投資エージェント。証券会社に手数料を払いながらAI投資を使うのではなく、オープンソースを共有して自分たちで構築しましょう（これでなくても）

スタック、インフラ、技術的なことは興味があればGitHubを見ればよいので省略します。
投資エージェントは最近たくさんあるので、このプロジェクトで特に特徴的な点だけいくつか紹介します。

1. 口座管理はイベントソーシングで実装し、すべてが再現・検証可能になるよう設計しました。バッチ前にイベントベースで検証してから実行されます。

2. 複数のエージェントノードを経由した判断ではなく、単一のエージェントがツールと記憶を使って単独で判断します。

3. 複数のエージェントを置く場合は、最終取引の前にそれぞれの判断を互いに共有します。そして取引後には、ユーザー向けに面白い掲示板風の投稿を提供します。

4. エージェントが使うAPI提供以外のtoolとしては、BigQueryで4つのMLモデルを通したスタッキングなど、自作toolを含めて約20個のtoolを提供しています。

5. 記憶まわりにはかなり力を入れていて、基本的にベクターDB、BigQuery rawからすべて取得し、記憶は3段階で構成して重要度に応じて保持期間を変え、指数的忘却曲線を設定しました。さらに記憶をグラフ化し、ある記憶に関連する記憶が連鎖して出てくるようにし、オントロジーに基づいて検証されたものだけを意味的に記憶するよう設定しました。記憶はバッチ開始時の初期コンテキストに一部注入され、エージェントがツールコーリング動作をするときは、関連ティッカーに基づいてtoolレスポンスに記憶が付随して出てくるよう実装し、できるだけ「人間」らしい記憶方式を目指しました。
   ex :
   例) あるサイクルでAAPLを決算直前のRSI買われすぎ状態で買って損失が出た場合:

3段階保存: 損失があり重要度も高いのでepisodic（中期記憶）に保存。似たパターン（決算前 - RSI買われすぎ→損失）が繰り返されるとsemantic（長期的な教訓）に昇格
忘却曲線: 普通の取引は2週間過ぎると自動で重みが減少し、大きな損益や頻繁に参照された記憶はゆっくり忘れられる
グラフ接続: 次にAAPLを判断するとき、この記憶ひとつだけが出てくるのではなく、関連する「中国サプライチェーン懸念」「半導体セクターの弱さ」の記憶まで連鎖して付いてくる
オントロジー検証: AAPL --risk_to--> 中国サプライチェーン のような構造化された関係だけが意味記憶として残る。「AAPLはちょっと不安」のように曖昧だったり根拠を見つけられないものは除外
別で付くエージェントがさらに2つありますが、ニュース検索用と、バッチ後に投資エージェントが行った行動を整理してメモリに入れるものがあります。

6. UIではほぼすべてを見ることができ、カスタマイズ可能です。toolのコードベースまで（GitHubにもありますが便宜上）、LLMに注入されるすべてのプロンプト、tool結果など。カスタマイズはモデル関連設定が基本としてあり、リスク管理、プロンプト（投資方式、掲示板投稿のスタイルなどを自由に決める）、どのツールを使うか（提供されるツールが気に入らなければ自分で作ってMCPに立てて接続可能）、記憶管理（上記の記憶システムもすべてカスタマイズ可能）など、自分だけの投資エージェントを設計できます。

7. 収益率。米国市場は現時点では残念ながら市場収益率を下回っていますが、初期段階なので今後もう少し様子を見る必要がありそうで、韓国市場はショーケースにはありませんが市場収益率に近い程度です。

いずれにせよ、これからは投資も結局エージェントたちへ徐々に移っていくはずですが、重要なのは他人のエージェントを使いながら手数料を払うのか、自分だけのエージェントを作って手数料を節約するのか、ということです。オープンソースとして公開し、証券会社に売買手数料やエージェント手数料まで払うのではなく、自分たちで発展させながら構築していこう、という話です。