多LLM论文交易机器人：以Claude Opus为主工程师、Gemini为策略师——架构解析
Разработчик представил автономного торгового бота для бумажной торговли, работающего на платформе Alpaca и использующего многомодельную архитектуру с четко определенными ролями и документированным процессом вето. Проект насчитывает около 4900 строк кода на Python в пяти модулях и полностью опубликован на GitHub в открытом доступе.
Архитектура: три роли, ограниченные полномочия
- Командующий (человек): Распоряжается капиталом и утверждает стратегии. Любые операции, связанные с деньгами, требуют одобрения человека.
- Стратег (Gemini Pro): Ограничен только оценкой стратегий. Не имеет права выбирать реализацию, использовать SDK брокера или определять архитектуру.
- Ведущий инженер (Claude Opus 4): Пишет весь код. Проверяет указания стратега и имеет право вето на те из них, которые не выдерживают столкновения с инженерной реальностью. Вето регистрируется в журнале.
Ни одна из сторон не может действовать автономно. Каждое разногласие заносится в документ «Кодекс стратега», который теперь содержит более 270 записей. Кодекс никогда не скрывает откаты — если принцип позже заменяется, обе версии сохраняются с датами.
Почему многомодельный подход работает
Автор утверждает, что одна модель не заинтересована в противоречии самой себе. Две модели от разных поставщиков с ограниченными полномочиями и документированным правом вето создают процесс, близкий к настоящей инженерной проверке. Трения вынуждают обсуждать разногласия на этапе проектирования, а не при разборе аварий.
Реальный пример: разногласия по SDK брокера
Указание стратега: привязать 14-дневный таймер устаревания позиции к Position.created_at из SDK брокера. Клод (инженер) проверил dir(Position) в реальном SDK Alpaca и обнаружил, что такого поля нет. Вместо этого он реализовал учет на стороне состояния и зафиксировал обновление доктрины с обоснованием: «брокер на деле не предоставил поле, которое предполагалось в первоначальной оценке». При архитектурном обзоре Клод дополнительно провел рефакторинг, так как первая версия удерживала блокировку состояния на время нескольких вызовов к брокеру. Обе версии внесены в Кодекс.
Кому это будет полезно
Разработчикам, создающим многомодельные агентские системы, особенно для финансовой автоматизации или любых областей, где важны журналы аудита и экспертиза с разных сторон. Также актуально для всех, кто исследует скоординированные мультиагентные системы с явным логированием вето.
Репозиторий и полный архитектурный документ на 9 страницах: https://github.com/ALGEM-hub/Whitepaper
📖 Читать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Результаты тестирования небольших локальных моделей и моделей OpenRouter на задаче агентного преобразования текста в SQL
Разработчик протестировал несколько небольших локальных моделей и моделей OpenRouter с использованием пользовательского агентного бенчмарка text-to-SQL, который преобразует английские запросы в SQL с раундами отладки. Бенчмарк включает 25 вопросов, выполняется менее чем за 5 минут и выявляет лучшие модели, такие как kimi-k2.5 и варианты Qwen 3.5.
ForgeAI: Визуальная рабочая платформа для инженерии моделей
ForgeAI предоставляет визуальный интерфейс для инспекции, объединения и обучения моделей, предлагая такие функции, как проверка архитектуры 3D моделей и M-DNA Forge для визуального объединения слоев.
OpenClaw против Hermes: Различные философии дизайна для ИИ-агентов
OpenClaw — это многоканальный шлюз, соединяющий WhatsApp, Telegram, Discord, Slack и iMessage с обширной экосистемой навыков, в то время как Hermes — это обучающий агент, который оценивает задачи, сохраняет шаблоны в виде повторно используемых навыков и со временем строит модель вашего рабочего процесса.
Навык OpenClaw Video Translator доступен на ClawHub.
Новый навык Video Translator для агентов OpenClaw позволяет пользователям загрузить видео или предоставить URL-ссылку, чтобы мгновенно получить переведённый превью. Навык размещён на ClawHub.