QMT AI Harness 工程与扩展防线设计

文件性质: 架构决策增补草案 (针对 Blueprint 致命缺陷的修复) 重点目标: 彻底消除大模型在金融交易中的“看图作文”幻觉，并加固周边基建的容错能力。

专项一：AI Harness 维度隔离工程设计 (解决缺陷3)

为了防止 AI 因为迎合设定的“多空人设”而产生数据幻觉，我们需要在底层设计一套**特征路由与盲区隔离（Harness）**机制。

1. 核心设计思想：剥夺全知全能的视角

过去我们将包含 OHLC/技术指标/财务面/新闻 的整个巨大 JSON 广播给所有特工。 在全新的 Harness 设计下，系统只通过“守门人 (ContextRouter)”对数据进行脱敏切分后再下发。

2. 维度特工阵列 (Dimensional Agents)

A. 技术派特工 (Technical Agent)

• 看到的数据: 纯 K 线形态、MA60 均线、MACD/BOLL 极值点、价格相对强度。
• 被屏蔽的数据: 估值 PE、公司名字、新闻利好。
• 任务: 纯粹从图形和博弈阻力位出发，哪怕公司马上退市，只要底背离了也必须说看多。

B. 价值派特工 (Fundamental Agent)

• 看到的数据: 历史 5 年 PE/PB 绝对分位值、ROE 变化、当前行业平均市盈率。
• 被屏蔽的数据: K 线形态走势、短线暴涨暴跌的惊悚新闻。
• 任务: 冷血计算护城河与折价率。只要低于 30% 分位即给出买点，哪怕天天跌板。

C. 资金/情绪面特工 (Sentiment Agent)

• 看到的数据: volume_shadow (量影)、大单净流入、外部飞书资讯情绪。
• 任务: 捕猎当前市场主力的动向和筹码集中度。

3. Harness 融合器 (The Arbitrator)

三位盲人摸象的特工将产生极为结构化的短 JSON 报告（包含 Stance: INT 与 Confidence: 0.0-1.0）。Harness 的最终融合节点（Arbiter）将不再听他们吵架，而是基于他们不可调和的矛盾点做出终裁。 例如 Arbiter 的逻辑推演会变成：“该股技术面触发死叉（Technical输出空），但价值层因为暴跌进入极度低估区（Fundamental输出多），综合考虑这属于黄金坑，给出建仓信号。”——这才是真正的投研。

专项二：必须重视与处理的“隐藏地雷” (Other Critical Aspects)

在量化工程大一统的过程中，除了 AI Harness，还有三个决定能否平稳活过第一个交易日的生死防线：

1. 数据保鲜剂检查 (Staleness Detection Engine)

一旦我们把数据系统和运算系统解耦成了 Data Daemon，最可怕的事情就是**“脏读假死”**。 如果底层的异步抓取程序因为断网死锁了，但主程不知道，它会拿着 5 分钟前的一根死 K线疯狂循环判断并买入。

• 处理方案: 所有经过 EventBus 流转的 OHLCData 和 Context 必须带有时效印记 timestamp。必须在 StrategyBase.on_bar() 的第一行加入硬编码：if (now - data.timestamp) > 500ms: return。哪怕错失交易，也不能对着僵尸数据开枪。

2. LLM 熔断与物理降级机制 (Graceful Degradation)

不管用 DeepSeek 还是 Claude，大模型的 API 在极端行情下（由于用的人多）经常 502 拒载或超时 120 秒。

• 处理方案: 系统管线必须包含一个 Bypass Mode（旁路模式）。当监测到 LLM 返回耗时超过 5 秒 或连续 2 次报错，立刻在飞行状态中开启熔断。所有选股与调仓完全降维并移交给纯数学的 V7.1 Titan 引擎自动执行防守，直到 AI 重新上线连接恢复。不能让断网导致仓位裸奔。

3. 指令幂等性与防重打薄 (Idempotency Control)

因为系统非常复杂（跨过了 ATMS -> QMT -> 异步发单），如果网络由于某种抖动，让大模型的某个 JSON 因为重传被执行了两次，会导致双倍满仓某只股票。

• 处理方案: 在最后的订单网关建立极度严苛的 Order Hash Registry。对标的、时间戳和意图做 Hash 化。1 小时内相同方向、相似评分的指令即使再次传来，网关层面也强制吃掉不予执行。