為會行動的agent
打造harness——
並為結果負責。

一個五角色 agent 迴圈——分析師、交易員、挑戰者、評估者、覆盤者——在模擬帳戶上對接即時行情交易，風控紀律和真實資金帳戶完全一致。

難點在於:硬性風控寫在模型改不了的程式碼裡,還有一個自我提升迴圈——同一個錯誤反覆出現之後,會從一條教訓升級成寫死在程式碼裡的硬性攔截。

一個財務agent,讓一個家庭對自己的錢真正有規劃能力——預算、淨資產、現金流預測、異常偵測——在任意Plaid支援的銀行資料上無人值守運作。

難點在於:把雜亂的真實交易資料變成一個家庭每天都能信任的數字,而且沒有人在旁邊替它把關。

五個可替換的市場情報專家——採集、富化、新穎度、評估、訊號——封裝著Trader Joe今天就在讀取的那條生產流水線,背後還備著一個已經建成、尚未啟用的ReAct編排器。

難點在於:原地重構一條正在生產環境運作的流水線——每個專家都先以行為完全一致的封裝形式上線,經過一致性測試驗證,然後才允許編排邏輯真正改變運作方式。

38個模組,一個GPU編排器,兩套生產模式:熱門新聞走全自主流水線;而涉及私人情感的內容,系統反過來——由AI即時用語音採訪一個家庭,把他們自己故事裡的空白問出來。

難點在於:一個採訪agent要向一個家庭問出恰到好處的問題——問題必須紮根於他們真實照片時間線裡的空白,絕不能憑空編一段記憶——外加一個自研的LLM路由和從零搭建的MCP工具伺服器,撐起底下另外38個模組。