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AgonAlpha是一个全新的自主Alpha发现系统，它在经过验证的研究产物中进行搜索，并采用具有否决权的对抗性审核器以及考虑待处理任务的预算分配机制。在WorldQuant BRAIN上的部署取得了高适应度与夏普比率，同时保留了完整的溯源信息。
该预印本介绍了AlphaSchema，一个为基于LLM的Alpha挖掘构建并探索结构化交易语义空间的框架，将语义探索与因子实现解耦。在中国股市上的实验表明，它能够发现具有强预测能力和投资组合表现的因子池。
本文介绍了密封联合搜索（SJS）和Agora系统，其中五个专业化的LLM智能体类协作进化Alpha因子。在91天的CSI 1000留存集上，Agora实现了投资组合夏普比率+1.87，显著优于基线，并且发现的指标表现为系统的涌现属性。
本文详细介绍了一家系统性基金如何用基于RAG的LLM代理架构取代其传统NLP流水线，从非结构化数据中实现了alpha生成能力提升340%。文中引用了近期研究（Alpha-GPT 2.0、FinCon、FinAgent），表明在自动化因子发现和交易性能方面取得了显著进步。