AGENTICAITA：关于自主交易系统的 deliberative 多智能体推理的一种概念验证

传统算法交易系统基于确定性启发式或离线训练的统计模型，无法适应快速变化市场 regime 的语义复杂性。本文引入 AGENTICAITA，一个智能体 AI 框架，将传统的信号后执行范式替换为完全自主的 deliberative 循环，在该循环中，多个专门的大语言模型智能体协同推理、协商和行动——无需离线训练或人工干预。该框架提出了四个架构贡献：(i) 自适应 Z 得分触发引擎作为认知资源分配器，仅在统计异常市场条件上门控 LLM 推理；(ii) 顺序 deliberative 管道——核心智能体贡献——由分析师智能体、风险经理智能体和执行官智能体组成，其推理链由类型化 JSON 合约和确定性硬门安全层控制；(iii) 推理门控协议，一种基于互斥的认知资源调度器，对序列化并发智能体激活并确保完全可复现的审计轨迹；以及 (iv) 相关性中断多样化复合评分，在单个智能体推理中实现组合层面的idiosyncratic信号优先级。经过在活跃市场条件下的五天自主干跑会话验证，该框架展示了 deliberative 管道的运行正确性，实现了 157 次零干预调用覆盖 76 个资产，实现 11.5% 的智能体摩擦率，确认非平凡的智能体间协商。此初步概念证明建立了在金融决策循环中实现无训练、确定性安全受限的多智能体编排的可行性，具有统计上稳健的绩效评估和执行成本建模，暂时推迟至更长的现场部署。