开源了我实盘交易系统中的风险/授权层——寻找2-3位智能体构建者进行试点
摘要
作者将自己实盘交易系统中的风险/授权层开源为一个独立的默认拒绝(fail-closed)策略引擎,该引擎在每次执行前评估智能体操作,并正在寻找智能体构建者进行试点。
我已经运行实盘自动化交易系统一段时间了,最近将其中的风险/授权规则移植为一个独立的默认拒绝(fail-closed)策略引擎——它会在每次执行前评估智能体操作,若无法确认安全则默认阻止。我想验证这能否推广到交易之外的领域(支付、基础设施,或任何会产生真实后果的场景),但我没有足够的真实世界智能体环境来验证。如果这里有人正在运行涉及真实风险的智能体,并愿意试用并给出诚实反馈——无论好坏——我都非常感激。任何感兴趣的人,欢迎在评论区交流细节。
相似文章
我构建了一个信任引擎,帮助AI智能体逐步实现自主运行
一个开源信任引擎(测试版),帮助AI智能体从引导模式逐步过渡到协同工作再到自主状态,具备决策理由记录和人在回路审批功能,目前正在寻找早期采用者。
OxDeAI:我为AI代理构建了一个确定性的预执行授权边界(默认拒绝、签名工件、适配LangGraph/CrewAI/AutoGen等),寻求反馈。
OxDeAI是一个开源协议,用于AI代理操作的确定性预执行授权,提供签名工件和守卫以在代理循环外部强制执行策略。它支持LangGraph、CrewAI和AutoGen等流行的代理框架,并正在寻求关键反馈。
为AI智能体构建了身份/权限/审计层。在更多人使用前诚求反馈
一位开发者构建了一个SDK,为LangChain、CrewAI等AI智能体框架添加身份、权限和审计功能,并寻求对其方法的反馈。
构建了用于生产/开发环境中 AI 代理的运行时 A/B 测试层——寻找 5-10 个团队来“折腾”它
作者介绍了 Syrin,这是一款用于 AI 代理的运行时 A/B 测试工具,允许团队针对提示词、模型和代理拓扑结构对实时流量进行受控实验。他们正在寻找 5-10 个工程团队在生产环境中测试该工具并提供反馈。
为股票、基金和投资交易构建的开源反方辩手
一个多智能体开源工具,使用 OpenAI 智能体和 Valyu 金融搜索构建,通过扮演多头、空头、内部观点检查者、综合者和具有约束力的反方辩手来压力测试投资论点。