先写策略先做回测先研究AI。

默认 loop（）是Agent契约的唯一实现，但契约本身可以再实现。为什么极少需要：绝大多数"不同行为"都能落到第 7 章的扩展点上。只有当你要重写 turn 驱动语义（认领、重试、步进策略）时，才需要自己的驱动。实现契约的方式：构造自己的服务，实现createresume），通过注册，会让走你的实现而不是默认 loop。每个 agent 的注册与生命周期要走agent/*事件词汇和日志纪律 ——

dsh）是开发的开源 agent harness（智能体框架），采用一切皆插件的架构，由Cordis驱动。一切皆插件：包括模型适配器、工具注册表、会话日志、agent 主循环本身都是插件，任何部分都可以从配置层面替换。能力缝（Capability Seam）：每个可替换能力由 Service Definition / Provider / Consumer 三角色组成，切换 Provider 即可

Quant Agent 是一个面向 A 股日频横截面选股研究的自治量化研发系统。它以研究目标和约束为输入，自动完成数据获取、数据质检、Alpha 候选生成、模型训练、组合构建、回测、稳健性验证、报告生成以及 Git 提交/PR 创建；Git 合并、生产部署和实盘上线必须由人类审批。系统定位是“可审计的自动研究工程师”，而不是能够绕过风险控制的自动交易员。LLM 负责提出假设、规划实验、选择工具和解

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多因子选股系统是一个覆盖量化研究全流程的分析平台，从数据管理到策略回测一站式完成。系统采用技术栈，基于双层存储架构，零外部数据库依赖，克隆即可运行。API 蓝图前缀核心服务）：实时技术指标计算）：多策略交易信号生成与融合功能特性功能说明实时指标计算支持 MACD、KDJ、RSI、布林带等经典技术指标的实时计算与展示多策略信号生成基于不同策略的交易信号生成，支持信号融合与综合研判信号监控交易信号的实

2026-07-10已确认总体路线云原生 Lakehouse + 流批一体 + 异步计算平面。

这篇论文是（通过强化学习激励大语言模型的推理能力）。这篇论文在 AI 社区引起了巨大轰动，因为它详细揭示了如何通过**纯强化学习（RL）**让模型自发产生“思考”和“自我反思”能力，达到了媲美 OpenAI o1 的推理水平。

2026 年 3 月底的版本更新（版本号：2026.3.28）

Hermes Agent 是一个通用型 AI Agent 平台，不是单纯的聊天界面，也不是单一的代码助手。它把大模型推理、工具调用、终端执行、文件操作、网页检索、浏览器自动化、长期记忆、定时任务、多平台消息接入和外部系统扩展整合到一个统一框架里。从仓库结构和主干代码来看，它的目标不是“回答问题”本身，而是让模型具备持续执行任务的能力，并且能在不同入口、不同环境和不同工具集之间稳定运行。