Agent-to-agent (A2A) alpha discovery is slowed by repeated feedback cycles between mining and evaluation agents, whose hand-offs, in contemporary LLM multi-agent systems, are free-form natural-language messages that carry no stable contract and cannot be replayed. We first restructure this communication as a structured agent-to-agent protocol of \emph{typed, causally addressable, unicast records}, so that the committed stream forms a causal trajectory. On that trajectory a single predictor with four typed heads forecasts the accumulated guidance the two miners would receive several cycles ahead; a transactional verify--leap controller then commits a multi-cycle speculative outcome only when it passes a four-level gate, and otherwise rolls back to the exact prior state. Structure is the enabling contribution, and its value is not accuracy. A controlled ablation shows an equal-information free-text channel reaches the same predictor hit rate. What typing provides is a state that can be schema-checked, replayed deterministically, and prevented by construction from leaking a forecast to an evaluator: auditability by construction, not an empirically stress-tested guarantee. On a CSI~1000 out-of-sample holdout, our single run is the only one among eight methods (seven baselines and ours) to hold a positive median annualized return and Sharpe at the factor level, though the median return \emph{in excess} of the benchmark stays negative for every method including ours; its development-selected top-20 portfolios reach a $0.71$ median holdout Sharpe, selected on a split inside the optimization horizon. We report these single-run results descriptively, gross of costs, and are explicit about their limits throughout; in particular we do not isolate the effect of the leap machinery from the inherited search substrate, which we leave to future work.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

综述 | 终端智能体:命令行环境中的 AI Agents
专知会员服务
12+阅读 · 8月24日
AgentRxiv:迈向协作式自主科学研究
专知会员服务
11+阅读 · 2月20日
AI Agent深度(二):2025 Agent元年,AI从L2向L3发展
专知会员服务
45+阅读 · 2025年5月5日
AI专题·Agent:智能体基建厚积薄发,商业化应用曙光乍现
AI行业专题报告:工具生态逐步完善,通用Agent曙光已现
专知会员服务
33+阅读 · 2025年3月27日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
讲透RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN,将CNN用于目标检测
数据挖掘入门与实战
18+阅读 · 2018年4月20日
【推荐】自动特征工程开源框架
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年11月7日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
15+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
7+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
7+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
6+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
10+阅读 · 10月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
讲透RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN,将CNN用于目标检测
数据挖掘入门与实战
18+阅读 · 2018年4月20日
【推荐】自动特征工程开源框架
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年11月7日
相关基金
国家自然科学基金
5+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
15+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员