用户需求

加密市场的信息分散在行情、链上活动、媒体报道和社交讨论之中。相同事件可能有相互矛盾的解释，信息的新鲜程度、来源质量和市场影响也各不相同。真正耗费用户时间的，往往是将这些材料整理为可以继续研究和使用的判断。

信息多，研究仍然依赖人工衔接#

用户发现一条新闻后，需要核对出处、补充背景、比较不同观点，再判断它与自己关注的资产是否相关。即使已经得到一个分析结论，策略验证通常还要切换到另一组工具，重新组织变量、假设与规则。

这种分散的工作方式容易丢失上下文。原始依据、讨论中的分歧、判断成立的条件，以及后续发生的变化，很难随研究一起保留下来。

DI 连接三种工作#

数据看板帮助用户发现与跟踪变化；Event Engine 将问题展开为多视角研究；量化平台提供策略创建和产品使用的入口。三者保留同一个问题的上下文，支持用户从信息发现继续开展研究和策略验证。

例如，当用户关注某类资产的资金变化时，可以先在看板查看相关行情与报道，再研究不同发展情景，最后决定是否需要进一步验证策略。研究结果也可以是继续观察或修改假设。

让能力跟随用户#

个人 Agent 的价值在于长期协助同一个用户。它将结合用户的关注对象与任务授权，持续跟踪值得再次研究的变化。

当这些 Agent 互联后，某个 Agent 发现的线索可以进入其他 Agent 的研究，某项策略或分析能力也可以被其他任务调用。金融研究由孤立的工具操作，逐步成为用户授权下的持续协作。