 尤其容易变成这样。
Agent 真正解决的问题是，在复杂场景下，每个人的需求都很特别。以后我们不会再在 App 上开发各种细节性的条件单。你直接告诉 Bobby 你要做什么，它就可以帮你实现一个以前不存在的条件单，因为它能够用 AI 的方式重新组合功能。
以前的券商会把订单归纳成各种类型：这种订单叫什么，那种订单叫什么。你不可能在一个 App 里列出 80 种下单方式，肯定要做取舍，但用户可能有 800 种下单方式的需求。所以在复杂场景下，Agent 或自然语言的方式，绝对更适合实现个性化需求。
做完这个产品以后，我甚至觉得这件事可以单独开一期节目。产品经理、产研开发，以及应用本身，都会发生巨大的改变。
Koji
直到 Bobby 出来以后，我才真正理解你刚才说的这一点。以前我会问，RockFlow 和 Robinhood、富途有什么区别？但如果以后 RockFlow 只有 Bobby，可能就不会再有人问这个问题了。
相对简单的场景，比如用滴滴打车，可能还没有那么痛。但携程订酒店、订机票就很明显。昨天我妈妈让我帮她和爸爸订去乌鲁木齐的机票，他们不能坐太晚的航班，最好不要转机；如果必须转机，时间也要长一点，因为他们走不了那么快。我们 50 分钟可以转机，但他们最好有 1—2 个小时。
这些需求我没有办法完整地告诉携程，所以在那边折腾了很久，也搜不出来。这个时候，我其实就是他们的 Agent：理解他们的需求，组合各种条件，最后帮他们完成下单。
Vakee
没错。实际上，我想表达的需求，数据库里都有。比如从厦门、福州或者另外一个城市出发都可以，可以转机，但转机时间不能太短，落地时间不能太晚，因为乘客是老人。
这些信息数据库里肯定有，但做成 App 以后什么也解决不了，这就特别难受。百度地图和高德地图也有同样的问题。
比如我在西二旗，要和在双井的朋友找个地方吃火锅。我们希望对两个人来说地铁都方便，还要找一家不辣的火锅店。每句话都有对应的数据，但在 App 上就是搜不出来，非常难用。
所以我看到的真正变化是，所有相对复杂、哪怕只是稍微复杂一点的场景，未来一定都是数据库加 Agent。Agent 是客户端的语言，基于功能排布的方式以后不会再存在。
Koji
今年确实有一股做 Agent 的热潮。年初《十字路口》的第一期节目，我们请到了真格基金管理合伙人戴雨森，做了一期开年对谈，标题就是“Agent 元年”。
当时提出“Agent 元年”可能还有一点点早，因为那时趋势还没有那么明显，但我们确实看到了一些信号，尤其是 Devin 的发布，包括技术成熟和交互范式的变化。之后 Manus 和 Lovart 发布，《十字路口》也都在 24 小时内做了深度评测，Flowith 和最近首发的 Cluely 也把首发放在了《十字路口》。
我想问一下，你是什么时候开始打算做 Agent 产品的？
3. Bobby 始于 Rockbot
Vakee
这两天我们刚好在内部翻了翻过去的资料，回顾 Bobby 这个产品一路走来的过程。它最开始其实不叫 Bobby，最早叫 Rockbot。
我们从 2023 年 4 月开始做现在 App 中间的那个 Tab，也就是一级页面最中间的“AI 策略”，原来叫“交易 GPT”。这是世界上第一个直接用 GPT 实现完整交易体验的产品：从发生了什么，到可以买什么股票或者期权，而且是个性化的交易机会实时推送。
这个产品上线以后，我们马上开始讨论下一步的 AI 原生产品到底应该以什么形态呈现。我们昨天还找到了当时的 Demo。那个视频当然没有现在的 Bobby 好看，但我发现它的交互甚至比现在的 Bobby 更完善。
当时我们讨论的是所谓的 AI 原生产品，还没有 Agent 这个说法。2023 年 5 月，我们上线了“交易 GPT”，开始探索产品形态。基于 Bot 和 Copilot 的产品形态，我们已经做出了一个非常完善的 Demo。
到了 2023 年 9 月，我们正式立项，开始做现在的 Bobby。当时还不叫这个名字，而是叫 Rockbot。我们内部的文档文化特别好，所有会议都有非常清晰的记录。会议纪要的第一个讨论点，就是 Agent。
所以，2023 年 9 月，我们决定以 Agent 的基本架构来实现想要的 AI 产品和 AI 体验。
当时我们讨论的第一部分，是 AI 能力的边界，也就是 2023 年的能力边界：什么可以做，什么做得好，什么还不太行。
Koji
我很好奇，2023 年你们立项时，Agent 的能力边界和今天做 Bobby 时相比，突破了哪些新的边界？
4. Agent 能力决定先手
Vakee
当时我们看到，Agent 已经能够实现一些基本能力。大模型调用 API 的能力是稳定的，分析和消化文档的能力也已经比较成熟，做增量分析也没有问题。
当时 Agent 主要能完成基本调度，调用外部 API，分析文档，做一些基本动作。最大的问题是幻觉非常严重。
当时公司内部肯定有不同声音。看到那么严重的幻觉，大家会想，是不是应该再等一阵，等基础模型更稳定，等底层问题解决得更多之后再做。
但我和主要的同学还是很坚定：一定要先开始探索。我经常跟大家讲，有什么能做的，我们就先做什么。
以前我们还讨论过所谓“坐船的公司”和“造船的公司”。只要你是一家坐船的公司，随着底层模型和基础能力提升，你的能力也会跟着提升。所以我们首先判断，我们要做的产品是不是具备这样的条件。因为我们是一个明确的上层应用，这一点是肯定的。
第二个问题是，如果我们是这样的公司，要不要等待？我们已经做了 RockFlow 一两年，深刻知道金融行业有大量 Know-how 在产品工程里。如果要在这个领域做垂直应用，最优解就是赶紧做、先做，因为在过程中会遇到很多细节问题。
这里有一个我觉得很第一性原理的思考：要做好一个金融工具，需要解决大量工程问题。如果我做得早，做得更细，就会有领跑优势。
金融数据的前复权、后复权，以及公司行动，可能有几百种、上千种情况。每一个公司行动发生时应该怎么处理，这个世界上到今天也没有一个供应商能完整解决。无论是 Interactive Brokers、富途还是我们，都是券商自己一步一步处理出来的。
所以 Bloomberg，以及国内类似的万得，为什么仍然很值钱？因为这就是苦活。金融行业对数据准确性的容忍度非常低，你必须做得足够细致，这就是 Know-how。
金融本身又是大家日常不太接触的领域，所以你的金融工程团队一定要在业务里做出来。无论做通用 Agent，还是做垂直 Agent，在所在领域要解决的问题上，产品、研发和工程都有很多细节，这就是壁垒。
RockFlow 不是成立以后第一年就直接做 Bobby。我们 2021 年成立，先做了两年券商，搭建了完整的柜台交易系统，也有了来自不同国家的用户。我们和用户一起理解所有细节是什么，然后才开始做 Bobby，而且还是原来的团队。
至少对于垂直类 Agent 应用来说，必须有垂直领域的 Know-how，以及真正理解这个领域的产品和工程团队。产品逻辑和产品经理的角色可能会改变，但工程团队一定仍然要理解原来的交易、下单和清结算逻辑。
你不会因为产品变成 Agent，就不需要这些细节了。金融、医疗等领域原来的行业认知，最终都会体现在产品和产研团队里。
Koji
当时 Bobby 在公司的优先级是什么？你们是把它当成一个试验性产品，还是从一开始就有一种对未来下注的感觉？
Vakee
这个感觉越来越强烈。一开始它就是最高优先级的项目，到了过去一年，尤其是今年，已经是 All in。
我们的研发是双周排期，原来是双月 OKR，现在是季度 OKR。最近两个季度的 OKR 都明确要求，所有需求为 Bobby 让步。除了交易稳定性以外，App 上其他需求全部不做，全部为 Bobby 让步。
所以这也回答了为什么前辈和友商不做，以及他们会怎么对待这件事。我们是当成 All in、最高优先级，以及未来不再有 Pro App 来做的。如果只是当成一个功能，很难做成。
Koji
我最近经常发表一个“暴论”：再大的团队，真正能打的也就十几、二十个人。任何公司之间或者行业之间的竞争，看的就是谁敢把这 20 个人 All in 到一个项目上。
如果你敢，大家都有机会；如果你只是立一个项目做内部创新，就很难。因为一边是创业团队拿命去拼，另一边是拿着几百万年薪做创新项目，完全不是一种状态。
Vakee
我觉得主要有 99% 来自我自己对这个未来的确定，只有 1% 来自行业给的信心。
我不知道你们和 Founder 聊得多不多，但我说实话，我几乎没有精力去关心别人做什么。很多人问我 Manus 怎么样、Flowith 怎么样，其实我根本关注不过来。
你真的会把几乎所有精力都放在自己相信的目标上，因为这件事太新了。Bobby 是世界上第一个这样的产品，我这句话是作数的，之前没有这样的东西。
我们给自己想象了一个未来，然后 All in 往那个未来冲。这个团队又有 80%—90% 是 INTJ，大家都非常 J，认定的事情就非做不可。今天能做完的事情，就不会拖到明天。
所以我们很难去关注别人，因为我明显感觉到这个世界正在发生巨大改变，也看到了 Agent 加数据库是未来的产品形态。我要做的事情，就是用这种形态满足金融领域的用户需求。
我自己现在也在用 Bobby 做所有交易和下单，我觉得它更方便、更好用，所以我要做的就是赶紧往前冲。
我从小就是一个没有 Peer Pressure 的人，从来不在意别人做什么。创业过程中，至少在我们所在的领域，每一代人有每一代人的需求。你能不能做出更好用的产品，满足用户需求？整个过程更多就是想用户需求，想团队执行效率够不够高。
Koji
这听起来是一种很幸福的创业状态，也很适合 INTJ：认定一件事情，就把它往死里打磨，做到非常精致。
Bobby 发布已经有一段时间了，之前主要还是内测，正式发布时间应该是在和我们播客上线前后。此前内测应该有几百位用户。有没有什么好玩的故事？我作为内测用户之一，待会儿也可以分享一下我的体验。
5. 内测揭示真实需求
Vakee
我们大概内测了 1—2 周，用户是陆续开放的。现在 Bobby 每天至少发布一个版本，模型也每天迭代一次。我们接受产品还不完美，因为 RockFlow 做到今天也仍然会有这样那样的问题，所以我们会持续迭代。
先讲几个做得比较好的、有意思的例子。
第一个是 Circle 上市的那一天。因为我们在东亚，上市可能是在半夜，而且 IPO 具体什么时候开始也不知道。这个功能特别有意思，我自己都没有想到它可以这样用。
我们有一位英国用户，他是一个非常小白的用户。Circle 是他买的第一只股票，也是他第一次在 RockFlow 交易。他知道 Circle 上市，是因为群里有人讨论，于是他直接对 Bobby 说：“Circle 上市以后，帮我挂一个订单，帮我买多少钱。”说完他就去忙别的了。
第二天他发现 Bobby 以 80 美元帮他买入了 Circle，而且还帮他下了止损单。后来这只股票涨到了 150 多美元，他还没有卖掉，所以已经翻倍了。
他把和 Bobby 的完整聊天记录、收益截图等内容分享在群里。他说，如果没有 Bobby，他可能会延迟很久才开始交易。其实他已经是 RockFlow 用户一段时间了，并不是前两天才入金，但一直没有买股票，因为不知道该怎么做。
对很多人来说，交易确实有一点困难。即使 RockFlow 已经是很简单的 App，仍然会有挑战。
Bobby 还有很多边界和功能可以探索。比如我以前也不知道 Bobby 可以一键清仓。我们一直有一个需求，想做“一键平仓所有持仓”，但这个需求一直排不上。
后来我们发现，用户自己用出来了。他直接对 Bobby 说：“帮我把所有股票都卖掉，全部卖掉。”Bobby 就帮他完成了。
如果没有一键平仓功能，用户就要一个一个点，非常麻烦。但他说一句“Bobby，帮我一键平仓”，就可以完成。因为他当时看到一个宏观事件，觉得有风险，所以决定先平仓再说。
Koji
Bobby 会帮用户调整平仓策略吗？比如有 100 万美元的特斯拉要一键平仓，它会怎么做？
Vakee
它会分次下单，尽量平滑交易过程，减少冲击和损耗。
Koji
我自己用 Bobby 测试了一个非常小白的指令。我入金了 3,000 美元，直接对 Bobby 说：“我现在有 3,000 美元，帮我买股票，我要赚钱。”
我就是想测试一下，在我这么盲目信任 Bobby 的情况下，它会帮我做什么。最后它确实帮我买了 6 只股票，而且都比较稳健，包括 2 个指数基金 SPY 和 QQQ，同时还买了苹果、英伟达和可口可乐。
说实话，我对这个结果挺满意的。我也觉得，对于小白来说，当你有 3,000 美元却不知道买什么时，把这件事交给 Bobby，大概率会比自己在那儿想、问、分析一顿之后再买，结果更好。
Ronghui
对很多小白用户来说，比如我这样不太炒股的人，听起来这个操作非常简单。我也试用了 Bobby，虽然没有像 Koji 一样直接让它替我操作，但我问了它很多问题，也把同样的 Prompt 给了其他几个 Agent 工具。
对我这类用户来说，它首先是操作简单，其次是在帮我操作一个门槛很高的事情。你会怎么向我们解释，Bobby 如何更好地服务这类用户，帮助我们实现投资目的？
6. Bobby 降低投资门槛
Vakee
刚才 Circle 的用户其实就是小白用户，他此前甚至没有交易过。投资有两个门槛：第一个是心理门槛，觉得这件事很难；第二个是操作门槛，觉得麻烦，或者确实不会操作。
Bobby 以及 Agent 的自然语言对话方式，可以从这两个层面把门槛都解决掉。
以前你在 App 里找想要的东西很难，因为你不会用。刚开始交易的人更不知道该怎么找。即使我交易了很多年，也经常找不到一些 App 的功能。
所以第一个变化是，当你有一个想法时，可以直接和 Bobby 说。你可以语音，也可以打字。比如你看到以色列发生冲突，或者特朗普今天又说了什么，就可以问：“会发生什么？我应该买什么？有哪些公司会受到影响？”
你也可以从日常生活出发：Labubu 盲盒最近卖得特别疯狂，有没有什么值得关注的？《哪吒》这部电影特别好看，我可以买什么股票？
它首先让你把生活中、工作中看到和想到的东西表达出来，把一个想法变成交易机会或交易灵感。这种交互形态天然降低了心理门槛。
这和你去找一个人聊天有点像。你可以和 Koji 说：“我今天看到 Labubu，这会有什么影响？”他可能会告诉你，可以看看泡泡玛特的股票。很多人排队买老铺黄金，身边做交易的人也可能会提醒你，老铺黄金的股票值得关注。
它变成了一种更自然的沟通方式，降低了心理压力和认知门槛。当然，在这个层面上，和 ChatGPT、元宝、豆包聊天也是一样的。我的妈妈就问过豆包：“《哪吒》这么好看，我应该买什么？”
这是交互形态的改变。更重要的区别在于，接下来能不能直接让 Bobby 把这个行为完成。
比如你看到 Labubu 很火，它告诉你可以考虑买泡泡玛特；或者现在已经涨过头了，应该考虑做空泡泡玛特。它会给你一个想法和行动建议。接下来你只需要告诉 Bobby：“是的，我需要。”它就可以帮你下单。
所以它和通用大模型最大的不同，是它能把行为完成。我们做垂直应用，最重要的一件事就是帮用户把事情做掉。
前面也提到，我们这种性格的人和这种性格的团队，受不了一个事情做到一半。所以我们一定会让 Bobby 把需求完成，让用户完成这个动作。
我认为垂直 Agent 最重要的意义有两个层面：第一，用 Bot 的形态降低聊天、对话和认知转化的心理门槛，再用 Copilot 的形式让用户用自然语言去解决问题；第二，说完还不够，要让它真正帮用户把动作执行起来。
Ronghui
前面提到 Bobby 整个开发过程花了两年，为什么会花这么长时间？中间有没有走过什么弯路？
7. Agent 必须足够快
Vakee
从 2023 年 9 月正式立项算起，大概是一年半的时间。弯路倒还好，但有两件关键的事情。
第一，垂直 Agent 要做到闭环，真的需要很多时间，很多细节需要打磨。
第二，我们最开始的版本没有太考虑速度。慢就是原罪，尤其我们的用户主要是年轻人，大家没有那么多耐心。最开始的版本可能需要十几秒、甚至 20 秒才能给出结果，这肯定不能接受。
后来我们重新调整了 Agent 的调度系统和编排能力，把效率和性能提升上去。速度非常关键，只有足够快、足够可用，才能产品化；如果要让产品商业化，成本也必须可控。
所以做 Agent 产品或大模型应用，始终要解决两个问题：第一，不要让用户等太久，产品要能闭环、能实现；第二，成本必须可控。除了功能和体验，底层架构也要解决一个核心问题：如何让 Token 消耗可控。
我觉得至少要在 5—8 秒内给用户结果，最好是 1—2 秒。
Ronghui
现在内测用户里，你最关注的数据指标是什么？是他们聊了多少轮、下了多少单，还是帮他们赚了多少钱？
Vakee
第一个是活跃指标，这是最重要的。用户要和 Bobby 进行多轮对话，Bobby 也要在过程中真正帮他解决问题和疑惑。
Ronghui
Bobby 会带用户下单，但我自己使用时发现，下单前它还是会让我最后确认。刚才 Circle 的案例听起来像是用户半夜说了一句，Bobby 就自动下单了。
如果自动下单之后赚钱，用户当然开心；但如果亏钱，责任会不会归到 Bobby，或者归到你们公司？
Vakee
所有下单都一定经过用户确认。刚才的用户说“帮我买几千美元的 Circle”，Bobby 会反问：“你希望我以什么价格买？你有没有具体想法？或者我帮你在 100 美元以下买，可以吗？”
它一定会和用户进行对话确认。用户说可以之后，它才会执行。所以在下单之前，Bobby 必须拿到用户对金额、价格或价格区间的确认，才会执行指令。
我觉得它是靠谱的。
Ronghui
还有没有其他故事？比如用户因为 Bobby 赚到了以前可能赚不到的钱？
Vakee
内测第一批用户里，就有人直接根据 Bobby 的建议下单。
那天特朗普和马斯克发生争吵，有一位用户经常交易特斯拉，就问 Bobby：“我现在应该怎么办？”
Bobby 建议他，因为两个人争吵，特斯拉可能会下跌，可以考虑买一个看跌期权，也就是 Put。两边进行了多轮对话，Bobby 帮他选择了一个 Put，这位用户就买入了。
后来这笔交易涨了 400% 多，他成了当天的榜一大哥，并且及时止盈。这也是 Bobby 收到的最大一笔打赏。
他反馈说，甚至可以直接把 1%—5% 的收益打赏给 Bobby。他觉得自己完全是因为 Bobby 的对话和认知，才把一个判断转化成明确的期权交易，最后完成下单并获得收益。当然，最终决策还是他自己做的。
他把经历分享到社交媒体，很多人来问他怎么赚到的，他就开始向大家推荐 Bobby，体验非常好。
他还告诉我们，自己特别明显地感受到 Bobby 在不断理解他的过去交易行为和偏好。这是一位有经验的投资人，他用过很多 AI 产品，也用过不同券商的 App，包括 Interactive Brokers、富途和 Robinhood。
他的感受是，这是历史上第一次真正感受到，原来可以这样交易。通过对话，Agent 不断理解他历史上的交易行为：过去怎么买特斯拉，偏好是什么，风险管理方式是什么。
Bobby 就像他的投资助理，给出的建议能够贴合他的需求。他觉得这个体验是过去移动互联网券商从来没有过的。它非常个性化，能给他真正想要的东西。
这位用户已经是 RockFlow 两三年的老用户，Bobby 很了解他是谁、喜欢什么、习惯怎么交易，所以他能明显感受到这种变化。
Koji
这两个例子很有代表性：一个是完全小白的用户，一个是非常资深的用户，他们都找到了过去没有被满足好的需求。
以前基于功能的交易 App，覆盖用户的范围有限。比较有经验的用户可能会觉得 RockFlow 太简单，很多需求无法满足。但现在换成 Agent 和自然语言的形态，成熟交易者也能根据自己的场景使用 Bobby，并获得正反馈。
Vakee
没错。Agent 交互形态一下就扩大了能够覆盖的用户范围。
Ronghui
现在 Bobby 还是需要用户主动发起问题，它才会回应。你有没有考虑过让 Bobby 主动给用户一些建议？
Vakee
下一个版本或者下下个版本的 Bobby 会主动给用户推送可能想知道的内容，也会提供一些交易灵感，但不会突然跳出来告诉你“你应该买这个”。
那它会提供什么样的交易灵感？
Vakee
比如战争、宏观信息，这些可能是大多数人都需要的。或者和你的持仓相关的股票，如果你对稳定币很感兴趣，那么 Circle、Coinbase 等股票相关的信息，也可以推送给你。
Koji
你刚才说的主动提醒非常重要。我们发现，很多人最刚需的需求其实是让 Bobby 给他打电话，让他被提醒。
我身边有一位朋友，在香港某位大佬的 Family Office 工作，那位大佬大家都知道。他的团队只有 4—5 个人，服务的老爷子 90 多岁，每天盯盘，会给团队打很多电话。
电话有两种：一种是明确的下单指令，另一种是模糊的研究需求。我听起来，这个团队其实就是老爷子的 Bobby，只不过团队成员都是名校 MBA，且在金融行业工作多年，年薪大概几百万元。
Vakee
我觉得 Bobby 更像一个 Master Agent。每一个 Agent 都可以叫 Agent，但具体层级不同。很多 Agent 层层嵌套，最上面的产品也可以叫 Master Agent。
现在 Bobby 的每一个功能，可能都是由无数个 Agent 构建的。这个 Master Agent，或者中等层级的 Agent，我觉得它的能力已经超过绝大多数金融从业者。
最可怕的是，它会不断学习和迭代。这也是 Agent 和 RPA 最大的区别。RPA 是写死的自动化，而 Agent 会计算，会根据每次使用的效果、目标有没有达到，不断进行优化。
如果它持续学习和迭代，再加上这么多信息、用户反馈和技术模型升级，它的能力提升会非常快。
Ronghui
你提到整个研发过程大约一年半，其中有一些重要决策是为了节省 Token、控制成本。我觉得这对很多创业者很有借鉴意义。现在回头看，有哪些决定让你觉得特别正确，或者对整个过程特别有帮助？
Vakee
8. 垂直 Agent 决定架构
第一个大的决策，是选择做垂直 Agent 还是通用 Agent。我们一开始就是 Workflow 的路线，这个决策决定了整体架构不会发生大的变化。我觉得这是所有创业者应该先问自己的第一个问题。
为什么选择垂直？因为这个世界上有两种需求。
一种需求是，用户只是不想自己做，但做得好或者不好影响没那么大，也不致命。比如帮我写一封邮件、分析一条旅行路线、生成一个文档。用户自己做可能是 70 分，交给 Agent 可能是 60 分或 65 分，只要能完成就可以接受。这可能是生活中大多数需求的特点。
还有一类需求，比如金融、医疗，以及一些制造业和精密场景，做成 70 分和做不到 70 分，差别可能是致命的。邮件写成 60 分和 70 分差别不大，但医生的判断是 60 分还是 70 分，差别就非常大。
在这种对效率和容错率要求都很高的场景下，一定要做到 70 分以上。基于 Workflow 的方式，反而能够很好地满足这个要求。
所以首先要判断，你所在的行业和要解决的垂直问题，到底属于哪一类：做不到 70 分会不会死？这个问题决定了架构应该基于什么形式来做。
第二个问题就是优化。它没有什么单一诀窍，更多是在过程中不断解决问题。我们做了一年多，技术模型和各种组件都在变化，能做的就是在解决场景问题的前提下，采用最好的思路、工程方案和工程实践。
Koji
我们来聊聊你的个人经历。前面也提到，你 9 岁就开始炒股。前段时间有一篇关于你的文章，我看到“9 岁炒股”时眼睛都放大了，赶紧想听你讲讲这个故事。
Vakee
9. 从九岁投资到百度
我肯定是受父母影响。因为从我有记忆以来，身边所有大人好像都在炒股。中午 1 点到 3 点，电视上会播放股市行情；报纸上会有 K 线；下单是打电话；路上还有证券公司的营业厅，里面有大户室和电脑。
那个时代大家的炒股体验就是这样：打电话、下单，或者去营业厅。我买的第一只股票叫冀东水泥。
家里人都做这件事，所以我从小耳濡目染。可能是无意识的，因为身边的人都在做，于是我天然获得了很多信息，也学到了一些方法，这降低了投资对我的门槛。
后来我交易美股，是回国加入百度以后。当时身边同事很多都在交易中概股。中国第一批交易美股的人，很多就是互联网从业者，所以我还是会受到环境影响。
Ronghui
你说说自己的职业经历吧。我记得你本科好像学的是广告，后来去了复旦、帝国理工，再到后来的很多工作经历。可以给我们一些重要的时间节点，讲讲不同阶段在做什么，以及有哪些和投资、交易特别相关的事情。
Vakee
这个经历听起来像是我同时经历了两条人生主线，一条主线，一条副线。
我本科念的是广告和金融，是一个和经管学院合办的专业，里面有高等数学、概率统计、编程、心理学，学科非常丰富。毕业以后我才慢慢理解它的逻辑，因为我后来发现自己是一个通才逻辑的人。
我学过广告、金融，后来 Master 念的是 Data Science。我觉得这些经历并没有什么冲突，因为很多底层能力是相通的。当然，我数学确实比较好，从开始有数学考试以来基本都是满分。
在英国读书时，因为我的专业背景很特别，大家来自完全不同的学科。我们班 Coding 能力最强的是两个同学，一个本科念法律，一个本科念哲学，都不是计算机专业。这再次验证了，事物的底层是相通的。
职业经历上，我确实比较特别：从大公司的产品和研发，到一级市场、二级市场，再到创业，除了国企以外，各种职业角色我基本都经历过。
2012—2013 年，移动互联网刚刚开始。我毕业后先在伦敦做了一段时间量化，后来收到了两个 Offer，一个是新加坡主权投资基金 GIC，一个是百度。
我当时非常坚定地想回国做移动互联网。大学本科时，微博已经被用来做很多 Campaign，我是移动互联网很早的一批用户，所以想回到中国，参与这波浪潮。
这件事一定和人口红利有关，所以选择不是美国就是中国，肯定不会是英国或者新加坡。这就是我后来选择回国加入百度凤巢的一个重要原因。
在凤巢工作很有意思。当时我们已经是 AI 的使用方。那时大家说 AI，主要是机器学习和神经网络，我们开始用它优化广告系统的效率。
回头看，那个时代无论是百度、Google 还是 Facebook，AI 团队其实都是在支持广告团队。凤巢当时几十个人，用了一两年时间，收入就超过了 PC 端，这是一个非常快速增长的状态。
后来我转到百度投资部，开始负责百度的科技投资。
现在很多在 AI 领域非常知名的人物，都曾经在百度工作过，后来可以说是桃李满天下、散作满天星。但今天百度这颗星似乎没有那么亮。
你当时就在百度，也在 AI 的核心团队里，能不能讲一些当时的故事？尤其是为什么会形成今天这样的结果？
Vakee
首先，我对百度的评价是正向的。没有百度凤巢和百度投资部，就不会有我后来的机会，所以我很感谢百度的经历。
我也想说一句，无论百度后来怎样，它仍然比世界上大多数公司、甚至大多数互联网公司更好。每个公司都有自己的基因。
2012—2013 年，百度投入重金建设深度学习实验室、视觉实验室和大数据实验室，都是 AI 相关的实验室，还在北京和美国引进全球人才。我觉得，这种投入可能是之后 5 年里其他中国互联网公司都没有跟上的。
所以我觉得 Robin 在认知、战略和对 AI 的信仰上，都非常超前和坚定。
Koji
前面的铺垫都是表扬，我们其实一直期待一些更尖锐的内容。大家可能都会觉得遗憾：当时百度明明有那么好的 AI 基础，为什么后来没有抓住机会？在你看来，最核心的原因是什么？当时有哪些决策或措施导致了这个结果？
Vakee
我觉得可能还是做了一些不符合自身基因、并不擅长的事情。
百度、阿里和腾讯，是文化、优点和优劣势都完全不同的公司。百度是非常工程师文化的公司，也非常注重效率。它通过搜索引擎、搜索、凤巢和广告系统调参，不断优化性能和效率。
百度擅长的是这些事情，不擅长的则是线下运营。如果要做线下业务，就必须从内心接受这种文化转变：效率会降低，人才密度会降低，做事风格也会和原来的工程师文化不同。
百度把 AI 用于广告系统优化，这件事肯定是世界领先的，这是它的第一优先级。
后来它做了很多 O2O 业务，大家记得糯米和百度外卖。不是说百度因为 AI 才没落，而是前面做了很多没有成功的事情，或者把精力分散了。
大模型应用是后面的事情。移动互联网那一批公司其实都是 AI 公司，因为它们用 AI 做推荐系统和个性化体验。百度搜索、淘宝、拼多多、抖音，本质上都在做推荐。
百度在用 AI 实现主营业务能力上并没有落后。百度推荐算法和凤巢相关团队，后来去了字节、阿里和腾讯，百度就像一所黄埔军校，不断向外输送人才。
但在大模型之前，百度中间做了很多 O2O 的尝试。在我看来，它没有在不符合自身基因的业务上，及时完成组织状态和业务状态的匹配，导致这些业务没有达到预期。
我刚去百度不久，就进入了一个叫 Young Talent Program 的项目。百度当时有两个类似的项目，一个是少将计划，另一个就是这个项目。
我记得第一次和 Robin 一对一交流时，我就跟他说，百度应该做金融，应该做 Bloomberg。现在如果我和他隔了 10 年再见面，我第一句话可能还是这句。
我不希望 Robin 听到这期播客，但我还是觉得百度应该做 Bloomberg，因为这最适合它。百度是搜索引擎，拥有 AI 能力、工程师文化和对效率的追求，最适合做的垂直领域其实就是这个。
所以百度后来做的一些商业选择，可能和它的基因不匹配。做不匹配的事情，组织会很难受，也会很拧巴，这对创始人的忍耐度是巨大挑战。
因为我非常相信 Bobby 是未来，所以我会一直坚持。如果我不相信这件事，别说做一年半，做半年我都受不了，会一直问为什么还没做好、到底行不行。
所以要做自己基因里相信的事情，做自己性格上相信、过去经历中相信的事情，才可能坚定地做下去。
Ronghui
这让我想到，大家经常讲 Product-Market Fit，其实还有一个 Founder-Product Fit，也就是创始人和产品的匹配。
Vakee
对。我觉得核心不是具体做了哪件事，而是再大的公司，也要找到最适合自己的目标。无论是 10 个人的团队还是 10 万人的团队，都要对着那个目标坚定地往前跑。
目标是否坚定，是 Founder 的事情。只要他坚定，就会把最主要的资源投入进去。第二步才是组织有没有能力完成 Founder 的信仰。
这就是创业最重要的两件事：我们相信什么，以及能不能带着团队高效地跑到那个地方。
Koji
我想补充一点。因为我记得你当初做 RockFlow，是一个对标 Robinhood 的产品，灵感来自“散户大战华尔街”。
从当时你提到的信念，到今天的 RockFlow 和 Bobby，我感觉你一直在做同一件事：让交易更简单，也就是让投资更加平权。
你当时看到“散户大战华尔街”这件事时，受到的冲击或者最直接的感受是什么？
Vakee
10. 投资机会藏在生活里
我觉得它是一个开始。因为那是一个现象级事件，让你开始关注这群人和这件事。
2019—2020 年我已经回到二级市场，自己在交易，所以很容易看到这件事。它让我关注到交易世界正在发生的变化。
第一，年轻人的投资方式发生了很大变化。投资当然是为了赚钱，但年轻人的投资除了赚钱，还有额外的价值表达。
传统价值投资，比如巴菲特讲的价值投资，会讨论 PE 不能太高，关注公司的基本价值。但今天年轻人的价值投资是：我认为它有价值，就是价值投资。这完全是不同的体验。
所以才会出现 GameStop 这样的事情。有人会表达，这是我小时候买游戏光盘的地方，是我的童年经历，它不应该被你们做空，因为我认为这家公司对我的生命有价值。
我看到的是，年轻人开始用投资表达态度，表达自己相信的东西。投资变成了他们生活方式的一部分。
这个事件让我关注到这样一个群体。后来我做了很多研究，发现全世界的年轻人都想买特斯拉、苹果的股票，也都对美股感兴趣，但供给非常有限。除了中国和美国，其他地方几乎没有好用的美股券商，渗透率也非常低。
这是我看到的机会之一。
我当时创业时有几个判断。第一个，要做足够大的事情。既然做什么都难，就应该做大的事情。金融是一个大行业，除了能源以外，金融可能是最大的行业。
第二，一定要做一家 AI 公司。之前我做投资时经常讲，广告、金融和游戏是 AI 最好的落地场景。金融是一个非常适合 AI 的行业，尤其是交易，因为它是一个数据密集型场景，能够快速迭代。
第三，我必须有 Passion。创业真的太难了。我投过接近 30 家创业公司，很多现在看起来很不错，甚至已经上市，但创业过程都非常不容易。
所以一定要选择自己感兴趣、有 Passion 的事情，否则很难坚持。如果这件事不是你笃信、非做不可的事情，就很容易放弃。
最近有一些学弟学妹和年轻人来问我创业，我第一个问题就是：这件事是不是你非做不可？如果不是，其实没必要创业。
第四，我必须能做这件事。当时如果要做一个 AI 时代的交易平台，我到底想做什么？我提出了两个方向。
第一是 All in One：一个应用能够交易所有品类，包括美股、港股、越南股票、日本股票、期货、期权，甚至彩票、预测事件的合约和外汇，当然也包括 Crypto。
第二是 AI Native：AI 原生的体验到底是什么？我想解决的就是这两个问题。把这两个维度做出来，我觉得它就是一个新时代的新物种，能够提供完全不同的体验。
其他 App 其实并不符合 00 后的需求。当用户需要更简单、更好用、更智能的体验时，就会出现一个增量市场和创业机会。
接下来要判断，我的团队和我自己能不能做这件事。我们需要非常懂 AI，也非常懂交易。懂交易不是会炒股票，而是真正懂金融，懂金融数学，知道期权是什么、希腊字母怎么构建、期权如何定价，理解券商交易系统为什么这样设计，以及清结算逻辑。
第三是懂合规，这方面我过去的经验确实很有帮助。第四是因为我们选择了美股，所以它一定是全球化业务，团队必须具备做国际化业务的能力。
大概就是这样：先看到一个领域的机会，再判断在这个领域要做什么，最后回头看这个创业机会是否符合自己的能力。
后来我才发现，创业之前近 10 年的工作经验，每一步都发挥了作用。从在伦敦做量化，到加入百度凤巢成为 AI 的使用方；从做 AI，到加入百度投资部负责科技投资、投资 AI；2015 年买英伟达；后来做 VC，投了 3 年 AI；再加上我长期的二级市场投资经验，最后选择创业做 RockFlow。
每一个时间点选择做什么，获得什么经历和认知，最后都汇聚到一起。RockFlow 可能就是我生命中的使命。
你很难在市场上找到一个既懂 AI、又懂投资，还愿意在这么难的事情上死磕到底的人。对我来说，这件事很适合我。
很多拥有类似背景的人，可能懂 AI，也能交易赚钱，但不会做 To C 产品，因为没有必要。到今天大家问我最多的问题还是：“你的投资能力这么好，账户一直在赚钱，为什么还要创业？”
但我觉得这就是使命，是我非常想实现的事情。
我从小时候开始投资，逐渐了解交易，就越来越相信投资不是一件很难的事情，它应该是每个人都能参与的事情。
比如我开始交易美股时，已经在百度凤巢工作。那时我交易的是中概股和美国互联网公司。因为我做凤巢，对广告变现有天然优势。90% 的互联网公司都是广告变现模式，我对这件事的理解比很多人深。
甚至有点夸张地说，我打开淘宝，看前几条广告的数量和高度，大概就能判断它的业绩能不能完成，因为这是我每天工作的内容。
所以我会在自己工作的范围内拥有认知优势，再去投资相关公司，放大认知带来的回报。后来投资 AI、买英伟达也是一样。大家以为我做了很多研究，但其实我的主要投资都和工作相关，和我平时的认知有关。
我赚的是认知范围内的钱。投入更多精力的地方，是如何放大赔率。判断来自工作和生活，买股票还是买期权、怎么配置、怎么做风险保护，则是交易技术。
所谓胜率，也就是判断对错，来自我的生活。所以我自然会认为，其他人也可以做到。
GPT-3.5 发布时，很多人都知道英伟达好，也知道 AI 是未来。再往前一步就是：AI 是未来，谁会成为赢家？谁有平台效应？答案可能是英伟达。再往前一步就是：我能不能买英伟达的股票？
很多人已经有了相应认知，但没有把认知连接成投资机会，也没有真正采取行动。
我身边有很多这样的例子。有人很早就买了很多拼多多的商品，却一股拼多多股票都没有买；有人很早就买了特斯拉的车，却没有买特斯拉的股票。
Vakee 最近在小红书上有一篇帖子爆火，标题是“普通人如何在身边发现下一个风口”。你想鼓励的是，大家把身边发现风口的故事转化成投资决策，就有很大可能获得投资收益。
昨天小红在微信上突然告诉我，她想起一年前我们见面时，我提到泡泡玛特卖得最好的 IP 已经不是 Molly，而是 Labubu，增长非常快。我当时都忘了这件事，她一说我才想起来。
我当时真的陷入了 Emo：钱从天上来，你却没有接住它。
所以我觉得现在有 Bobby 了，我接住这些机会的概率更大了。
Vakee
没错。我做 RockFlow 和 Bobby，其实就是在用不同的产品形态和新技术，让大家把日常认知转化成交易机会。
你让用户说“帮我买 100 美元的特斯拉”，或者“帮我买一手泡泡玛特”，让这个动作变得简单、不害怕、不复杂，投资渗透率自然就会提升。
每个人都有自己改变世界的方式。如果 RockFlow 和 Bobby 能把这样的产品做出来，把大家在生活中观察到的东西、工作中的认知转化成投资机会，让投资渗透率提升 100 倍，我觉得这辈子就值了。
这就是我发自内心觉得的使命：让大家都体验投资的乐趣，让每个人都能参与，成为其中的一环。
很多人会质疑，说这是幸存者偏差，或者不是每个人投资都能赚钱。首先，这当然是真的，不是每个人投资都能赚钱。
但我觉得关键在于，我认识的很多对冲基金，完美错过了泡泡玛特、老铺黄金和蜜雪冰城。为什么？普通人会买这些股票，是因为它们就是自己的生活。很多 00 后几乎都买过这 3 家公司的股票，因为他们观察到了。
基金经理甚至没有生活，所以不会观察这些东西。
你不要觉得看见一家零食店顾客络绎不绝，只是一个普通现象。你看到的可能正是自己的优势，因为华尔街看不到。
你很早就知道 B 站的弹幕，身边年轻人都喜欢用它，然后买了 B 站股票；或者你在一级市场投资了一家公司，因为你看到了别人没看到的东西。
大家默认投资是一件很专业的事情，要看财报、看数据、看量价指标，于是觉得生活中的观察不重要。其实不是。
DAU 是什么？不就是你身边越来越多人在使用吗？增长是什么？不就是你一直在消费、一直在买盲盒吗？
我买泡泡玛特，是因为办公室里的盲盒越堆越多，大家天天在问 Labubu 怎么买。只要你看到了，就可以参与。
蜜雪冰城也是一样。我自己从来不喝，但同事告诉我它很好喝、很便宜，我就去买了。我还打新中了，打新的钱可以买一辈子的蜜雪冰城。
普通人的生活，就是最好的教育机会。你能观察到的东西，不要默认别人也能观察到。你有自己的机会，每一代人有每一代人的机会。
如果你连生活中的机会都看不到，连工作中的认知都没有，那认知之外的机会就更抓不住。
2023 年底，我以 8 美元买了很多 Robinhood 股票。作为一个做 RockFlow 的人，我连 Robinhood 什么时候该买、什么时候该卖、可以买多少都不知道，那这个 Founder 就是不合格的。
我经常讲，如果你说自己是 AI 投资人，那就让我看看你的仓位里有多少英伟达。如果没有，你就太扯了。哪怕你说自己做的是大模型创业，GPT-3.5 出来的时候，你买了多少英伟达？如果没有，那就是在开玩笑。
一级投资、二级投资和创业有一个共同能力，叫判断力。判断力就是你对行业的理解、对行业演变的判断，以及对行业格局的判断。
这件事最好的体现，就是你在二级市场的交易。比如我看到了 All in One 的机会，却没有买 Robinhood 的股票，那只有两种可能：第一，我没有看到这个机会，是判断力有问题；第二，我看到了但懒得做，是执行力有问题。
如果你连事业中一个非常重要的二级市场机会都没有抓住，要么判断力有问题，要么执行力有问题。买股票并不需要很强的执行力，你打开炒股软件按一下就行了。你又不是要做 Bobby，改一个 Bug 需要 3 个小时。
Ronghui
说到这里，我觉得 Bobby 解决的也是后者。打开炒股软件确实没有那么难，但它还是会把很多人挡在买股票这件事之外。Bobby 要做的，就是进一步降低这个门槛，让更多年轻人把自己的生活和认知转化成投资回报。
这也是 AI 给这个世界带来的正面价值。
Vakee
我也希望因为 Bobby 的出现，投资真的能够飞入寻常百姓家，让更多人通过投资参与世界的变化。
真正的回报是资本回报。我们都是很多公司的消费者。比如我订阅 Duolingo，我也可以买它的股票，既是消费者，也是股东。我的消费为公司创造价值，公司增长后我也获得收益。
但大多数消费者没有参与资本回报，只是纯粹的消费者。他们为公司创造价值，收益却被股东获得。
最理想的商业循环，应该是消费者也是公司的股东。他会更忠诚，会持续使用产品，会给公司反馈，和公司一起优化产品，并且希望公司变得更好。
特斯拉某种程度上就是这样。Square 当年上市时，承销商让很多客户去认购 IPO 股票。因为客户拥有 Square 的股票，合作关系就会更加稳定。
Robinhood 很多用户也是它的股东。未来如果小红书上市，也应该让小红书的用户都成为股东。
一旦你理解这个循环，就会发现：你用得越多、消费得越多，公司股价可能越高，你的收入和投资回报也会变好。你当然会支持这个平台。
我以前还和 B 站说过，会员可以直接在 RockFlow 上送用户一股 B 站股票。这样用户成为股东，股价就有人支持。
所以我希望每个普通人都能发现身边的风口，买自己熟悉的公司，买自己消费的产品，成为它的股东，和它共同成长。
滴滴司机也一样。他们为滴滴的成长贡献了很多，但没有滴滴的股票，只有工资，甚至还要被抽成。
当你喜欢的公司变得很简单就可以买到，它的商业循环就会建立起来。我认为这才是真正的平权，也是我在商业社会里真正想实现的事情。
我想补充最后一个问题。很多人未必发现不了身边的信号，可能已经注意到了，但他们需要一个理性的把关，告诉自己这件事到底是不是可以做。
一方面是意识的转变：我作为消费者，也可以成为投资者。另一方面，人本能地会觉得投资需要专业判断，可能需要一个理性的声音来确认。
Vakee
所以你看，为什么它是 AI Agent，而不是一个下单语音功能？
哪怕我对 Bobby 说，我想买 3,000 美元的股票，它也不是直接下单。它会根据逻辑给出一个组合，比如六边形组合，并告诉你为什么配置这 6 只股票，每只股票的选择逻辑是什么。
这恰恰说明 Bobby 是 AI Agent，不是下单机器人，也不是简单吸收交易指令。它在你的想法到执行之间有完整逻辑，会和你对话，解答你的疑惑，告诉你为什么可以这样做。
去年或者今年初，你问它：“Labubu 很火，我应该怎么办？”它可能会告诉你买泡泡玛特。现在再问同一个问题，答案可能不一样，因为价格已经很高，它会提醒你考虑风险。
它首先帮助你把普通认知转化成交易机会，而且是有逻辑的，会用你能听懂的方式解释。第二，它会考虑你没有想到的事情。
你今天问和一年前问泡泡玛特，答案肯定不一样。它会观察当前股价所处的位置、已经持续了多久，以及其他相关指标。这些是普通用户不一定会考虑的，但都是 Bobby 的能力。
Bobby 从来没有说它能帮你赚钱，或者替你赚钱。但在帮助你做更多考虑、进行风险管理这件事上，它可以不断加强。
这也体现了我们的价值观。任何人来问我，我都不会说 RockFlow 或者我本人能帮你赚钱。我会告诉你，跟单也可能掉坑，没有谁能保证你赚钱。
但我会反复提醒大家，先用 100 美元体验一下，觉得可以、有把握之后，再逐步增加资金。如果我们提供持仓保护功能，比如持仓涨到两位数、10% 以上，就提醒用户配置 Put。
这些事情，是 RockFlow 整个公司一直在不厌其烦提醒用户的。我们不能帮你赚钱，也不能保证你赚钱，但会尽可能帮助你做好保护，让你的考虑更充分。
投资说到底就是留在牌桌上，等待属于你的机会。留在牌桌上是第一件事，所以风险管理永远最重要。不要随便 All in，除非你非常有把握，并且配好了相应的保护措施。
Koji
今天非常开心 Vakee 做客《十字路口》。在和你聊天的过程中，我想到《十字路口》从创立开始就在寻找、访谈和凝聚 AI 时代的积极行动者。
积极行动的一个重要体现，就是听完这期播客之后，是否愿意把自己在 AI 时代的认知转化成投资行动。Bobby 又降低了这个行动门槛，所以推荐大家都试一试。虽然 Bobby 不承诺带大家赚钱，但也期待大家能在 Bobby 的陪伴和帮助下赚到一些投资回报。
Vakee
感谢大家，今天很高兴和大家分享。也期待更多人因为 Bobby 的出现，开始自己的投资之路，感受到投资的乐趣。
Koji
谢谢，拜拜，拜拜，拜拜。如果你认为有朋友也会喜欢本期《十字路口》的内容，请转发微信推荐给他们。最后，欢迎你加入《十字路口》的会员群，我们鼓励大家在群里聊天互动、交朋友，寻找未来的同路人。