讓投資智慧像程式碼一樣被調用，Questflow 押注 AI Finance Agent

作者：momo，ChainCatcher

過去幾年，如何實現金融平權，一直是金融科技最重要的敘事之一，也誕生了一大批具有影響力的公司和產品。比如 Robinhood 把開戶流程壓縮到幾分鐘，Hyperliquid 讓鏈上永續合約不再只是機構玩家的玩具，到了 AI Agent 時代，連盯盤、下單、調倉這些髒活累活都可以丟給 Bot 自動完成。門檻確實一降再降，以至於很多人覺得，金融投資終於對所有人平權了。

可現實是另一回事。普通的投資者，仍然是複雜的投資環境中，最弱勢的群體。問題在於，前三波浪潮解放的是你的"手"，讓你更快開戶和下單，但"什麼值得買、為什麼買、虧多少該跑"這種藏在頂級投資者腦子裡的判斷力，從未被真正平權過。

最近我們注意到一個有意思的項目正在試圖改變這一點。Questflow 此前以多 AI 智能體調度平台獲得 Google、Circle、Coinbase 等 Web2 與 Web3 頂級平台的合作背書。近期它啟動了品牌升級，把自己定位成 AI Finance Agent，致力成為金融版的 Codex。

換句話說，Questflow 想做的，是把頂級投資者那套的判斷力，變成普通人也能調用的金融策略。它不是又一個幫用戶降低操作門檻的 AI 交易 Bot，而是試圖讓普通投資者在掌握資金控制權的前提下，像調用投資助手一樣使用經過驗證的投資框架。

一、Questflow 的差異化路徑是什麼？

目前來看，AI 現階段在金融領域的落地，是非常有限且片面的。

具體來說，市面上的玩家基本走兩條路。一條路是做執行工具，把開戶、下單、調倉這些流程自動化，這種路徑雖然降低操作門檻，但對於投資者更關心的決策問題，幫助不大。

因此催生了另一條路徑，它們定位於 AI 投資建議工具，通過接入大模型，給投資者生成研報、信號和建議，輔助決策，但這種路徑實踐起來同樣效果不盡人意。

問題出在哪裡呢？在 Questflow 看來，痛點可以歸結為三層。

首先，好的投資判斷力是非結構化的，它藏在基金經理的經驗、對話和筆記裡，其實很難僅靠散落的單點信息，利用通用大模型的整合能力，去生成很好的投資建議。

橋水基金和 Thinking Machines Lab 最近的研究也側面印證了這一點，他們用專家數據訓練的定制模型在金融信息篩選任務中準確率達到了 84.7%，顯著高於通用大模型的 78.2%，而且推理成本只有後者的十三分之一。這說明在金融領域，專家的判斷力比模型本身更重要，但問題是，這種判斷力至今沒有被產品化地沉澱下來。

其次，數據、模型和交易場所彼此分離，AI 給完建議，用戶還得自己打開交易所手動操作，整個流程是斷裂的。

此外，市面上缺少可信的參與機制，傳統複製交易只有信號沒有邏輯，用戶不知道策略為什麼買、什麼時候該賣、能承受多少回撤，只能盲跟。

對專業策略提供者來說，困境同樣明顯。他們手裡有經過驗證的投資框架和風險紀律，但缺少一套基礎設施，把這些非結構化的經驗變成可規模化分發的產品。現有的方式要麼是發社交媒體信號，要麼是私下帶單，既無法持續變現，也沒法建立長期信任。

正是瞄準普通投資者和專業策略提供者的各自痛點，Questflow 選擇了一條差異化路徑，搭建一個雙邊市場，一方面讓頂級投資者的判斷力能夠規模化分發，另一方面讓普通投資者能夠透明、可控地獲取。

換句話說，Questflow 的核心定位不是用通用 AI 去預測市場，而是把頂級投資者的市場判斷，包括投資邏輯、策略框架、風控紀律和退出機制，通過 AI 結構化，變成可理解、可訂閱、可跨市場執行的智能體。Alpha 的來源仍然是人，AI 在這裡扮演的角色是讓這種判斷力變得可複製、可監控、可執行。

此外，Questflow 還要把"看懂市場"和"真正執行"這兩件事打通，讓普通投資人既能通過 AI 獲得頂級的判斷力，又擁有交易員的手。

二、Questflow 如何打造"金融領域的 Codex"實現金融平權？

Questflow 搭建的雙邊市場，瞄準的痛點很明確，模式也很清晰。但關鍵是如何實現呢，這裡有三個核心的問題，第一個到底怎麼把頂級策略從專家腦子裡"搬"出來？其次如何把供給側和需求側匹配起來，以及最後如何保證用戶的資金安全？我們逐一分析。

1、如何把判斷力從專家腦子裡"搬"出來？

前面我們提到了，頂級投資者腦子裡那套東西，本質上是一堆非結構化的經驗。什麼時候該進場，看什麼指標，虧到多少必須砍倉，這些信息散落在他們的筆記、對話和直覺裡，沒法直接複製給另一個人。Questflow 想做的第一件事，就是把這套隱性的判斷力顯性化，因此做了一個能力層。

它選擇的方式不是從頭造一個超級模型，而是搭了一套金融駕馭系統。在模型層，Questflow 接通了市面上主流的大模型，用戶可以根據不同任務自由切換，讓 AI 在分析、研究或者交易執行時調用最適合的底層能力。平台還做了一個 Benchmark，把各大金融模型在真實金融場景下的表現拉出來對比，用戶選模型時心裡有數。

但橋水基金和 Thinking Machines Lab 的研究也說明了另一個問題，大模型雖然重要，但如果模型是通才，也不能應付投資，投資需要專才。

所以 Questflow 做了技能層，相當於給 AI 裝上金融領域的專業規範。用戶可以直接安裝官方封裝好的投資方法論，也可以上傳自己的交易體系和研究框架，讓 AI 按照你的邏輯而不是通用邏輯去分析市場。再配合插件接入新聞、行情、鏈上數據、社交媒體等實時信息源，AI 就有了持續感知市場變化的感官。

最後通過執行賬戶連接真實的交易所、券商和錢包，讓 AI 從紙上談兵走向真正的讀寫執行。換句話說，一個投資者腦子裡的完整投資流程，被拆解成了模型認知、方法規範、數據感知和交易執行四個可重新組裝的環節，任何人都可以按自己的需求配置。

2、好策略怎麼找到跟隨者，普通投資者怎麼找到好策略？

策略被結構化之後，下個問題是，專業策略提供者為什麼願意提供，需求者又如何找到合適自己的策略？Questflow 設計了一套分發和激勵機制，來激勵供給和需求兩側。

從專業策略提供者角度來看，核心痛點是判斷力沒法規模化變現，發社交媒體信號只能賺點流量，私下帶單既不持續也沒法建立長期信任。

Questflow 的做法是給他們搭一個變現通道。把驗證過的策略發布為 Funds（平台內部策略組合，非受監管基金），按管理規模和業績收費。跟隨者越多、業績越好，收入越高。這倒逼專業策略提供者持續優化策略、透明披露表現，而不是像信號群那樣割一波就跑。

從普通投資者角度來說，核心痛點是找不到可信的跟隨方式。市面上的信號群和社交複製交易，策略邏輯是黑箱，風險邊界模糊，跟的人根本不知道自己在跟什麼。Questflow 的做法是讓他們像逛基金超市一樣，按市場、資產類別、策略類型、風險画像去篩選 Funds，看懂投資邏輯後再訂閱跟隨，並自主設置資金分配和風險上限。

兩端各取所需，供給端有持續變現的動力，需求端有透明可控的選擇，形成完整的激勵閉環。

3、用戶怎麼敢讓 AI 動自己的錢？

即便前面的環節都跑通了，還有一個最底層的問題沒解決，用戶怎麼敢讓 AI 動自己的錢？對於投資者來說，這是底線問題，只要資金控制權不在自己手裡，大多數人都會猶豫。

Questflow 的應對很直接，平台只當大腦，不當金庫。Questflow 的控制層，讓用戶始終掌握資金、授權和風險邊界，AI 只在用戶明確的權限、倉位上限、止損條件和審批方式內行動。而用戶可以定義配置金額、倉位規模、風險限額和執行權限。最終讓方向盤始終在用戶手裡，而 AI 只是在畫好的車道裡開車。

三、Questflow 能成為"金融版 Codex"嗎？

理解了 Questflow 要解決的痛點和解決方案，就能進一步明白它為什麼致力成為"金融版 Codex"。

Codex 這個詞原本指法典和典籍，但 OpenAI 重新定義了它。OpenAI 用 Codex 為 Coding Agent 提供了一套"harness"，即讓 AI 順暢完成代碼生成、調試、接口調用等任務的支撐框架。而 Questflow 想做的，是把同樣的邏輯搬到金融領域，它自主研發了一套面向金融場景的專屬"harness"，借助這套框架，AI 不僅能聽懂投資者的指令，還能按照金融業務的規範去分析、決策和行動，為金融領域提供了新範式。

這個願景很大，未來賽道天花板也非常高。Questflow 目前選擇從 Crypto、永續合約和預測市場這些全天候運轉的品類切入。這些市場信息密度極高，波動劇烈，人工盯盤成本大到不現實，恰恰是最需要 Agent 介入的場景。如果在這裡能驗證"判斷力產品化"的閉環，再向其它傳統金融市場擴展，邏輯是通順的。

但能不能做成，還得回到基本面來看。Questflow 最早以多 AI 智能體調度平台起家，曾與 Circle、Coinbase、Google、Near、CoinGecko 等 Web2 與 Web3 頂級平台陸續達成戰略合作。

此外，Questflow 還獲得了 CyberFund（Lido 聯創旗下機構）、Delphi Labs、Systemic Ventures（以太坊聯創 Joseph Lubin 支持）、Animoca Brands、HashKey Capital、ElizaOS 等知名投資機構的融資，說明其在 AI 智能體上有一定的沉澱。未來的關鍵是，它如何把這些核心能力在金融投資領域進行有效復用和迭代。

從賽道格局看，機會是明確的。交易基礎設施已經足夠成熟，API 生態和流動性都不缺，但市面上多數 AI 金融項目仍停留在工具層，有的做交易機器人試圖預測市場，有的賣黑箱信號，有的做純複製交易。"判斷力加執行"的閉環產品幾乎還是空白。

Questflow 如果能把這個閉環跑通，就有望成為全球投資者調用專業金融判斷力的基礎設施，讓頂級投資人的市場智慧像代碼庫一樣被索引、被調用、被組合。雖然它選了一條更難的路，但如果走通了，壁壘也會更深。