A 股投研 Agent

主题

5 层架构 ​

A 股投研 Agent 的整体架构分为 5 层，外加一个跨层的 Citation Protocol 与 Verifier 机制。

L5  Orchestrator      Hermes agent loop (existing)
L4  Skills            Hermes Skills — verbs the Agent can DO
L4' Competences       Hermes Competences — nouns/knowledge with provenance
L3  Tools             Convention layer; Skills delegate data ops here
L2  Data Access       JSON-serializable query interface over L1
L1  Storage           Raw / Normalized / Curated / Feature

L4 与 L4' 是兄弟关系，不是上下层 —— Skills 在推理时引用 Competences。

每层职责 ​

L5 — Orchestrator (Hermes) ​

  • 已有，不重新设计
  • 负责 agent loop、tool dispatch、turn lifecycle
  • 增加：Model Router（~20 LOC，让任务可路由到 Hermes / Claude / GPT）

L4 — Skills ​

  • Hermes 原语，Python 或 JavaScript
  • 每个 Skill = 一个工作流（如"做估值分析"、"出投研日报"）
  • Skills 不直接调数据源，统一通过 L3 Tools

L4' — Competences ​

  • Hermes 原语，知识 + 来源 的最小单元
  • 例：「A 股财年 12 月 31 日结束 — 来源：CSRC 会计准则」
  • LLM 不能编造 Competence — 只有注册的 Competence 才能被引用
  • Citation 的 kind: "competence" 锚定到这里

L3 — Tools (约定层) ​

  • 纯数据操作，不含 LLM、不含推理
  • Python / JavaScript 函数，输入输出 JSON 可序列化
  • 例：get_price(code, start, end), get_fundamentals(code, period)
  • Skills 之间可复用，可单元测试

L2 — Data Access ​

  • 屏蔽 L1 的存储细节
  • 接口稳定（即使换源也不影响 L3 之上）
  • 跨边界不传 pandas DataFrame，传路径或序列化数据

L1 — Storage ​

详见 01 — 数据层。分 4 子层：

  • Raw — 原始抓取，按源分区，永不修改
  • Normalized — 字段标准化、单位统一、复权口径统一
  • Curated — 跨源对账后的 truth
  • Feature — 派生指标（ratios、滚动估值、行业分位数）

跨层机制 ​

Citation Protocol ​

每个声明（数值或知识）都带 cite，是一个 tagged union：

  • kind: "tool" — 数据来源是 Tool 调用
  • kind: "competence" — 数据来源是注册的 Competence

详见 Citation 协议。

Verifier ​

确定性代码（不是另一个 LLM）校验：

  • 每个声明都有合法 cite
  • tool_call_id 在 trace 里真实存在
  • 引用的值与 Tool 实际返回值一致
  • competence_id 已注册
  • 数值类声明在 staleness budget 内

失败处理：带反馈重试一次 → 仍失败则直接报告给用户，不静默 fallback。

Model Router ​

让 Hermes 不被硬编码：

任务类默认模型
Routing / planning / 简单工具调用Hermes (Nous)
长 PDF 研报解析Claude Sonnet / GPT-4o
最终综合写作Claude Opus / GPT-4
Embeddingbge-m3 / OpenAI

部署演进 ​

  • MVP：本地单进程 (Python)，JS Skills 通过 Node 子进程调用
  • 生产：每个 service 独立容器化

关键纪律：MVP 阶段就把所有跨层调用按"如同已经跨网络"来设计 —— JSON 序列化、无共享内存状态。这样从 MVP 到生产是部署配置变化，不是重写。

进一步阅读 ​

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