AI｜对话RockFlow创始人Vakee：杀死一切App，从股神少女到AI赌徒

她从9岁开始炒股（比巴菲特晚3年），可以凭直觉做各种交易。帝国理工毕业后，Vakee 先是去了一家量化基金，用机器学习交易期货和期货衍生品。20多岁她就通过做空某支美股赚到了自己第一个1000万。

账户数字像游戏积分一样膨胀。对 Vakee 来说，赚钱太容易，反而有点无聊。她对任何不费力的享受都缺乏兴趣，比如买包、旅游、囤积奢侈品之类。通常她都在拼多多上买东西，从不坐商务舱，除非哪天商务舱能飞得更快。

当交易变得像呼吸一样简单，就必须找到更疯狂的游戏。

在大厂做了几年产研、又在一级市场做了5年 VC 投资后，Vakee 正式创业。她的第一款产品是面向全球用户的美股智能券商 RockFlow（中文名：奇运证券）。

RockFlow 用 AI 简化投资过程，推出了每日交易机会推荐、自动跟单、极简期权等模块，把原本复杂的金融平台做得像游戏一样好玩。

但这款2021年上线的产品，本质上仍是“更聪明的工具”，它还无法理解「为什么用户此刻想交易」，当然更不可能帮你直接下单。

现在，Vakee 即将上线新项目：—款名为 Bobby 的 AI Agent。

Bobby 的目标是彻底取代 app，普通用户只需要用自然语言表达出想法，Bobby 就能完成意图拆解→策略生成→订单执行的全流程，完成交易闭环。

RockFlow app 下单界面 vs Bobby 自然语言下单页面

举个例子：当你在浏览泡泡玛特页面时，Bobby 会弹出：「你本月的泡泡玛特消费2000元，Labubu 话题登上TikTok趋势榜。Labubu 与 Vans 联名款二级市场溢价率达1284%，需要把潮玩赛道仓位提升吗？」

这与仅能问答的 Chatbot（即聊天机器人，比如 BloombergGPT、正在开发中的 Morgan Stanley GPT）或需手动操作的智能工具（比如原先的 RockFlow）形成了代际差。

在 Vakee 看来，Agent 不是 app 的升级版，而是下一代用户界面。

她甚至断言：「所有 App 未来都会消失，都会被 Agent 取代。」

更极端一点，当你对着 Bobby 说「我讨厌特朗普」，Bobby 会基于你对特朗普的态度给出诸如规避或做空特朗普概念股（如 DJT 等），同时结合其支持传统能源的政策倾向，推荐你做多新能源板块等。并询问你的投资预期，帮你选择出更匹配你风险偏好和预期收益的标的。

一个人的情绪和价值观，正在变成交易指令。

这正是 Vakee 创造 Bobby 的起点。

02

Vakee 对「交易」的热爱和很多人喜欢美食喜欢旅行一样自然。对大多数人来说，投资复杂又有门槛。但对她来说，每天睁开眼就是一个充满交易机会的世界。随时随地，信手拈来。

比如今年春节 DeepSeek 爆发，老家亲戚都开始和 AI 聊天玩，RockFlow 团队迅速向云厂商申请 DeepSeek 相关服务，她则当机立断买入阿里，因为云计算业务必然受益于开源模型带来的算力扩张需求。

有一年她去日本旅行，发现相模（sagami）的超薄安全套无论在哪个便利店货架上都被扫荡一空。她马上研究了这家公司，发现其在聚氨酯材质上的超薄探索比冈本更早且更激进，并且是当时国内海淘平台的热销榜首。这支股票最终令她当年获得了4倍收益。

交易，是一种生活方式，Vakee 对此坚信不疑。

她不爱享乐，日常都在拼多多上买东西。与之相反，对一切需要训练的、能挑战和极限调动的事情近乎狂热。她喜欢短时间挑战一个 project 的快感，有过9天通过司法考试的惊人战绩，还曾以最高分拿下过含金量很高的美国 ACE 健身教练执照。

之后，她把热情投向 AI。过去10年，她不是在做 AI 产品研发、投资 AI，就是创业搞 AI。

现在，Vakee 终于找到了一个足够有意思的新 boss：Bobby。

RockFlow 团队I人居多，团建就是坐着沉默望天

03

我们和 Vakee 见面时，关税大战刚拉开大幕。咖啡馆里，恐慌的市场情绪像电流一样穿过每个人的手机屏幕。

「现在 Bobby 能干什么？」 我问。

「Bobby，找出受关税影响最小、未来三个月有超预期增长潜力的公司。」Vakee 说。

几秒钟后， Bobby 给出了答案：

「考虑关税豁免领域，如 AI 基础设施、数据中心、半导体制造设备等战略竞争力领域，它们可能获得部分关税豁免或延期执行。美国本土化生产龙头企业也有望超预期增长，因其在美国本土设厂可规避进口关税。」

「此外，需求刚性行业、防御性行业等头部公司也可以适当配置。请参考关税潜力股单」。

以及主动询问：「是否需要我在这些公司股价一周内下跌超过 10% 时自动下单？」

AI 时代，有人用大模型做视频和 PPT，有人用和 DeepSeek 聊天取代谈恋爱，还有人想要养一只永生 AI 猫。

但 Vakee 认为，未来的交易是 AI 和 AI 的博弈，所以每个人都需要一只 Bobby。

AI NOW!：很多金融产品今天都接入了大模型，比如彭博的 BloombergGPT、Morgan Stanley 也在开发 AI 助手 GPT Copilot。Bobby 和它们有什么区别，一个能下单的 Chatbot？

Vakee：如果 Bobby 只是个能聊天的下单工具，我根本就不会做它。你有没有问过那些金融 Chatbot「我现在该买什么」？

AI NOW!：它们会分析市场，给一些建议，最后肯定会补一句“投资有风险”。

Vakee：对，因为它们只是在回答，而不是决策。Bobby 不一样。比如你说「我讨厌特朗普」，它不会给你一篇「特朗普政策对市场的影响」的摘要，而会直接问：「是否需要我剔除共和党关联股票？检测到新能源板块可能受益，这些是具体标的，是否需要帮你调整仓位吗？」

AI NOW!：这是更高级版的语义理解？

Vakee：不，完全不同的逻辑。Chatbot 是你问什么、我答什么，而 Bobby 是你还没问、我已经在算。比如它发现你最近总看半导体新闻，但持仓里没有芯片股，就会主动问：「需要我监控台积电财报吗？如果超预期，是否考虑买入？」

当然你也可以把你自己的分析逻辑教给 Bobby。

AI NOW!：听起来 Bobby 解决的关键问题是一个人对交易的“起心动念”到落地执行，完成这件事对一般用户而言很难吗？

Vakee：对很多人来说是难的。还拿这轮美股大跌举例子，加关税前大家都知道极大概率带来大跌，但是怎么判断一个具体的时间点、以及抛哪些抛多少，它需要你勤奋的研究市场信息去跟踪细节才能去正确行动。大多数人都是有想法但是没有执行，可能是懒，也可能是不知道具体该怎么操作。

再比如最简单的交易策略——低买高卖，很多人都做不到。涨到30%的时候大部分人是不愿卖的，总希望它能再涨下去，能不能涨到50%。没有及时止盈紧接着就大幅下跌，一旦下跌又很容易恐慌抛售。

但 AI 不会，因为 AI 没有人性。

AI NOW!：有人性就不能从股市里赚钱吗？

Vakee：人性里有比较多的贪嗔痴。反人性才可以从股市里赚钱，所以 AI 肯定更好赚钱。

AI NOW!：如果我说 Bobby，能不能帮我调整投资组合，做到风险为0，收益100%呢？

Vakee：你看这就是贪，哈哈哈。Bobby 会诚实地说「做不到」，然后帮你把一夜暴富的念头翻译成年化20%的可执行方案。

AI NOW!：但是交易 Agent 的信任成本会不会太高了。做 ppt 的 Agent 做错了可以改，再大不了错就错了。用户不会担心 Agent 导致亏钱吗？

Vakee:  我们设了安全词。你可以说「Bobby，只监控不交易」，「英伟达跌到98块给我打电话」，或者「单笔不超过1万美元」。事实上多数人试用后反而更放心，还是那个原因，AI 没有人性的弱点。

关于创业

创业第一天，就在训练一个 AI 交易员

AI NOW!：你一开始的创业项目是 RockFlow，Z 世代券商平台。在这个基础上— Bobby 是非做不可吗，还是因为今年大家都开始下场做 AI Agent？ 

Vakee：我做 RockFlow 的愿景从第一天开始就是「让投资更简单」。过去2年，我们用了很多方法去实现这个理念，比如把 app 做得极致简单。但我发现这还不够。

到了2025年，我相信新一代年轻用户、尤其大家都是 AI 时代的原住民，完全可以通过自然语言去下单和交易。你只要开口，Bobby 就能迅速实现对你想法的意图拆解、策略生成直到订单执行。

RockFlow创业之初NFT头像设计手稿

AI NOW!：现在很多券商平台都选择接入通用大模型提供投资建议。为什么你们没有先给 RockFlow 加个对话框，比如接入 DeepSeek 来聊选股？这看起来像是最自然的升级路径。

Vakee：通用大模型确实能提供标准化的分析，但这对真实的投资交易来说远远不够。当我们需要根据每个用户的个性化需求、基于他们的交易偏好进行精准投研分析，同时满足实时性要求并指导即时交易执行时，通用模型就无能为力了。它们只能将搜索到的信息批量传递给用户，无法完成真正的决策闭环。

Bobby 用的是 workflow + LLM/Agent 模式，在控制成本和风险的同时最大化 AI 的创造力。

关键在于，我们 workflow 接入的所有信息——无论是用户数据、市场量价数据还是资本市场舆情数据，都经过了我们专业 know-how 的二次处理。只有这样，才能生成既合理又真正理解用户的回复，并最终完成交易执行。

AI NOW!：也有很多通用 Agent 在接入垂直领域的知识库，比如扣子空间就号称接入了某专家系统。为什么你坚持认为像 Bobby 这样的垂类 Agent 才是未来，而不是等待通用 Agent 变得更强大？

Vakee：这要回到一个根本问题：世界上有两种需求。

第一种是生死攸关型需求。比如金融交易、医疗诊断——这类问题绝大多数人无法做到70分，而做不到70分就等于0分，因为会造成严重后果。这类任务的特点是：专业门槛极高、容错率极低。但与此同时，做到70分是有明确方法路径的；

第二种是锦上添花型需求。比如做 PPT、比如写旅游攻略——普通人做不到70分也无所谓，但做不到70分不等于0分，就是不够完美而已。

通用 Agent 适合解决第二种需求。但像金融交易这种“生死攸关型”需求，必须由垂类 Agent 来完成。原因有几个：

数据维度不同：我们需要处理毫秒级的市场数据、用户实时持仓等专业信息

责任等级不同：一个错误的投资建议可能导致用户重大损失

决策机制不同：不是给出“可能也许”的建议，而是必须做出可执行的判断

AI NOW!：就像你不会让一个全科医生做心脏手术？

Vakee：对，你不敢。Bobby 从出生起就是个「金融科班生」，它的每一个判断都建立在专业交易员级别的训练基础上。

AI NOW!：很多人觉得 workflow 只能做简单查询类的窄任务，你们怎么让 Bobby 真正「懂金融」？

Vakee：workflow 本身只是工具，关键在怎么用。

行业知识是基础，真正的突破在于：我们让 workflow 动态生成与用户当下最相关的交易信息一一包括风险偏好、实时持仓、交易意图和市场舆情，再结合团队积累的金融 know-how，通过上千个动态节点即时组合演绎。这不是简单的信息检索，而是像专业交易员一样，对市场信号进行实时解析和响应。在 RockFlow 验证过的投资场景里，这套系统的执行效率比通用大模型高出几个数量级。

我们追求的理想模式是：构建一个由数据驱动、能够自动进化的世界模型，使得金融决策能够在动态变化的市场中不断学习和适应，实现真正的智能化和高效化。

AI NOW!：那「懂用户」这一端呢？Bobby 怎么知道你是谁、想做什么？

Vakee：Bobby 接入了 RockFlow 的柜台交易系统、实时市场数据和用户数据，像一名24小时待命的对冲基金经理。

比如，当用户说「我刚失业，想稳健投资」，Bobby 会自动调低风险偏好，推荐国债+高分红股票组合，并设定动态止损线。它可能会在市场波动时主动询问“检测到美联储可能加息，需要调整你的债券仓位吗？

AI NOW!：如果金融垂类 Agent 是未来，为什么现在还没看到 Robinhood、富途们往这个方向走？

Vakee：AI 原生的投资交易平台体验，所需的技术架构从第一天起就和移动互联网券商有根本的区别。越是成功的前辈友商，就越难抛弃一切存量业务基建和用户体验，实现 AI 时代的自我革命。

上一代移动互联网券商的使命是提供用户非常好的手机客户端体验，比 PC 时代的老牌券商比如盈透证券，有了极大的体验提升。这件事他们做得很好，也满足了70后、80后用户的需求。但在 AI 时代，以 GenZ 为代表的年轻一代用户有了自己新的投资交易体验需求。

RockFlow 不同在于，我们从创业第一天就明确要面对新一代投资者做 AI 原生的投资理财平台，并自己搭建 AI 基建和适合于 AI 训练的柜台交易系统，全世界只有我们在这样做。

AI NOW!：等一下，自建柜台交易系统意味着什么？

Vakee：对券商平台来说，柜台交易系统就相当于抖音的推荐算法。用别人的系统就是黑盒，不会每个模块都开放给做模型训练，所以，我们必须自己做。只有这样，才能从底层获得结构化的、连续的用户行为数据，理解用户的真实决策路径，并在此基础上持续反馈优化。

我们在最开始设计 RockFlow 柜台交易系统的时候，就已经考虑到未来我们每个模块要怎么做机器学习了。这些数据不是静态资产，都是我们训练每个人的个性化 Bobby 的原材料。

关于 AI

杀死 APP，Agent 是一切服务的终极进化

AI NOW!：听起来你从第一天就在为 Agent 做准备。

Vakee：翻了下我们第一次关于 Bobby 的会议纪要，是2023年9月。我们从创业 RockFlow 一开始就是按 AI native 的目标来设计整个系统，包括交易系统、数据和产品架构，但思路确实是逐步清晰，在 Agent 架构设计上，也走过弯路，这些都是宝贵的经验。

每一代面向用户的端产品都有它的历史任务，AI 时代，你的产品使命肯定不只是功能丰富一点、设计交互再简单一点，加或减一个按键之类的。

AI NOW!：AI 时代产品的使命是什么？

Vakee：我认为是第一次真正有可能理解用户并主动为用户服务。移动互联网的好产品是让用户「更高效地操作」，AI 时代是让用户不操作——直接被服务。

所以过去在 app 上，它可能是在一步步引导你「如何买期权」「怎样找到合适的期权」，但今天 AI 直接识别了你的意图——「我希望我的投资回报率在20%」「我希望躲过此次股灾」。这是非常根本的底层范式革命。

所以我相信 Agent 不是 app 的升级版，它就是下一代用户界面。

AI NOW!：具体到 Bobby，它的使命是什么？

Vakee：我做这件事的初心是，我相信投资是相当个性化的，它完全是一个人价值观和世界观的综合体现。

就像我们前面聊到的，很多人是有想法的，他们对每天发生的事情有各种各样的认知，但是他们被一些细节问题困住了导致没有办法正确和及时的行动。大家经常说交易就是认知变现——但对大部分人来说，最大的困难在于从认知到交易他不会操作。Bobby就是来帮大家解决这个问题的。

AI NOW!：我讨厌还是喜欢特朗普，都可以拿来交易。

Vakee：都可以交易，都可以赚钱。

AI NOW!：从操作一个工具，变成被一个代理人服务。

Vakee：对。从这个意义上说，未来所有 app 都会消失，都会被 Agent 取代。

AI NOW!：我也相信这个未来。但你有没有担心过你做早了，成了行业先驱？

Vakee：我不会这么想。过去10年，我不是在投 AI，就是在创业做 AI。我所有的经历决定了我今天就是要做 Bobby 这一件事情。勇敢的人先享受世界。

2025年以来 AI 给你最大的震惊

Vakee：DeepSeek 把它的深度推理可视化展示在每个人面前的时候。

过去一年，AI 领域有什么你一开始不看好、后来完全改观的事？

Vakee：文生图。准确地生成图片包括保证角色姿态一致、文字有意义在最开始很难，当时觉得生图距离商业化的路还非常远，后面从 Diffusion Transformer 开始的新技术和新产品都非常给力，远远超出预期，现在生图已经完全可以用在各个生产场景中了。

如果让你亲手关掉一个 AI 产品或趋势—你觉得它完全是伪需求或方向错了，你会选哪个？

Vakee：在 OpenAI 这种公司上面做通用功能，或者没有深入做进业务场景闭环的产品都很难，OpenAI 一出新模型就容易被颠覆，比如之前 GPT-4o 一键生成吉卜力风格的功能出来，死了很多创业公司，没有想明白如何构建业务护城河。

所以，对我来说，最重要的不是「我有没有用 AI」，而是「我解决了什么问题」，能否在垂直场景下抽象出需求并且考虑长期商业价值与业务壁垒，行业中目前还是缺更多优秀的 AI 产品经理。

所以回到 Bobby，做 Bobby 不是为了炫 AI 技术，而是为了让投资变得更简单，创造价值。如果哪天我发现 Bobby 没能做到这一点，它也完全可以被干掉，没必要执着。

AI 发展的现阶段，你觉得什么被低估了？什么被高估了？

Vakee：算力需求被低估了，AGI 的到来被高估了。现在大家都觉得堆更多 GPU、训练更大参数模型就能逼近 AGI，但真正的卡点其实在应用层——我相信未来这几年会是垂类 Agent 的爆发期，并且这是一个很长期的过程。每个细分领域都需要定制化的计算优化。就像电动车普及后，充电桩是真瓶颈。

2025年你最期待什么？

Vakee：垂直应用领域的「寒武纪大爆发」。在金融、医疗、教育、旅游和供应链等复杂场景中，将涌现出真正重构用户体验的 Agent，而不仅仅是简单的聊天机器人。

比如可以自动完成个性化的旅行规划、谈价并付款的旅行 Agent；或者一个能够根据学习能力和偏好，定制个性化学习路径的教育 Agent。这些都不需要等待通用人工智能（AGI），现有技术与垂直数据就能实现。

最后，推荐三本你最爱的书给大家吧！

Vakee：费曼《发现的乐趣》，宗萨钦哲蒋扬仁波切《正见》，傅高义《邓小平时代》。