Keel——给智能体一门带类型的策略语言,而非交易账号
Show HN: Keel – Give your agent a typed strategy language, not a trading account
我们发现了什么
过去一年多来,我一直在用 AI 智能体在 Hyperliquid 上构建系统性策略,并逐步沉淀出一套可靠的策略表达、回测与部署系统。常见方案一般有两种:1)在执行循环里塞入大模型,让它边决策边交易,但这种方式慢、不稳定且难以审计;2)让智能体编写全部代码并完成回测等工作,但它在处理时间序列数据、对比不同周期时常常犯下大量细微错误,还经常无法复用已有模块。
- 来源:Hacker News(发现于 2026-10-02)
- 证据等级:D · 发现产品或需求信号,暂未获得可核验的商业证据。
- 商业模式:待核验
- 主题:AI Agent
- 初筛评分:18.4/100 · 收录 1 次
证据,比故事更重要。
规则清洗与初筛,未经人工商业核验。原文语境、实际客户和付费情况仍需自行验证。
引用与数字披露
来源类型(原作者自述/第三方测算/媒体转引)需采集端标注,本版尚未落字段。
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中文辅助译文(全文)
过去一年多来,我一直在用 AI agent 在 Hyperliquid 上构建系统化的策略,并逐步搭建出一套可靠的策略表达、测试和部署系统。通常有以下几种选择:1)在执行循环中放入 LLM,让它做决策和交易,但速度慢、不稳定且难以审计;2)让 agent 写所有的代码、回测等等,但它在处理时间序列数据和不同时间框架时会产生大量细微错误,并且常常无法复用代码片段。当然有一些方法可以通过合适的框架和设置来改进这些。但要对其正确性建立信心仍然很难,你也很难快速验证。 在 Keel 中,我们构建了一种小的类型化语言(DSL)来表示策略。它使用一组定义良好的组件来构建由步骤组成的有向无环图(DAG),并携带类型和时钟。这使得 agent 能够以非常快速的反馈循环来构建这些策略,因为它们可以被快速校验,并避免许多常见错误。在 DAG 中也容易检查中间结果。有效的策略会被打上指纹,完全相同的产物在回测和实盘环境中都可以运行。这些策略对人类来说也更容易验证,因为它们是自描述的组件,并且大部分是线性可读和可推理的。我们仍在努力改进可以用这种方式表示的不同策略类型的覆盖范围,并继续改进 LLM 从自然语言到策略代码的转换质量。大部分改进来自于为 agent 提供更好、更快的工具和更快的反馈循环。
译文由上游机器翻译生成,可能有误;判断请以英文原文为准。
英文原文(来源本站未改写)
I’ve been using AI agents to build systematic strategies on Hyperliquid for over a year, and slowly built up a reliable system to represent, test and deploy strategies.Typically there are a few options 1) llm in the execution loop, ie it makes decisions and trades, but that is slow, inconsistent and hard to audit 2) you have an agent write all the code, backtest etc, but it makes tons of subtle mistakes with time series data and diff timeframe etc, and is often not reusing bits.There are some ways to improve this of course with right frameworks and setups.But its still hard to be confident in its correctness and its hard for you to verify quickly.
With Keel we built a small typed language (DSL) to represent strategies.It uses a well defined set of components to build a DAG of steps, it carries types and clocks.This allows agents to build these strategies with a really fast feedback loop as they can be quickly validated and many common errors avoided.In a DAG its also easy to inspect intermediate results.Valid strategies are fingerprinted and the exact same artifact runs in backtesting and live.These strategies are also much easier for humans to verify as they are self describing components, and mostly linear to read and reason about.
Still trying to improve the space of how many types of different strategies can be represented in this and still trying to improve how well LLMs go from natural language to strategy.A lot of the improvements come from just giving the agents better and faster tools and faster feedback loops.
这条还缺什么证据?
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