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决策优化讨论记录

核心目标

• 在 app/agents 现有规则型与部门 LLM 协同框架上，定义“收益最大化 + 风险约束”的统一指标，用于评估提示词、温度、多智能体博弈和调用策略的优劣。
• 借助 app/backtest/engine.py 的日频回测环境，构建可重复的仿真闭环，为强化学习或策略搜索提供离线训练与验证数据。
• 通过优化高层策略（Prompt 模板、对话轮次、function 调用模式），而不是直接干预底层行情预测，使 RL 学习关注“决策流程调度”。

关键挑战

• 状态空间：每轮博弈涉及市场因子、代理信号、历史行为与日志状态（app/data/logs）；需压缩为 RL 训练可用的紧凑向量或摘要。
• 奖励设计：直接使用策略收益会导致梯度稀疏，可考虑收益、回撤、成交约束、信心一致性等多目标加权。
• 数据效率：真实交易可探索次数有限，必须依赖离线仿真 + 反事实评估，或引入模型驱动的世界模型缓解分布偏移。
• 多智能体非定常性：规则代理 + LLM 的组合策略随参数调整而漂移，需要稳定 Nash 聚合或引入对手建模。

建议路径

• 数据记录：扩展 app/agent_utils 写入 Prompt 版本、温度、function 调用次数、部门信号等元数据，形成 RL 可用轨迹；同时让日志文件（如 app/data/logs/agent_20250929_0754.log）对齐这些字段。
• 环境封装：在 app/backtest/engine.py 外层定义 DecisionEnv，让“动作”映射到策略配置（Prompt 选择、温度、投票权重），step() 调用现有引擎完成一日博弈并返回奖励。
• 层级策略：先做 Bandit 或 CMA-ES 等黑箱优化调参（温度、权重）建立基线，再过渡到 PPO/SAC 等连续动作 RL；提示词可以编码成可学习 embedding 或有限候选集合。
• 博弈协同：针对部门间权重、否决策略，引入 centralized training, decentralized execution (CTDE) 思路，共享一个 critic 评估全局奖励，actor 负责单部门参数。
• 安全约束：用 penalty 方法或 Lagrangian 处理仓位/风控约束，确保训练过程中遵守 A_risk 设定的停牌、涨跌停逻辑。

强化学习框架

• 状态构建：拼接市场特征（因子矩阵降维）、历史动作、日志中 LLM 置信度；必要时用 LSTM/Transformer 编码。
• 动作定义：连续动作控制 temperature/top_p/投票权重，离散动作选择 Prompt 模板/协作模式（majority vs leader）；组合动作可分解成参数化策略。
• 奖励函数：收益净值提升 - λ1*回撤 - λ2*成交成本 - λ3*冲突次数，可把 LLM 置信度一致性或 function 调用成本作为正负项。
• 训练流程：循环“采样配置 → 回放到 BacktestEngine → 记入 Replay Buffer → 更新策略”，必要时采用离线 RL（CQL、IQL）以利用历史轨迹。
• 评估：对比默认提示/温度设定的收益分布，统计策略稳定性、反事实收益差，并在 app/ui/streamlit_app.py 加入实验版本切换和可视化。

下一步

• 先补齐日志与数据库字段，确保能完整记录提示参数与决策结果。
• 搭建轻量 Bandit 调参实验，验证不同提示与温度组合对回测收益的影响。
• 设计 RL 环境接口，与现有 BacktestEngine 集成，规划训练与评估脚本。

已完成的日志改进

• agent_utils 表新增 _telemetry 与 _department_telemetry JSON 字段（存于 utils 列内部），记录每个部门的 provider、模型、温度、回合数、工具调用列表与 token 统计，可在 Streamlit “部门意见”详情页展开查看。
• app/data/logs/agent_*.log 会追加 telemetry 行，保存每轮函数调用的摘要，方便离线分析提示版本与 LLM 配置对决策的影响。
• Streamlit 侧边栏监听 llm.metrics 的实时事件，并使用原位组件刷新“系统监控”，避免增量追加或节流导致的失效，同时确保实时数据推送稳定。
• 新增投资管理数据层：SQLite 中创建 investment_pool、portfolio_positions、portfolio_trades、portfolio_snapshots 四张表；app/utils/portfolio.py 提供访问接口，今日计划页可实时展示候选池、持仓与成交。
• 回测引擎 record_agent_state() 现同步写入 investment_pool，将每日全局决策的置信度、部门标签与目标权重落库，作为后续提示参数调优与候选池管理的基础数据。
• app/backtest/decision_env.py 引入 DecisionEnv，用单步 RL/Gym 风格接口封装回测：动作 → 权重映射 → 回测 → 奖励（收益 - 0.5×回撤），同时输出 NAV、交易与行动权重，方便与 Bandit/PPO 等算法对接。
• Streamlit “回测与复盘” 页新增离线调参模块，可即点即用 DecisionEnv 对代理权重进行实验，并可视化收益、回撤、成交与权重结果，支持一键写入 config.json 成为新的默认权重。
• 所有离线调参实验（单次/批量）都会存入 SQLite tuning_results，包含实验 ID、动作、奖励、指标与权重，便于后续分析与对比。

下一阶段路线图

• 在 DecisionEnv 中扩展动作映射（Prompt 版本、部门温度、function 调用策略等），把当前权重型动作升级为多参数协同调整。
• 接入 Bandit/贝叶斯优化，对动作空间进行探索，并把 portfolio_snapshots、portfolio_trades 输出纳入奖励约束（收益、回撤、换手率）。
• 构建持仓/成交写入流程的实时入口，使线上监控与离线调参共用同一数据源，支撑增量训练与策略回放。