OpenAlice 火两个月了...

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构建 OpenAlice 到现在也两个多月了，说一下我们的心路历程。

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构建 OpenAlice 到现在也两个多月了，说一下我们的心路历程。

（OS：这 Star 线怎么长得这么难看）

起源

这个项目起源于把 Trading 和 Coding 进行类比，所以我们提了很多类似 UTA、TradingAsGit 这种功能原型，然后包装成工具，放到 Claude Code 或者是 Cursor 的 Agent Loop 里面来用。

但是 Claude Code 和 Cursor 的交互模式有一个问题：Coding是个同步过程，提完需求之后代码就出来了。

而做交易不一样，做交易要看新闻、看 K 线，要买入还要卖出，是个长过程。所以这个时候我们发现 OpenClaw 做的很好，OpenClaw 是第一个把“长时间运行的 Agent”发扬光大的项目。

于是我们做了一个决定：把原先的工具直接插在 OpenClaw 上，开源发布叫 OpenAlice。然后就火了，甚至上了 Github Trending。

何以解忧

火了之后，我们遇到的问题反而更多了。

首先是 OpenClaw 这套系统本身就有很多问题，做的不太好，我们后续又拆了 OpenClaw 的管线，自己重新做了一套。

另一个问题是，我们发现要解决一个金融交易上面过去没有人解决过的问题：协作。

协作的重要性其实被很多人低估了。

举一个更形象的表述：AI 写代码之所以能有这么高的采用率，就是因为写代码这个场景在协作上有很好的生态。包括 VS Code、包括 GitHub，这些东西其实都是建立在“Coding需要协作”这个前提上面。

在一个已经有着完整的协作流程的世界里去让 AI 参与，AI 就能很顺理成章地成为 assistant 的角色，并最终升格为一个 agent。

但是 Trading 不一样。很少有人做 Trading 的时候需要协作，大部分人做交易的习惯都是想到什么就干什么。

所以我们要解决的第一个问题，就是需要让交易这件事情变成一个可协作的工作。而要完成这一点，我们就需要至少几个很关键的组件：

这个工作台我们现在还在设计。当 AI 和人要一起做交易的时候，这个工作台到底应该长什么样，应该包含什么信息，该有什么功能？

AI 和人进行协作交易到底应该如何进行？是用对话模式，还是发报告的模式？此外，还包括 AI 怎么去管理自己提出的这些交易建议。

这个东西是被很多人低估的。很多交易所之间的 API 完全不互通。 Crypto用 CCXT还多少有点兼容性。

传统交易所，比如富途、IBKR、长桥、老虎，彼此的接口可能完全不一样，而且也没有一个通用的SDK把大家兼容起来。

所以我们要做跨资产、跨品类、跨交易所的分析，就必须得有自己的这套兼容系统。

搞完这几个组件，我们才算是做了这个 AI 协同做交易的工作台。而有了工作台之后，我们才能讨论怎么让 AI 做好交易（产生利润），这又是另一块工作量了。

小步快走

过去的时候，我们习惯于把这些工作都做到足够好、可以发布了再告诉大家。但是一直憋着不发也不是好的状态。

所以我们做了一个小的决定，把一些我们在实验过程中的“小玩具”发布出来，让大家能先用上，以后再合并给 OpenAlice。

比如我们最近做的 Auto-Quant，就是一个让 AI 自动迭代量化交易策略的小东西。

很多人可能不理解，觉得这么简单的 demo 是产生不了超额收益的。但我们的想法是这样的：

AI能够自动运行、自动挖掘量化策略。这件事情本身就很有意义，因为随着模型性能的提高，它的产出性能也会跟着提高。

这符合我们理解的 AI 与人类协同工作的模式，能实打实地提高交易质量。比如，当人希望关注某些资产（类似于 XLE）时，AI 就可以对 XLE 的量化表现进行挖掘。

即使不用AI 挖掘的策略最终来执行交易，它至少也是一种对资产表现的描述。有了这种指导，AI 交易质量一定是有所提升的。

结语

OpenAlice 火起来有很多偶然因素，但我们想做好这个项目的想法是没有改变的。Trading Agent 这个方向选手很多，用户呼声也很高，我觉得很好。

团队以后也能多多发布让人惊喜的小玩具，给大家同步我们的科研成果（能这么叫吗）。也欢迎大家在评论区点菜，只要是合理的需求，未来都会实现。

Again，再次谢谢大家。也欢迎大家来看看我们的项目。

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