1.设计和开发面向量化研究的 Agent Harness,建设 Prompt、Tool Calling、Memory、Workflow Orchestration、Evaluation 等核心模块,为 Agent 参与量化研究提供稳定、可复用、可观测的基础设施;
2.与量化研究员合作,将数据分析、特征生成、信号验证、回测分析、研究报告整理等任务沉淀为可复用的 Agent workflow,并集成内部研究平台、数据系统和回测基础设施;
3.基于 Agent workflow 主动探索、生成和验证量化策略想法,跟踪和分析 Agent Driven 策略的回测表现、实盘表现、失败案例和市场适应性,提出改进方向,并主导相关 Agent workflow 与策略逻辑的持续迭代;
4.跟踪主流大模型、Agent 框架、AI 编程工具和自动化研究方法,开展技术调研、原型验证和应用探索。