Show GN: 투자 에이전트. 증권사에 수수료 주면서 AI투자 쓰지말고 오픈소스 공유하고 스스로들 구축해요(이게 아니더라도)

스택,인프라,기술적인건 관심있으면 깃헙보시면 되니 패스.
투자에이전트 요즘 많이 있기때문에 해당프로젝트에서 특히 특별하다는 점만 따로 몇개 소개합니다.

1. 계좌관리는 이벤트소싱으로 구현해서 모든게 재현, 검증 가능하도록 설계했고 배치전 이벤트기반으로 검증 이후 돕니다.

2. 여러 에이전트 노드를 거친 판단이 아니라 단일 에이전트가 도구와 기억을 사용해 혼자 판단합니다.

3. 여러 에이전트를 두면 최종 거래 전에 본인들의 판단을 서로 공유합니다. 그리고 거래 후에는 사용자에게 재밌는 게시판 글 제공.

4. 에이전트가 사용하는 api제공 외 tool에는 빅쿼리에서 ML모델 4개를 통해 스태킹 등 자체제작 tool 포함 약 20개 tool 제공.

5. 기억 쪽으로 많이 신경썼는데, 기본적으로 백터DB, 빅쿼리raw에서 다 가져오고, 기억은 3단계로 구성해 중요도에 따라 기억하는 기간을 다르게 설정 및 지수적 망각곡선 설정했습니다. 그리고 기억을 그래프화 해서 특정기억에 연관된 기억들은 줄줄이 얽혀나오도록했고, 온톨로지 기반으로 검증된 것만 의미적으로 기억하도록 설정했습니다. 기억은 배치시작시 초기컨텍스트에 일부 주입, 에이전트가 툴콜링 행동을 할 때 관련된 티커 기반으로 툴리스폰스에 기억이 딸려나오도록 구현해서 최대한 '사람'다운 기억방식을 지향했습니다.
   ex :
   예시) 어느 사이클에서 AAPL을 실적 직전 RSI 과매수 상태에서 샀다가 손실이 났다면:

3단계 저장: 손실+중요도 높으니 episodic(중기 기억)에 저장. 비슷한 패턴(실적 전 - RSI 과매수→손실)이 반복되면 semantic(장기 교훈)으로 승격
망각곡선: 평범한 거래는 2주 지나면 자동으로 가중치 감소, 큰 손익이나 자주 조회된 기억은 천천히 잊힘
그래프 연결: 다음에 AAPL 판단할 때 이 기억 하나만 튀어나오는 게 아니라, 연관된 "중국 공급망 우려", "반도체 섹터 약세" 기억까지 줄줄이 딸려나옴
온톨로지 검증: AAPL --risk_to--> 중국공급망 같은 구조화된 관계만 의미 기억으로 살아남음. "AAPL 좀 불안함" 같이 애매하거나 근거 못 찾은 건 탈락
따로 붙는 에이전트 2개가 더 있긴한데, 뉴스검색용, 배치 후에 투자에이전트가 한 행동에 대해 정리해서 메모리 집어넣는 애가 있긴 합니다.

6. UI에서 거의 모든걸 볼 수 있고 커스텀 가능합니다. tool 코드베이스까지(깃헙에 있긴하지만 편의상), llm에게 주입되는 모든 프롬프트, tool 결과 등. 커스텀은 모델 관련된 설정은 기본이고 리스크 관리, 프롬프트(투자방식, 게시판글 방식등 정해주는 등 자유롭게), 도구 어떤거 쓸껀지(제공하는 도구가 맘에 안들면 도구 만들고 MCP에 띄워서 붙여줄 수 있음), 기억관리(위 기억 시스템 다 커스텀 가능) 등등 본인만의 투자 에이전트 설계 가능합니다.

7. 수익률. 미국장은 현재 아쉽지만 시장수익률보다 못하긴한데, 초기단계라 좀 더 두고 봐야할거같고 국장은 쇼케이스엔 없지만 시장수익률 비슷한정도.

어쨌든 이제 투자도 결국 에이전트들에게 서서히 넘어갈텐데, 중요한 건 남의 에이전트 쓰면서 수수료 내느냐, 본인만의 에이전트 만들어서 수수료 아끼느냐인데, 오픈소스로 공개하면서 증권사에 매매/에이전트 수수료까지 주지말고 스스로들 발전시켜나가면서 구축하자는 겁니다.